南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 卷积神经网络在地面微地震多道P波极性分类中的应用

题名	卷积神经网络在地面微地震多道P波极性分类中的应用
作者	田宵 1; 汪明军 1; 张伟2
通讯作者	张伟
发表日期	2021
DOI	10.3969/j.issn.1001-4683.2021.02.006
发表期刊	中国地震影响因子和分区
ISSN	1001-4683
卷号	37 期号:2页码:309-321
摘要	微地震监测技术是监测水力压裂过程、评价压裂效果的重要手段.对于地面监测,PP波极性能够直接、快速地反演震源机制,同时极性校正能够提高绕射叠加定位方法的成像精度.因此,准确而迅速地确定P波极性对地面微地震实时监测具有重要意义.卷积神经网络是一种深度学习算法,具有强大的特征学习与分类能力,可用来确定微地震事件的P波极性.地面监测多采用星型、网格型等规则观测系统,本文使用目标道及其相邻检波器记录作为输入样本,构建基于卷积神经网络的多道P波极性分类网络模型.实际数据应用结果表明,相比于单道记录的网络模型,多道的网络模型能够将目标道与相邻道相结合来预测目标道的极性,提高规则观测系统下地面微地震P波极性分类的准确率.
关键词	地面微地震卷积神经网络 P波极性
相关链接	[万方记录]
收录类别	北大核心
语种	中文
学校署名	通讯
引用统计	被引频次[WOS]：0
成果类型	期刊论文
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/253007
专题	理学院_地球与空间科学系
作者单位	1.东华理工大学,地球物理与测控技术学院,南昌 330013 2.南方科技大学,地球与空间科学系,广东深圳 518055
通讯作者单位	地球与空间科学系
推荐引用方式 GB/T 7714	田宵,汪明军,张伟. 卷积神经网络在地面微地震多道P波极性分类中的应用[J]. 中国地震,2021,37(2):309-321.
APA	田宵,汪明军,&张伟.(2021).卷积神经网络在地面微地震多道P波极性分类中的应用.中国地震,37(2),309-321.
MLA	田宵,et al."卷积神经网络在地面微地震多道P波极性分类中的应用".中国地震 37.2(2021):309-321.

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田宵 et al. - 2021 - 卷（906KB）	--	--	限制开放	--