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(1) 本研究针对地震数据中的随机噪声干扰问题，提出了一种伯努利采样自监督SEU-Net噪声压制方法。该方法通过直接对含噪地震数据剖面进行伯努利采样实现数据增强，避免了传统方法对噪声特性的依赖，同时在SEU-Net网络中引入挤压激励模块（Squeeze-and-Excitation Module）对不同通道的特征响应进行自适应校准。挤压激励模块通过全局平均池化捕获通道间依赖关系，生成自适应权重，使网络能够更精确地学习噪声特征。实验表明，该方法在野外采集的地震数据上，信噪比提升了15dB，同时保留了地震数据的精细结构，显著优于传统滤波方法。在噪声压制过程中，SEU-Net有效区分了噪声和有效信号，减少了对地震数据的失真，尤其适用于高噪声环境下的数据预处理，为后续叠前反演提供了高质量输入。

(2) 为提高地震数据的分辨率，本研究结合深度学习的数据驱动能力和时频分析方法的时频定位能力，提出了一种时频域复值U-Net高分辨率处理方法。该方法利用S变换提取低分辨率与高分辨率地震数据的时频谱特征，构建复值U-Net网络实现特征映射的精确转换。复值U-Net处理了地震数据的复数表示，保留了相位信息，从而更准确地重建高频成分。在实际地震数据测试中，该方法将分辨率提升了30%，在油藏预测中显著改善了流体识别的精度。与传统高分辨率方法相比，时频域复值U-Net在保留低频信息的同时增强高频细节，有效解决了分辨率提升导致的信号失真问题。该方法已在多个油气田应用中验证，为叠前反演提供了更清晰的输入数据，提高了地质解释的准确性。

(3) 为解决叠前三参数反演中多任务相关性忽略的问题，本研究开发了相关多门混合专家（PMMOE）U-Net反演方法。PMMOE网络分为专家网络、门网络和塔网络，其中专家网络包含共享专家模块和特殊专家模块，分别处理通用特征和特定参数（如纵横波速度、密度）。

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