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微地震事件不同初至拾取方法的对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
微地震事件初至的精确拾取是微震时空定位的关键技术之一。简述了STA/LTA (Short–Term to Long–Term Average)、AIC (Akaike Information Criteria)、分形维数3种微地震初至拾取方法的基本原理;采用理论模型数据对不同初至拾取方法进行了方法测试效果分析;并选取不同信噪比的实际数据对初至拾取精度、算法效率两个方面进行了比较。结果显示:高信噪比时,3种方法初至拾取的精度都比较高;在信噪比降低时,分形维数法初至拾取的精度仍然较高,具有较好的抗噪性;但是,分形维数法的效率较低,且受算法原理限制,并且与AIC法很难单独拾取事件初至。因此,采用STA/LTA识别微地震事件,初步确定初至范围,然后再使用AIC方法精确拾取初至,是微地震事件初至拾取的较好方法。 相似文献
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精确拾取微地震事件初至是微震定位的关键技术之一。根据STA/LTA和分形维数两种微地震初至拾取方法的原理,采用理论模型数据对两种初至拾取方法进行了测试,并选取不同信噪比的实际数据从初至拾取精度、算法效率两个方面进行了对比。结果表明,对于高信噪比微震事件,两种方法都能获得精度较高的初至,但对于低信噪比微震事件,分形维数与STA/LTA比较其拾取精度相对要高。鉴此,运用STA/LTA和分形维两种算法相结合的微震事件初至拾取方法,对实际数据进行了处理,实现了微震事件初至较为准确的自动拾取。 相似文献
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地震数据的初至拾取是地震勘探中数据预处理的关键步骤。在非常规油气藏的开发过程中,地面微地震监测技术被广泛应用,由于微地震数据信噪比普遍较低,因此很难得到较为准确的初至拾取结果。针对地震数据的初至拾取精度和算法的抗噪性能,在变换时窗统计能量比法的基础上进行改进,应用统计学规律的同时设置阈值门槛R,求取可信度高的优势道,结合拾取范围约束Z以及多种拾取策略逐道计算,最终实现地震记录的初至拾取。利用该方法对松辽盆地某工区三维地震数据及某地区水平井水力压裂地面微地震监测数据进行初至拾取,取得到了较好的拾取效果,验证了该方法的实用性。 相似文献
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初至时间的自动准确拾取一直是地震勘探中的一个基础而又很重要的问题。前人已基于一些简单的假设提出了几种自动拾取初至的计算机算法,但拾取精度总受噪音及波形变化的影响。本文提出了一种改进的倾角扫描相关算法与改进的能量比法联合拾取初至时间的方法。该方法是在利用扫描相关算法对地震道进行噪音压制后,采用能量比法确定可能存在的有效波的初至粗略时间,然后利用倾角扫描相关算法验证有效波的存在,利用峰值法及拐点校正法求取精确的初至时间,最后利用人工拾取的经验准则进行初至可靠性检查及互换时间校正。本文的算法已在Z—181微机上实现,在江苏省连云港市文物保护折射波勘查的自动化解释中应用效果较好。 相似文献
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物探与化探图件的编制标准 总被引：3，自引：0，他引：3
初至时间的自动准确拾取一直是地震勘探中的一个基础而又很重要的问题。前人已基于一些简单的假设提出了几种自动拾取初至的计算机算法，但拾取精度总受噪音及波形变化的影响。本文提出了一种改进的倾角扫描相关算法与改进的能量比法联合拾取初至时间的方法。该方法是在利用扫描相关算法对地震道进行噪音压制后，采用能量比法确定可能存在的有效波的初至粗略时间，然后利用倾角扫描相关算法验证有效波的存在，利用峰值法及拐点校正法求取精确的初至时间，最后利用人工拾取的经验准则进行初至可靠性检查及互换时间校正。本文的算法已在Z—181微机上实现，在江苏省连云港市文物保护折射波勘查的自动化解释中应用效果较好。 相似文献
