基于Allen算法工程尺度微震信号及其P波初至自适应识别算法研究的任务书.docx

基于Allen算法工程尺度微震信号及其P波初至自适应识别算法研究的任务书
任务书
题目：基于Allen算法工程尺度微震信号及其P波初至自适应识别算法研究
研究背景：
随着地震勘探技术的不断发展和深入，微震数据分析及处理也得到了广泛关注。而其中的P波初至识别是微震处理的核心问题之一。目前，针对工程尺度微震信号P波初至的识别仍存在一些问题，如噪声干扰、信号受到衰减等因素的影响，仍需要探索更有效的自适应识别算法。
研究内容及方法：
本研究拟综合运用Allen算法及其他相关算法，针对工程尺度微震信号进行P波初至的自适应识别。具体内容包括：
1.对工程尺度微震信号进行特征提取，如频域特征、时域特征等。
2.利用Allen算法分析微震信号中P波初至的位置，建立基于Allen算法的P波初至自适应识别算法。
3.采用岩石模型实验，设计微震信号实验，对该算法进行验证和评估。
4.对于得到的实验数据，进行数据分析及处理，比较常规识别方法与本文所提算法的优劣。
研究意义：
微震信号在地震勘探中具有广泛的应用，工程尺度微震信号的识别对地震安全及勘探效率都具有重要作用。本研究通过综合运用Allen算法及其他相关算法，探索更有效的自适应识别算法，对于完善微震数据处理技术，提高地震安全、加速勘探进程等具有积极意义。
主要参考文献：
1.Allen,R.V.,1978.Automaticearthquakerecognitionandtimingfromsingletraces.Bull.Seism.Soc.Am.68,1521–1524.
2.刘双玲,王潮,等.基于小波变换的微震噪声去除算法研究[J].建筑科学,2013(4):170-173.
3.王建君,张国柱,等.微震勘探在西浆气田的应用[J].中外能源,2012,21(4):33-35.
注意事项：
1.稿件要求不少于1200字，结构合理，行文流畅，以科学严谨为原则。
2.要求在任务书内说明研究的目的、意义、方法、步骤以及主要参考文献等，以便评委进行评判。
3.参考文献要求必须规范，写全篇的文字、图片、表格等内容来自独立思考，不得抄袭、复制其他研究成果，否则将被取消评奖资格。