一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，涉及地震监测领域，该方法包括：通过检波器采集多组地震试验的地震波信号，并将地震波信号转换为地震波电信号；将地震波电信号分别传输至第一地震采集系统和第二地震采集系统，并获取多组第一初至时间数据和多组第二初至时间数据；将第一训练集输入至第一预测网络，输出第一时间矩阵；第一预测网络采用长短期记忆网络LSTM构建；将第二训练集输入至第二预测网络，输出第二时间矩阵；将第一时间矩阵和第二时间矩阵输入至第三预测网络输出目标时间校正矩阵；根据目标时间校正矩阵校正第一地震采集系统和第二地震采集系统的时间，能够从双侧更好的校正时差，提高地震数据的连续性和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地震监测领域，尤其涉及一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法。

技术介绍

1、当前，常见的地震采集系统分为：有缆地震采集系统、无缆地震采集系统，在进行实际的地震采集作业时，由于设备购买的时间、现场作业状况等因素通常会使用有缆地震采集系统和无缆地震采集系统进行混合采集，但在混合采集时，由于两种系统之间往往存在时差，这将影响所采集地震数据的连续性和准确性。

技术实现思路

1、本专利技术实施例提供一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，以解决有缆地震采集系统和无缆地震采集系统混合使用时存在时差，导致地震数据的连续性和准确性不好的问题。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例是这样实现的：

3、本申请实施例提供一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，该方法包括：

4、通过检波器采集多组地震试验的地震波信号，并将地震波信号转换为地震波电信号；将地震波电信号分别传输至第一地震采集系统和第二地震采集系统，并获取多组第一初至时间数据和多组第二初至时间数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，所述第一初至时间动校正量测量数据为使用与所述第一初至时间动校正量计算数据相同的炮检距，通过传感器测量得到；

6.根据权利要求1所述的基于深...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的地震采集系统的时间校正方法，其特征在于，

5...

【专利技术属性】
技术研发人员：何良，张强，姬广忠，
申请(专利权)人：西安中地博睿探测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：