低信噪比浅水区OBS测线初至拾取研究.pptx
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基于时频变换的低信噪比地震信号初至拾取基于时频变换的低信噪比地震信号初至拾取摘要:地震初至拾取在地震数据处理中具有重要的意义。然而,当地震信号的信噪比较低时,初至拾取变得困难。本文提出了一种基于时频变换的方法来解决低信噪比地震信号初至拾取的问题。该方法首先通过小波变换将地震信号转化为时频表示形式,然后通过滤波去除噪声干扰,最后利用梯度法扫描并定位初至点。实验结果表明,该方法可以有效地提高低信噪比条件下地震信号的初至拾取准确性和稳定性。关键词:地震信号、初至拾取、时频变换、小波变换、梯度法1.引言地震初至拾
低信噪比微震P波震相初至自动拾取方法.docx
低信噪比微震P波震相初至自动拾取方法一、引言地震勘探在油气地质、工程地质、环境地质等领域发挥着重要作用。其中,微震勘探是一种新兴的技术,它通过记录地下微小的振动信号来研究地下结构和岩石物性等信息。与传统地震勘探相比,微震勘探具有非侵入性、低成本、实时性等优势。但由于微震信号弱、噪声干扰大,对于微震P波震相的初至拾取有一定的挑战性。本文旨在介绍一种针对低信噪比微震P波震相初至自动拾取的方法,并对其可行性和优缺点进行探讨。二、低信噪比微震P波震相初至自动拾取方法1.数据预处理在进行初至拾取之前,需要对原始数据
基于自适应Morlet小波的低信噪比微震信号初至拾取方法研究.docx
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神经网络方法与高信噪比方法联合拾取初至的综述报告神经网络方法和高信噪比方法是地震勘探领域中常用的初至拾取技术。这两种方法可以相结合,以提高初至拾取的准确性和可靠性。神经网络方法可以利用深度学习的技术,对大量的地震数据进行训练,从而实现初至拾取的自动化。神经网络可以通过学习来识别和判断复杂的地震数据波形特征,从而确定初至位置。相对于传统的初至拾取方法,神经网络方法能够更加准确地拾取初至,并且具有更高的稳定性和鲁棒性。然而,神经网络方法并不是万能的,它需要大量的训练数据和模型调整。对于训练数据质量和样本数量不