一种基于条件扩散模型的地震数据噪声压制方法

本发明涉及一种地震数据噪声压制方法，具体涉及一种基于条件扩散模型的地震数据噪声压制方法。1、样本集构建；2、前向扩散过程；3、反向扩散推理；4、模型训练；5、评价指标；6、结果输出。该方法将噪声数据作为先验条件，以抑制扩散模型产生的偏差及不同分布的噪声。预测网络以改进的U‑Net为基础，嵌入轴向注意力机制，能精准聚焦地震信号中的关键特征区域，增强对弱能量有效信号的捕捉能力；采用AReLU激活函数，可在保留强干扰区域噪声抑制效果的同时，避免弱能量信号被过度压制；借助渐进式重参数化批量归一化(PRepBN)，能适应地震数据中复杂多变的噪声分布，提升网络对不同频率成分的均衡处理能力。