【摘 要】
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微地震地面实时监测时,代表压裂主要信息的有效信号能量弱,常淹没在噪声中,这将直接影响微地震事件的识别和震源定位的效果,因此,采用准确、快速的方法从微地震数据中自动识别有效信号尤为关键。文中采用长短时记忆网络(LSTM)的循环神经网络模型,通过综合微地震有效信号的能量特征、频谱特征、统计特征等属性来进行模型训练,并加入ReLU激活函数和L2正则化的损失函数来进行模型参数调优。将文中训练好的模型应用到实际微地震数据的结果表明,循环神经网络模型识别效果良好,充分压制了噪声,优化了数据成像。
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划“井-地联合CO2运移及封存监测技术研究及设备研制”(2018YFB0605603)。
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微地震地面实时监测时,代表压裂主要信息的有效信号能量弱,常淹没在噪声中,这将直接影响微地震事件的识别和震源定位的效果,因此,采用准确、快速的方法从微地震数据中自动识别有效信号尤为关键。文中采用长短时记忆网络(LSTM)的循环神经网络模型,通过综合微地震有效信号的能量特征、频谱特征、统计特征等属性来进行模型训练,并加入ReLU激活函数和L2正则化的损失函数来进行模型参数调优。将文中训练好的模型应用到实际微地震数据的结果表明,循环神经网络模型识别效果良好,充分压制了噪声,优化了数据成像。
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