南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 应用残差网络的微地震事件五分类检测方法

题名	应用残差网络的微地震事件五分类检测方法
其他题名	Five-category detection method for microseismic events based on residual network
作者	潘禹行1 ; 田宵 1; 甘兆龙 ; 张雄 3; 张伟 4
发表日期	2024
DOI	10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2024.03.002
发表期刊	石油地球物理勘探影响因子和分区
ISSN	1000-7210
卷号	59 期号:3页码:392-403
摘要	常规的微地震事件检测方法通常需要人工选取阈值,在处理大量连续记录数据时效率较低,难以适应实时监测的需求.为此,提出一种基于残差网络的微地震事件五分类检测方法,将样本分为噪声、完整的微震事件、只含有P波、只含有S波以及多个微震事件五类.该方法只需将连续记录的波形数据等分,并通过时窗调整获得完整的微震记录.通过一系列数据增广方法实现小规模实际数据样本集的模型训练,模型精度高达99％.将该方法与二分类方法同时应用于微地震监测数据检测,并通过P波、S波到时拾取和震源定位评估检测效果.研究结果表明,基于残差网络的五分类检测方法检测到了更多数量的微震事件,且具有较高的运算效率,满足实时监测的需求.
关键词	微地震监测事件检测数据增广残差网络深度学习
相关链接	[万方记录]
收录类别	EI
语种	中文
学校署名	第一
资助项目	2022B1212010002:广东省地球物理高精度成像技术重点实验室项目 ; 20224BAB213047:江西省自然科学基金 ; 20224BAB211024:多台地震实时监测的泛化神经网络及其在赣北地区的应用 ; SDGD202210:江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心开放基金项目 ; SSOP202103:上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站开放基金
来源库	WanFang
万方记录号	sydqwlkt202403002
引用统计
成果类型	期刊论文
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/787935
专题	南方科技大学
作者单位	1.江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心(东华理工大学),江西南昌 330013;广东省地球物理高精度成像技术重点实验室(南方科技大学),广东深圳 518055 2.江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心(东华理工大学),江西南昌 330013 3.江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心(东华理工大学),江西南昌 330013;上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站,上海 200062 4.广东省地球物理高精度成像技术重点实验室(南方科技大学),广东深圳 518055
第一作者单位	南方科技大学
第一作者的第一单位	南方科技大学
推荐引用方式 GB/T 7714	潘禹行,田宵,甘兆龙,等. 应用残差网络的微地震事件五分类检测方法[J]. 石油地球物理勘探,2024,59(3):392-403.
APA	潘禹行,田宵,甘兆龙,张雄,&张伟.(2024).应用残差网络的微地震事件五分类检测方法.石油地球物理勘探,59(3),392-403.
MLA	潘禹行,et al."应用残差网络的微地震事件五分类检测方法".石油地球物理勘探 59.3(2024):392-403.