【摘 要】
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常规的微地震事件检测方法主要基于信号的特征计算,事件检测准确性依赖于算法的参数设置,受信号特征和信噪比变化的影响较大。为此,提出了一种基于卷积神经网络的微地震事件
【机 构】
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中国石油大学（华东）控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于微分对策的鲁棒滤波及其在地面微地震监测中的应用”(61573377),“乘性噪声干扰下网络化闭环控制系统的故障检测”(61773400)联合资助
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常规的微地震事件检测方法主要基于信号的特征计算,事件检测准确性依赖于算法的参数设置,受信号特征和信噪比变化的影响较大。为此,提出了一种基于卷积神经网络的微地震事件检测方法。该方法首先使用实际的油井水力压裂多站点微地震监测信号构建神经网络的样本数据集,样本数据包含有效事件信号和无效背景信号及其分类,然后用样本数据对神经网络进行训练和测试,得到微地震事件识别准确性最高的神经网络模型。使用训练好的神经网络模型对不同信噪比的合成微地震信号以及川渝地区多口油气井压裂微地震监测信号进行微地震事件检测。数据处理结果表明
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