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作者：胡嘉晨;童思友;尚新民;孙朋朋;王忠成;王士雨;魏皓;辛成庆;
单位：中国海洋大学海洋地球科学学院;青岛海洋科技中心海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室;中国石化胜利油田分公司物探研究院;
摘要：本文提出了一种基于注意力机制的多级小波变换驱动的卷积神经网络(Multi-level wavelet CNN, MWCNN)来压制海洋地震资料中的自由表面多次波。该方法通过小波变换实现数据特征尺寸的压缩，从而避免传统下采样带来的信息缺失问题。此外，它还引入了注意力机制来扩大感受野，提高训练的保真效果。用本文算法与DnCNN网络、U-Net网络分别对不同观测系统下的模拟数据和实际数据进行对比测试，实验结果表明基于注意力机制的MWCNN网络能较好地分离一次波和自由表面多次波，对有效信号的保护比其它两种网络更优秀，具有较强的泛化能力和压制效率。
关键词：海洋地震资料;;自由表面多次波;;多级小波变换驱动的卷积神经网络(MWCNN);;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金项目(42074140)资助~~
