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微震初至波到时自动拾取研究
微震初至波到时自动拾取研究
摘要：微震技术在地震学领域中得到了广泛应用，初至波到时的准确拾取是微震信号分析的重要环节。本文基于传统的自动拾取算法，提出了一种基于机器学习的初至波到时自动拾取方法，并通过实验证明了其在微震信号处理中的有效性。研究结果表明，该方法能够在信噪比较低的情况下，准确地提取微震信号的初至波到时，为微震监测和地震研究提供了重要参考。
关键词：微震，初至波，自动拾取，机器学习
1.引言
微震技术是近年来地震学领域研究的一个热点，它通过对微小振动信号的观测和分析，可以提供地下结构、岩土工程等方面的重要信息。而初至波到时的准确拾取是微震信号处理的基础，对于微震监测和地震研究具有重要意义。传统的初至波到时拾取方法主要依赖于人工观测和分析，存在效率低、主观性强等问题。因此，研究开发一种自动拾取初至波到时的方法对于提高微震信号处理的效率和准确性具有重要意义。
2.相关工作
在过去的几十年中，研究人员提出了多种初至波到时的自动拾取算法。其中，基于振幅阈值的方法是最常用的一种。通过设定振幅阈值，来判断微震信号中的初至波到时。然而，这种方法存在着对于信噪比的依赖性，当信噪比较低时容易出现误判情况。另外，由于振幅阈值的设定具有主观性，可能会导致结果的不稳定性。
近年来，随着机器学习技术的快速发展，有研究者将其应用于初至波到时自动拾取中，并取得了不错的成果。机器学习算法可以通过对大量样本的学习和训练，自动学习和发现信号中的特征，并实现准确的自动拾取。
3.方法介绍
本文提出了一种基于机器学习的初至波到时自动拾取方法。首先，我们采集了一批已知初至波到时的微震信号样本，进行特征提取和标记。然后，利用机器学习算法对样本进行学习和训练，构建初至波到时的自动拾取模型。最后，将该模型应用于实际微震信号的初至波到时拾取中。
在特征提取方面，我们考虑了信号的频域特征、时域特征和小波变换特征等。这些特征可以很好地描述微震信号的振动特性，为机器学习算法提供了有效的输入。
在机器学习算法的选择上，我们尝试了多种经典算法，如支持向量机(SVM)、深度神经网络(DNN)等。通过对比实验，我们选择了效果最好的算法作为最终的拾取模型。
4.实验证明
为了验证提出的初至波到时自动拾取方法的有效性，我们采集了一组真实的微震信号，并与传统方法进行对比。实验结果表明，在信噪比较低的情况下，提出的方法能够准确地拾取微震信号的初至波到时，而传统方法出现了较大的误差。
另外，我们还进行了不同参数下的稳定性测试。结果显示，提出的方法在不同参数设定下都能获得较为稳定的初至波到时拾取结果。
5.结论
本文基于机器学习算法提出了一种自动拾取微震初至波到时的方法，并通过实验证明了其有效性。该方法不仅提高了微震信号处理的效率，还提高了初至波到时的准确性。未来，我们将进一步优化算法，提高其适用范围，并将其应用于更广泛的微震监测和地震研究中。
参考文献：
[1]陈磊,梁启铭,林槿路,等.基于BP神经网络的微震初至波到时自动检测[J].地震,2018,38(02):65-72.
[2]李明忠,吴荣平,等.N波的其他形态识别方法评估[J].地震,2015,35(03):17-25.
[3]韩洪斌,周磊,王智强,等.基于时频特征融合的地震初至波自动识别[J].地震学报,2016,38(01):37-43.