一种地震接收函数质量评估方法技术

本发明专利技术属于地震信号处理技术领域，公开了一种地震接收函数质量评估方法，利用卷积神经网络来对接收函数的质量进行快速评估，该方法通过一次训练之后，能够在数秒的时间内完成大批量数据的挑选；针对前人利用卷积神经网络挑选接收函数中存在的通过人工挑选接收函数作为训练集导致最终的挑选出的数据中存在低信噪比的情况，且通过人为观察的方式难以对最终的挑选结果进行定量的评估的问题，本文引入信噪比和相似度的方法来以相对定量的判定接收函数质量的好坏，不仅能够在构建训练集的步骤中提高效率，还能够更加定量的评估预测结果，更重要的是，该方法的引入能够避免挑选的数据中存在低信噪比的情况，为接收函数的成像奠定坚实的基础。坚实的基础。坚实的基础。

【技术实现步骤摘要】
一种地震接收函数质量评估方法


[0001]本专利技术属于地震信号处理
，具体是涉及一种地震接收函数质量评估方法。

技术介绍

[0002]一般来说，远震体波包含了震源时间函数、以及传播路径上介质属性影响的综合效应，接收函数的目的就是去除震源时间函数和仪器的影响，获取来自于台站下方的P
‑
SV转换震相，这些震相包含了岩石圈内的主要不连续界面的速度信息。相比其它地震学方法，接收函数仅需要单个地震台站就可以实现测深，因此，接收函数被广泛应用于岩石圈结构探测以及莫霍面形态的研究。
[0003]在利用接收函数来对地下的结构进行的探测时，高质量的数据是得到可靠反演结果的重要前提。从三分量地震记录到接收函数波形，主要包括预处理，反褶积以及波形质量筛选三个步骤。目前，波形质量筛选主要使用人工手动挑选。一些方法也能帮助我们定量的评估接收函数的质量，一是信噪比、二是相似度，高信噪比且波形之间具有较高相似度的数据往往对应着更好的接收函数质量；然而在实际操作中，筛选出质量较高的数据需要设定相应的阈值，信噪比的阈值一般在2.0左右，相似度的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地震接收函数质量评估方法，其特征在于，所述方法的步骤为：步骤1、提取相关地震台站的记录数据，对所述数据进行预处理后计算接收函数，构建训练集、测试集和验证集；步骤2、通过信噪比和相似度方法，为训练集中每个接收函数设置对应的标签；步骤3、构建卷积神经网络模型，将接收函数和远震信号Z分量作为输入数据，训练卷积神经网络模型；步骤4、利用测试集和验证集，对训练好的模型的性能进行测试，然后用于评估需要的接收函数。2.根据权利要求1所述的一种地震接收函数质量评估方法，其特征在于，引入信噪比和相似度的方法以相对定量判定接收函数质量的好坏；分别对远震信号的原始Z分量记录P波到达前后的时窗进行平方累加，得到信噪比：设置P波到达前和到达后的时间阈值，噪声和信号的时窗由阈值时间决定；对每个台站得到的接收函数两两进行余弦相似度CS计算，并对每个接收函数对应的所有相似度取平均，最终得到的高相似度的接收函数被认为具有良好的质量；余弦相似度是两个非零向量之间相似度的度量，它被定义为两个向量之间夹角的余弦值：其中A
i
和B
i
分别是向量A和B中的分量；相似度范围从
‑
1到1，
‑
1意味着两个向量指向的方向正好相反，1表示它们的指向是完全相同的，0通常表示它们之间是独立的，而在这之间的值则表示介于中间的相似性或相异性。3.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘露，吴庆举，黄清华，唐荣江，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院湖州，
类型：发明
国别省市：