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精确的初至拾取是微地震数据处理中至关重要的环节。主流的长短时窗比法(STA/LTA)和基于自回归模型的赤池信息准则(AR-AIC)方法,对强噪声数据的拾取效果并不理想。为了更为精确的估计强噪声数据初至,提出了一种基于小波多尺度分析(WMA)和AIC算法的联合拾取方法。首先使用WMA对强噪声三分量(3C)微地震数据进行分解,并重构其近似数据作为实际计算数据,同时计算其绝对值的最大值点,来约束AIC计算数据段,最终选取AIC序列的全局最小值点作为其初至点。文中采用合成数据和实测数据对该改进算法进行了验证,拾取结果表明该算法能有效适用于强噪声微地震数据初至拾取,并明显提高其拾取精度(误差在0.25～0.5 ms之间)。 相似文献
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基于时窗能量比和AIC的两步法微震初至自动拾取 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的微地震数据震源定位算法依赖于波至时间的拾取.由于微地震数据量较大且信噪比较低,手动拾取纵波和横波的波至时间很耗时,且引入的人为误差不易控制.笔者在分析已有方法特点的基础上,给出一种较快捷、准确的两步法微地震初至自动拾取方法.该方法首先使用时窗能量比法识别微震事件并大致确定波至时间,然后使用局部AIC精确拾取波至时间.与常规时窗能量比法相比,该方法减弱了时窗大小对拾取精度的影响;与常规的AIC法相比,由于只在局部使用AIC,避免了在低信噪比情况下AIC会出现多个局部极小从而难以准确拾取的问题,同时也提高了拾取效率.最后通过野外实际微地震数据进行了测试,分析了该方法的性能,验证了该方法的有效性和实用性. 相似文献
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折射初至同相轴自动拾取 总被引：1，自引：2，他引：1
在折射波的处理、解释，以及地震反射波勘探的折射静校中，都是以折射初至的资料为基础的。因而折射初至的拾取方法和质量直接影响到最终的效果，而人工拾取需要大量的工作量，所以研究自动拾取方法是十分必要的。对实际资料进行试验后，我们发现，在某些地区波的初至特征有较大的变化，或干扰较严重，用目前所发表的自动拾取方法［１］，或常用的相关法，拾取的初至都不够准确。本文提出一种“同极性能量比值法”，取得了好的效果，该方法不但对初至波敏感，而且抗干扰能力较强，因而它能适应复杂地区的情况。本文最后给出了用该方法对某地区实际地震记录中相邻６炮的初至拾取结果的例子。 相似文献
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微地震震源定位方法是微地震监测领域的一项核心技术，而考量微地震技术应用效果好坏的准则在于震源定位方法的精确程度。针对非常规油气开发过程中微地震震源定位方法的应用，本文对微地震震源定位方法进行阐述。其中：几何作图法具有稳健、效率高的优势，但震源位置较深时定位精度较低；线性定位法无需速度模型精度，但对初至拾取的精度有较大影响；非线性定位法对初至拾取较为敏感，对速度模型的精度要求较高，但计算量较小；混合优化定位法在一定程度上提高了定位的精度和效率，但在低信噪比、速度模型精度较低时优势不明显；基于波形偏移的定位方法无需考虑初至拾取的精度，但计算量较大；基于神经网络的定位方法采用训练网络进行训练，定位精度高，误差小。同时，本文还介绍了多方法多参数信息融合技术在油气藏微震震源定位中的应用。 相似文献
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提出了一种提高单孔法剪切波速测量精度的新方法--能量变化率的自回归曲线法。首先把剪切波的时程曲线变换为能量变化率时程曲线;然后对能量变化率时程曲线进行长短平均处理,拾取各测点P波和S波的大致初至;最后提出采用一种二次方自回归模型对初至附近的能量变化率曲线进行二次方自回归处理,精确拾取出各测点P波和S波的精确到时。采用此方法、互相关函数法和人工拾取法对某场地的剪切波速进行了对比分析。分析结果表明：此方法相比互相关函数法,具有更好的噪声抑制能力,不仅能精确地自动拾取出各测点的S波的到时差,也能更准确地自动拾取出各测点的P波的到时差。以人工拾取结果为参考,此方法在实际测试中具有很高的准确率和稳定性。此方法丰富了场地剪切波速分析方法。基于此方法、互相关函数法和人工拾取法,设计了一套剪切波波速的测试系统,此系统能自动分析出各测点的剪切波速和形成完整的报告。 相似文献
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基于分维和相关性的自动初至拾取技术及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
