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微震事件中常常包含一些异常信号、强噪声干扰信号和弱信号,这些通道信号的P波到时自动拾取精度往往很低,甚至拾取错误。目前国内外微震监测系统进行自动定位时,并不对各个P波到时拾取值预先筛选,而需要技术人员手动剔除或修正部分无效P波到时,然后才能进行正确定位。为此,首先引入了一种Akaike信息准则（AIC）两步骤拾取算法,并基于某深埋隧道微震监测案例定量分析了P波到时拾取误差与震源定位精度之间的关系,从而引入了P波到时拾取值容许误差的概念。然后,利用AIC两步骤拾取算法拾取微震波形的P波到时,并计算各项波形参数,进行大量统计,深入研究了影响P波到时拾取精度的波形参数。以容许误差为基准,将P波到时拾取值分为有效（标签为1）和无效（标签为?1）两类,并以相应的波形参数为数据输入,采用支持向量机方法（SVM）训练数据,最终建立了P波到时拾取值质量控制模型。实际应用表明：P波到时拾取值质量控制方法能有效剔除错误拾取值,从而大幅度提高数据自动处理效率和震源定位精度。 相似文献
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