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基于神经网络的地震震相自动拾取方法
基于神经网络的地震震相自动拾取方法
摘要：地震震相自动拾取是地震数据处理的关键环节之一。传统的震相自动拾取方法在噪声干扰较大的情况下表现欠佳。为了提高震相自动拾取的准确性和稳定性，本文提出了一种基于神经网络的方法。该方法利用神经网络的非线性映射能力，对地震数据进行特征提取和分类，从而实现自动拾取地震震相。
关键词：地震震相，自动拾取，神经网络，特征提取，分类
1.引言
地震震相是指地震波传播过程中的不同特征，对于地震勘探、地震监测和地震预警等应用具有重要意义。地震震相的自动拾取是提取地震信息的关键步骤，传统的方法包括模板匹配、相关性分析和时间频率分析等。然而，这些方法在处理噪声较多的地震数据时容易出现误判和漏拾的问题。
2.神经网络在地震数据处理中的应用
神经网络是一种模仿人脑结构和功能的计算模型，具有非线性映射能力和适应性调整能力。在地震数据处理中，神经网络常用于地震事件检测、定位和震源机制分析等方面。对于震相自动拾取问题，神经网络的非线性映射能力可以有效提取地震数据的特征，从而提高自动拾取的准确性和稳定性。
3.基于神经网络的地震震相自动拾取方法
3.1数据预处理
首先，需要对地震数据进行预处理，包括滤波和归一化处理。滤波可以去除地震数据中的噪声，提高信噪比。归一化处理可以将地震数据的幅值统一到一个范围内，便于神经网络的训练和分类。
3.2特征提取
特征提取是将地震数据转换为神经网络可以理解和处理的形式。常用的特征提取方法包括小波变换、时频分析和频率谱分析等。这些方法可以提取地震数据中的频率和振幅等特征参数，用于神经网络的训练和分类。
3.3网络设计和训练
在神经网络的设计中，可以选择多层感知机（MultilayerPerceptron,MLP）或卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）等结构。对于层次结构较简单的问题，MLP可以实现较好的效果。而对于复杂的地震数据，CNN可以利用局部特征进行有效的模式识别。设计网络时需要考虑神经元的数量、层数和激活函数的选择等参数。
训练神经网络需要准备一批标注好的地震数据集作为训练样本。训练样本包括正例和负例，其中正例为标注正确的震相，负例为标注错误的震相或噪声。通过随机梯度下降等优化算法不断调整网络参数，使得网络可以准确地分类地震数据中的震相。
3.4自动拾取和评估
在训练完成后，将训练好的神经网络应用到新的地震数据上进行震相自动拾取。通过网络的输出结果，可以得到地震数据中各个时刻的震相标记。为了评估自动拾取结果的准确性，可以将自动拾取结果与人工标注结果进行对比。
4.实验与结果
为了验证基于神经网络的地震震相自动拾取方法的有效性，我们选取了一个地震数据集进行实验。实验结果表明，该方法在噪声较多的情况下具有较好的自动识别和拾取效果，可以准确地提取地震震相。
5.结论
本文提出了一种基于神经网络的地震震相自动拾取方法。通过利用神经网络的非线性映射能力，该方法能够从地震数据中提取特征并进行分类，从而实现自动拾取地震震相。实验结果表明，该方法在噪声干扰较大的情况下具有较好的准确性和稳定性，为地震数据处理提供了一种可靠的方法。
参考文献：
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[3]WangK,ZhangS,ZhangY,etal.Seismicphasepickingusingdeepneuralnetworks[C].SEGTechnicalProgramExpandedAbstracts,2017:150-155.
关键词：地震波形，震相自动拾取，神经网络