初至拾取是近地表反演的基础数据,采集的原始数据呈指数增长,尤其对于复杂山地采集的低信噪比单炮地震记录,越来越需要具有较高精度的自动初至拾取技术来完成巨大的工作量。这里采用了空变炮内和炮间的初至拾取时窗,实现了基于分维和相关性相结合的初至自动拾取技术。首先根据分形维的变化特征来判别地震波的初至走时;然后再根据拾取的是波峰、波谷,或过零点进行细微的调整,而对于山地采集的低信噪比单炮资料,还不能调整为最优;最后,在此基础上,将相关性技术应用于局部的初至最优化。实际资料的初至拾取结果表明：该方法能有效地改善初至拾取的精度。使用拾取的初至时间进行层析反演,并计算层析静校正量,可用于后续的处理。 相似文献
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《物探化探计算技术》2018,(6)
针对具有较强随机噪声干扰的地震波形无法准确拾取初至走时的问题,提出在运用自动拾取算法前对地震随机噪声进行压制处理的思想。采用完备集合经验模态分解(CEEMD)联合小波阈值对地震信号进行噪声压制,与小波阈值法的联合使用可有效改善CEEMD方法中直接舍弃部分IMF高频分量,造成去除高频噪声的同时也将相应分量上的有效信息一并去除,进而导致信号失真的问题。采用改进滑动时窗能量比联合AIC信息准则法对去噪后的地震波拾取初至走时,该方法首先根据改进滑动时窗能量比法识别地震事件并大致确定初至时刻,然后在该时刻前后取一时窗,使用AIC方法计算AR模型在该时窗范围内的极小值,得到精确的初至波走时。合成及实际地震资料处理结果表明,在拾取初至走时前进行地震随机噪声压制,可有效提高初至波走时的拾取精度。 相似文献
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BP神经网络的改进及其在初至波拾取中的应用 总被引：2，自引：3，他引：2
在地震资料处理中,正确的初至时间,是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中,并针对经典BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,利用组合函数法、限幅法、动量因子法及自适应学习率法等进行了改进。用模拟试验证明了这些改进方法的可行性和有效性,在应用于实际的地震记录初至波拾取中,取得了良好的应用效果。 相似文献
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利用偏振约束的能量比微地震自动识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
微地震监测是分析水力压裂注水前缘或对油藏进行动态监测的一种有效方法.由于持续监测数据量大,而且有效微地震事件的出现时间无法判定,人工拾取需要耗费大量人力与时间,需要利用计算机对有效事件进行自动拾取.笔者分析了井中微地震监测背景噪声以及某些相关噪声特点,以长短时窗能量比法为基础,结合偏振分析,设计利用偏振一能量比综合的方法来识别微地震有效事件,经实际资料验证该方法具有一定的可靠性.根据实际有效信号与噪声在多级检波器之间的出现规律利用多级间时差对识别结果进行约束来排除某些特殊噪声的影响.将这种方法应用于整套水力压裂微地震监测资料中,能够快速稳定的识别出大量微地震有效事件,有比较好的应用效果. 相似文献
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地震走时成像结果的准确性取决于初至到时的拾取精度,人工挑选初至效率低、成本高。前人研究表明深度学习可以应用于初至的自动拾取,然而传统的深度学习方法往往需要大量人工挑选的初至作为神经网络的训练集。文章利用U型卷积神经网络拾取单炮多道P波初至,研究表明P波初至拾取的均方根误差会随着训练集数量的增加而减少。训练集分别采用35炮和597炮数据时,对应的均方根误差分别为11.4和6.5 ms。参考半监督学习中数据增强方法,选取适合主动源数据的增强方法（随机剪裁、随机擦除等）用于拓展训练集。结果显示,以人工拾取总数据量的5%（35炮）作为小样本并进行随机擦除数据增强后,实现了均方根误差在5.5 ms（约3个采样点）以内,比未经增强的误差减少51%。与前人的深度学习方法相比,本文应用的数据增强方法可以在小样本的情况下实现主动源地震初至的高精度拾取。 相似文献