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1.
速度在地震勘探中十分重要,压制多次波、偏移成像和地震反演都需要准确的速度模型。为了高效和准确的获取速度模型,基于时间域精细速度建模方法,利用疑似含气区的二维多道地震资料,针对初始模型、层位约束和基于人工速度拾取的速度反演3个方面开展了试验,探讨实际资料中时间域精细速度建模方法的关键点和效果。试验表明:无需人工速度拾取,时间域精细速度建模能够实现浅地层速度的准确反演,进而高效地完成浅地层速度异常的识别;层位约束能提高速度建模的效率和精度;在地层结构复杂区域,人工速度拾取有利于时间域精细速度建模。 相似文献
2.
针对目前浅地层剖面数据处理中层位人工拾取法存在的低效和受人为因素影响显著等问题以及半自动拾取法人工参与频繁的现状，提出了一种利用灰度突变和层位方向约束的浅地层层位自动拾取方法。首先，根据回波序列对浅地层层位的峰谷响应，给出了基于灰度突变的层位预拾取方法；其次，基于连续原则，提出了层位追踪和滤波方法，实现了离散层位点连续化和异常点剔除；然后，顾及同层位ping序列相关性及层位方向，提出了基于方向约束的层位生长法，实现了间断层位连接；最后，在此基础上给出层位拾取流程，并借助实验进行了验证。 相似文献
3.
利用重庆数字地震台网2010年1月至2017年12月的地震波形资料和观测报告,选出5个研究区1 251个M_L≥1.5地震进行波形互相关计算,识别出358对同时被2个地震台站记录且各台波形互相关系数(cc)不小于0.8的重复地震对,涉及342个地震事件,约占地震总数的27%。将筛选出的重复地震对用于定量判断地震目录中震相拾取误差及评估台网定位精度,结果显示:重庆数字地震台网的垂直定位误差约为3 km,水平定位误差约为5 km,Pg、Sg震相拾取误差分别为0.5 s和0.7 s;其中武隆区地震定位和震相拾取精度最高,綦江区最低。 相似文献
4.
初至拾取是地震信号处理的关键环节,其精度和效率是资料处理的重要指标。针对常规地震资料,特别是浅海地震资料信噪比相对较高的情况,探讨了改进的能量比法,来确保拾取精度的前提下,实现过程的自动化。在传统能量比方法的基础上,研究了两种改进方法:利用边界检测和稳定因子解决"起跳不干脆"现象,利用多时窗识别折射波与直达波交混处的初至;利用奇异值的处理方法和可变时移量相位推算技术,解决精度和效率问题。模型和实际资料处理结果表明:综合时窗、相位、能量等多种因素,改进后的方法针对常规地震资料具有拾取准确、计算速度快、自动化程度高等优势。 相似文献
5.
随着地震台站数目的增加,以纯人工的分析方式拾取震相到时并编制地震目录难以满足地震目录实时自动化构建的要求。随着人工智能技术的发展,涌现出多个用于震相拾取的深度学习模型,为高分辨率地震目录的自动化构建提供了机遇,但这些模型在不同应用场景中的性能和适用性仍不明确。以2019年美国加利福尼亚州Ridgecrest地震序列和2019年中国四川威远Ms 5.4地震序列为例,对当前两种先进的震相拾取深度学习模型PhaseNet和EqT（含EqT1和EqT2两套参数）的性能及其构建的地震目录的完备性和准确性进行了测试和评估。结果表明,尽管PhaseNet和EqT最初是使用来自不同地区的数据集训练的,在跨区域应用时仍然能够取得良好的效果,到时拾取的精度可以达到十几个毫秒,与人工分析相当。EqT1即便采用低检测阈值,也能保持很高的查准率,误报少,所构建地震目录的准确性更好,但查全率有限,检测到的地震数量少于PhaseNet。PhaseNet的拾取效果随阈值选择的不同具有较大的弹性,采用中低阈值时具有较高的查全率,采用高阈值则可以达到与EqT1相当的查准率。与EqT1和PhaseNet相比,EqT2性能较差,不推荐使用。 相似文献
6.
7.
《地球物理学报》2021,64(6)
随着地震数据采集技术的进步,地震数据量日益增加,全自动、高精度的地震初至走时拾取技术受到了更加广泛的关注.本文将初至拾取看作特征空间内带约束的Markov决策过程,在奖励函数空间,按一定准则全局寻优获得积累奖励值最大的路径,从而达到在高维空间自动拾取初至信息的目的.同时,状态值函数中包含与距离相关的折扣因子γ,使Markov决策过程拾取初至能够考虑地震数据的横向连续性,并且回避地震数据中的坏道信息.在此基础上,本文方法进一步引入受空间几何信息约束的动作(Actions)和转移概率(Transitions Probability),从而降低了对起始状态和折扣因子选取的难度,让地震数据初至走时拾取更加准确和自动化.实际数据测试结果表明,在初至能量较弱(信噪比较低)情况或浅层存在相邻较近复杂波形时,本文提出的约束Markov算法仍能准确地进行初至走时的自动拾取,并且具有一定的质量监控能力,让拾取结果更有物理意义. 相似文献
8.
《地球物理学报》2021,64(6)
微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求. 相似文献
9.
10.