基于卷积神经网络的微地震事件识别方法研究

近些年来,科学技术的发展为社会带来了可观的收益。利用深度学习进行微地震事件识别也成为了一个研究热点。非常规油气勘探开发成为当前油气资源的主要途径,非常规勘探开发又需要微地震事件识别,针对微地震事件识别,主要解决的是快速、准确地检测微地震事件,这对石油勘探工作有着重大意义。为解决提取特征引入不确定性等缺点,论文利用雷克子波正演生成微地震信号数据再添加高斯嗓声进行模型研究。通过对构建数据集、搭建网络模型、评价模型输出结果等步骤,实现识别方法。经过反复试验与仿真实验,用卷积神经网络的方法可以对微地震有效信号快速准确地检测以及去掉冗余信息,提高微地震有效数据传输。