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2026 conference-paper

Imaging improvement for towed-streamer data using OBN data based on deep learning

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Traditional towed-streamer seismic data often face challenges in providing detailed imaging of deep-layer and complex subsurface structures. A promising solution is to supplement towed-streamer data with Ocean Bottom Node (OBN) data. However, conventional methods, which primarily rely on linear weighted combinations, have limited capability in effectively merging towed-streamer and OBN imaging results. To address these limitations, this study proposes a novel deep learning-based strategy to enhance imaging by integrating OBN and towed-streamer data, with the goal of achieving a more accurate representation of their respective features. The paper first analyzes the imaging characteristics of towed-streamer and OBN data, then proposes a deep learning-based imaging improvement strategy. Numerical examples are used to validate the feasibility and effectiveness of the proposed method. The approach significantly enhances the quality of imaging profiles and holds considerable potential for advancing subsurface imaging techniques.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Imaging improvement for towed-streamer data using OBN data based on deep learning
Date Crossref
10/02/2026
Éditeur
Society of Exploration Geophysicists
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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