【摘 要】
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在能源和矿产资源开采中,大规模采空区塌陷不仅威胁了矿区工人和设备的安全,同时也制约了矿区的经济效益。当前,地震波反射法是探测隐伏采空区的一种常用方法。但在实际探测
【机 构】
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山东大学齐鲁交通学院,山东大学岩土与结构工程研究中心,齐鲁交通发展集团有限公司建设管理分公司
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目（编号：2016YFC0801604）;山东省交通科技计划项目（编号：2016B20）;国家自然科学青年基金项目（编号：51909144）;山东大学基本科研业务费专项（编号：2018GN020）
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在能源和矿产资源开采中,大规模采空区塌陷不仅威胁了矿区工人和设备的安全,同时也制约了矿区的经济效益。当前,地震波反射法是探测隐伏采空区的一种常用方法。但在实际探测过程中获取的地震数据往往含有大量随机噪声,这些噪声会为后续数据处理和成像环节带来较大干扰,因此对数据进行随机噪声压制和去除通常是地震数据处理的首要工作。采用改进后的U-Net深度神经网络作为去噪手段,在输入端除了加入一层含有高斯白噪声的地表激发地表接收的多道地震信号外,另一层则添加深度加权信息以充分挖掘深部反射信号。在中间层,通过压缩通道提取数据
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