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基于混合网络U-SegNet的地震初至自动拾取 被引量:17
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作者 陈德武 杨午阳 +3 位作者 魏新建 李海山 常德宽 李冬 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1188-1201,1159-1160,共16页
传统初至拾取方法拾取效果和效率不能兼顾、算法稳定性差、工业化应用成熟度不高;基于深度学习的初至拾取方法制作标签耗时费力、数据预处理过程繁琐、网络结构过于复杂,导致训练和测试效率较低。为此,将U-Net与SegNet深度学习网络的优... 传统初至拾取方法拾取效果和效率不能兼顾、算法稳定性差、工业化应用成熟度不高;基于深度学习的初至拾取方法制作标签耗时费力、数据预处理过程繁琐、网络结构过于复杂,导致训练和测试效率较低。为此,将U-Net与SegNet深度学习网络的优点相结合,构建新的混合网络U-SegNet,并基于U-SegNet自动拾取初至。U-SegNet以SegNet结构为基础,通过在解码器网络的反卷积层之前融合跳跃连接信息,提供编码器网络的多尺度信息,以获得更好的性能,并且其上采样操作将U-Net中的反卷积改为反池化,池化索引被传递到上采样层,网络模型收敛更快。因此,U-SegNet网络结构更利于分割背景噪声区域和含噪信号区域,从而提高初至拾取精度。基于U-SegNet的初至自动拾取流程包括制作训练数据集、设计网络模型、训练网络模型、测试网络模型和实际资料应用。测试和应用结果表明,所提方法的初至拾取效率约为某商业软件的2.2倍,且易于工业化应用,具有良好的发展前景。 展开更多
关键词 地震初至 拾取 深度学习 U-Net SegNet U-SegNet
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微地震初至自动拾取方法分析
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作者 李亮 《科教导刊(电子版)》 2015年第8期143-143,共1页
微地震技术是一种发展迅速的地球物理方法技术,应用领域较广,主要应用于油田开发和矿井安全防治等领域。
关键词 地震初至拾取 极值法 能量比法 波形相关法
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基于Swin Transformer特征提取的微地震初至拾取方法 被引量:6
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作者 蒋沛凡 邓飞 严星 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第3期1132-1142,共11页
微地震初至拾取是微地震监测中基础且重要的环节,其拾取精度对于后续数据处理起到了至关重要的作用.微地震监测是长期持续的过程,人工拾取效率低下.传统的自动拾取方法依赖算法的相关特征函数,存在无法充分利用数据信息的缺点;而现有基... 微地震初至拾取是微地震监测中基础且重要的环节,其拾取精度对于后续数据处理起到了至关重要的作用.微地震监测是长期持续的过程,人工拾取效率低下.传统的自动拾取方法依赖算法的相关特征函数,存在无法充分利用数据信息的缺点;而现有基于一维卷积神经网络或长短期记忆网络的微地震初至自动拾取方法只在单通道内进行拾取,并没有考虑相邻通道初至的相关性,从而导致在低信噪比环境下拾取误差较大.针对上述问题,将多道微地震初至前和初至后看作是图像分割问题,应用基于自注意力机制的Swin Transformer作为主干网络提取微地震初至特征,把多道微地震数据沿着道内时间维度展开成一维序列输入至网络中,在不打乱数据时序信息的同时兼顾相邻通道初至的相关性,并以此设计出端到端微地震初至多道拾取网络,实际矿山微地震监测数据中的实验结果表明,该网络在初至拾取精度上相较于传统单道自动拾取法以及现有神经网络单道拾取法有大幅提升,在低信噪比环境下依然可以取得较高的拾取精度,具有良好的工程应用价值. 展开更多
关键词 地震初至 初至拾取 图像分割 自注意力机制 Swin Transformer
原文传递
利用人工神经网络自动拾取地震记录初至 被引量:19
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作者 庄东海 肖春燕 颜永宁 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 1994年第5期659-664,共6页
地震记录初至的拾取可作为一个模式识别过程而引入神经网络理论进行分析。本文将一个三层感知器成功地用于地震记录初至拾取。神经网络训练采用误差反向传播算法,其中学习率在学习过程中随着输出节点的误差自动调节,隐层节点在学习过... 地震记录初至的拾取可作为一个模式识别过程而引入神经网络理论进行分析。本文将一个三层感知器成功地用于地震记录初至拾取。神经网络训练采用误差反向传播算法,其中学习率在学习过程中随着输出节点的误差自动调节,隐层节点在学习过程中可以自动增加,从而加快了训练的速度;同时,也为克服网络陷入局部极小起到一定作用。该法采用了地震峰值、均方根振幅比、信噪比、前后峰值差等五个特征量进行选择。训练后的网络对不同探区的地震初至拾取的成功率可达97%以上。 展开更多
关键词 神经网络 地震记录 地震初至 地震勘探
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应用图像语义分割网络的微地震事件识别和初至拾取方法 被引量:5
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作者 邓飞 蒋沛凡 +2 位作者 蒋先艺 帅鹏飞 唐云 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1011-1019,I0001,共10页
微地震初至精确拾取是目前微地震监测关键环节之一,传统的人工拾取方法耗时长、效率低,在实际应用中容易导致无法及时预警等问题。近年来,基于深度学习的长短期记忆网络模型(LSTM)常用于微地震初至拾取,但在低信噪比环境下拾取准确率较... 微地震初至精确拾取是目前微地震监测关键环节之一,传统的人工拾取方法耗时长、效率低,在实际应用中容易导致无法及时预警等问题。近年来,基于深度学习的长短期记忆网络模型(LSTM)常用于微地震初至拾取,但在低信噪比环境下拾取准确率较低,且忽视了微地震数据中相邻道初至之间的关联性。针对上述问题,将微地震初至发生前、后看作是图像二分类问题,提出了一种应用图像语义分割网络的微地震事件识别和初至自动拾取方法。应用在矿井中采集的实际微地震数据进行实验,结果表明,对包含岩石破裂、工程爆破等多类型微地震事件,该方法的识别准确率较现有的深度学习方法明显提高,平均拾取误差大幅降低,特别是低信噪比数据的平均拾取误差远小于LSTM法,因而具有良好的实际工程应用价值。 展开更多
