【摘 要】
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微地震初至拾取是微地震领域的核心问题之一，有效信号初至拾取的正确与否，直接影响到后续数据处理的精度.考虑到人工拾取初至费时、费力，而传统的自动拾取方法又非常依赖于自身参数的设置，受主观因素影响较大，因此将深度学习中卷积神经网络(CNN)结构引入到微地震数据处理中.针对微地震波形信号的特点和初至拾取的要求，搭建合适的CNN模型，以已标注好初至波到时的合成和实际微地震信号作为数据集样本，对模型进行训练
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微地震初至拾取是微地震领域的核心问题之一，有效信号初至拾取的正确与否，直接影响到后续数据处理的精度.考虑到人工拾取初至费时、费力，而传统的自动拾取方法又非常依赖于自身参数的设置，受主观因素影响较大，因此将深度学习中卷积神经网络(CNN)结构引入到微地震数据处理中.针对微地震波形信号的特点和初至拾取的要求，搭建合适的CNN模型，以已标注好初至波到时的合成和实际微地震信号作为数据集样本，对模型进行训练测试，得到拾取效果最优的网络模型.该方法只需输入预处理后的原始微地震波形信号，就可以直接输出信号初至时间
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