基于分形盒维算法的天然地震波初至拾取方法研究

基于分形理论,提出了一种地震波初至的拾取方法,根据地震初至波到达前后时间序列的分形特征,采用适当的时间窗口,可以定量地确定初至波的到达时间。数值计算表明,当窗口大小为0.6 s时,计算速度合适,可以保证地震波波至时间的拾取精度,并且在广西地区的宽频带地震流动台网记录的地震数据处理中进行了应用。

一种基于Delaunay三角剖分的天然地震波初至实时拾取算法

地震波初至拾取是地震预警、地震定位等地震资料处理工作的重要基础,其实时性和准确性直接影响地震资料处理工作的效率.实际应用中,地震波初至拾取受日益增多的噪声干扰较大,传统地震波初至拾取算法很难兼顾实时性、准确性.针对上述问题,本文提出一种基于Delaunay三角(简称为D三角)剖分的天然地震波初至实时拾取算法.首先,本文对STA/LTA-AIC(Short-Term Average/Long-Term Average-Akaike Information Criterion)算法特征函数进行参数分析,引用包含平方项和差分项的特征函数,增强算法的实时性;其次,通过改进时窗位置并加入取消时窗的方式,增加算法抗短时强噪声干扰的能力;最后,考虑到地震波在两台站间的最快传播速度,由台间距和地震波最大走时设置走时残差阈值,并依据D三角关系,提出D三角触发判别准则剔除部分干扰噪声.川渝地区现场数据验证表明,本文改进的STA/LTA-AIC算法提高了单台拾取地震波初至的抗短时强噪声能力,基于D三角剖分的天然地震波初至拾取算法能排除各台站误拾取信号,实时、准确、可靠拾取出实际地震波初至时刻.

STA/LTA方法拾取天然地震波初至及其改进分析

长短时窗均值比(Short Term Average/Long Term Average,STA/LTA)方法因原理简单、实时性强,在地震波初至拾取中应用最为广泛.传统STA/LTA方法阈值选取依赖于人工经验,且其针对单一信号设定的阈值无法适用于不同类型的地震记录.针对此问题,本文通过建立阈值与背景噪声之间的联系,提出两种基于参考阈值拾取地震波初至新方法,即基于参考阈值的STA/LTA方法与基于参考阈值的STA/LTA改进法.首先,分析不同特征函数拾取地震波初至的灵敏度,引用关于信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的特征函数抑制背景噪声干扰,降低阈值选取的难度;其次,给出不同背景噪声环境下阈值的计算公式,将阈值选取建立在严密的数学推导之上,提出基于参考阈值的STA/LTA方法;最后,针对天然地震背景噪声复杂,地震波初至拾取受短时强噪声干扰大的问题,通过改进时窗位置并加入取消时窗的方法提高算法的抗干扰能力,提出了基于参考阈值的STA/LTA改进法.实际地震数据处理结果表明,本文提出的两种方法能够克服固定阈值不能适用于所有地震记录的缺点,相较于传统STA/LTA方法拾取正确率及精度均有所提升.

基于深度学习的复杂地质条件下地震波初至拾取研究

随着地质勘探工作不断深入到西部山地、戈壁等复杂地质环境中,数据量的指数增长以及采集所得的地震数据信噪比较低,导致早先的地震初至波自动拾取方法效率低下,精度不高,必须通过专家拾取干预才能满足实际工程需求.本文提出一种可以解决复杂地质条件下低信噪比的地震波初至自动拾取方法,本方法在地震波的初至拾取时,对地震数据进行了特殊的特征工程处理,然后采用多种语义分割网络模型对处理后的小批量数据进行训练,并把训练得到的网络模型用于低信噪比的地震波初至拾取工作.方法具体步骤为,首先通过地震数据预处理,即将进行线性校正等步骤处理后的地震数据裁剪为合适的大小以达到网络数据输入要求;接着,用两种不同的标注方式标注样本,并进行分析对比,得到初至到来之前和初至到来之后(包含起跳点)的二分类问题;然后,选择不同的语义分割网络模型进行测试,并根据模型最终的拾取率和IoU评估指标对比结果,得到实验效果最佳的网络模型;最后,对于一些异常的初至点,选取异常点上下十个样本点,通过比较它们之间的振幅大小,判断振幅值最大的样本点为最终的初至点.预测结果表明,本文提出的初至拾取方法对低信噪比信号有更好的效果.