关键词 地震监测 地震初至 拾取 图像语义分割 长短期记忆网络模型(LSTM)
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基于检波器间距约束的微地震初至拾取方法研究及应用
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作者 乔汉青 刘财 +2 位作者 葛奇鑫 张冰 付麦霞 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2022年第5期2024-2035,共12页
微地震事件初至拾取是微震监测数据处理的重要步骤之一,其精度是微地震震源定位结果的决定性因素,影响后续的解释结果.前人利用互相关函数与微地震记录相似波形特征原理,对具有相似震源位置或破裂机理的微地震事件采用波形互相关的方法... 微地震事件初至拾取是微震监测数据处理的重要步骤之一,其精度是微地震震源定位结果的决定性因素,影响后续的解释结果.前人利用互相关函数与微地震记录相似波形特征原理,对具有相似震源位置或破裂机理的微地震事件采用波形互相关的方法进行初至拾取,但微地震事件的信号,在经过不同的传播路径,被不同检波器接收到的波形是存在差异的,若这种差异大到无法通过互相关来求取微地震信号的到时差,就会出现明显误差.本文提出基于检波器间距约束的互相关初至拾取方法,该方法在互相关函数中引入检波器间距约束条件.首先对全局有效道进行互相关运算及时差校正,其次对时差校正后的记录进行基于检波器间距约束的局部互相关运算并进行时差校正,再利用叠加道计算对经过二次时差校正后的多道记录进行叠加,并运用STA/LTA方法对新生成的叠加道进行初至拾取,最后结合叠加道初至信息以及时差相对校正量,既可得到微地震事件的初至到时.实际资料处理结果表明,相比于常规多道互相关方法,该方法合理地避免了震检距对初至到时的影响,有效地提升了微地震事件初至拾取的精度. 展开更多
关键词 地震初至拾取 波形互相关 检波器间距约束 STA/LTA方法 时差校正
原文传递
Influence of wave front healing on seismic tomography 被引量:3
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作者 Liu YuZhu Dong LiangGuo 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2012年第11期1891-1900,共10页
Wave front healing is a common natural phenomenon.To further investigate wave front healing,we simulated wave propagation in a spherical anomaly surrounded by homogeneous media using a high-order finite difference sol... Wave front healing is a common natural phenomenon.To further investigate wave front healing,we simulated wave propagation in a spherical anomaly surrounded by homogeneous media using a high-order finite difference solution of the acoustic equation.Furthermore,we analyzed the characteristics of the wave propagation in the anomaly,and found that they are related to the dominant frequency of the seismic wave and the dimensions of the anomaly.Through quantitative comparison of the wave front energy of the diffracted wave and transmitted wave,we summarized the influences of the wave front healing on seismic tomography.We conclude that,under the strong scattering condition,only positive anomalies can be inverted by ray-based tomography,only large anomalies can be inverted by finite-frequency tomography,and small negative anomalies cannot be inverted by any first-arrival traveltime tomographic methods.These conclusions are verified by tomographic experiments based on different theoretical models.Finally,we propose that more information besides the first-arrival traveltime should be used to invert the high wave number components of the media.Besides the above acquisitions of wave front healing on seismic tomography,we explain the banana-doughnut phenomena,and offer a new insight into the wave scattering,which should be important for better understanding the wave propagation and seismic inversion. 展开更多
关键词 finite-frequency Fresnel volume tomography scattering condition seismic inversion wave front healing
原文传递
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