【摘 要】
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快速准确地对微地震信号进行初至拾取是微地震监测实时数据处理的前提。传统的初至拾取方法显然无法同时满足低信噪比环境下初至拾取高精度和高效率的需求。针对微地震信噪比
【机 构】
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三峡大学计算机与信息技术学院; 长江大学国家电工电子实验教育示范中心; 资源勘探技术重点实验室(长江大学);
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(4167410741874119);国家重点研发计(2017YFB0202904)的资助
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快速准确地对微地震信号进行初至拾取是微地震监测实时数据处理的前提。传统的初至拾取方法显然无法同时满足低信噪比环境下初至拾取高精度和高效率的需求。针对微地震信噪比较低的问题,本文在利用Dense Block优化U-Net网络层深,构建了MS Net,该网络模型既具备U-Net全卷积网络"端对端"精细化识别的能力,能够对任意微地震输入信号在保留输入空间位置信息的同时实现逐采样点地"端对端"精细化输出;又保留了DenseNet网络对深层特征的捕获能力,更好地实现低信噪比微地震信号信噪可辨。进而利用MS Net对微地震有效信号进行了初至拾取,经对合成地震信号的正演模拟和对实测微地震资料的测试表明,该算法与STA/LTA相比较不仅精确度高,而且可以快速地拾取低信噪比环境下的微地震信号初至。
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