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一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法技术

技术编号:43393287 阅读:33 留言:0更新日期:2024-11-19 18:08
本发明专利技术公开了一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,包括以下步骤:(1)微震数据预处理;(2)子序列划分;(3)DTW特征提取;(4)峭度特征提取;(5)模糊C均值聚类;(6)聚类标签融合;(7)通过对合成数据与真实数据进行效果测试,验证有效性;本发明专利技术提升了到时拾取的准确性与适应能力,为后续处理提供更精准的数据支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质勘探与开采检测,具体涉及一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法


技术介绍

1、微震事件是指地下突然能量释放引起的弱地震(例如:采矿、隧道、岩爆)。微震监测是地下构造勘探和地质灾害预警的重要手段。准确的初至拾取是微震数据处理中最关键、最基本的环节之一。虽然领域专家人工拣选在稳定性和准确性方面具有优势,但不断增长点海量数据带来了巨大的时间和经济上的挑战。因此,迫切需要一种精确的自动初至拾取方法。

2、在过去几十年中,已经提出各种半自动拣选方法。短期和长期平均比率(shortand long-time average ratio,sta/lta)和akaike信息准则(akaike informationcriterion,aic)是最广泛使用的方法。sta/lta方法在计算和实现上都有优势,然而,长、短时窗均只能反应微震数据有限时间域内的特征,缺乏对整体微震数据的特征度量;aic法在高信噪比下有较高精度,但其随信噪比降低,性能衰减严重,难以在复杂自然微震数据应用中取得效果。最近兴起的深度学习网络模型成为研究新趋势,本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(2)具体如下:

3.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(3)具体如下:基于步骤二得到的子序列,将子序列中的第一顺位作为参考序列并记为R(t),用于对比其它序列进而衡量微震序列不同时刻间的差异性;计算参考序列同其他n个子序列之间的DTW距离,并得到对应特征序列:

4.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合...

【技术特征摘要】

1.一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(2)具体如下:

3.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(3)具体如下:基于步骤二得到的子序列,将子序列中的第一顺位作为参考序列并记为r(t),用于对比其它序列进而衡量微震序列不同时刻间的差异性;计算参考序列同其他n个子序列之间的dtw距离,并得到对应特征序列:

4.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(4)具体如下:基于步骤(2)得到的子序列,直接求取各子序列所对应峭度值并作为特征,表示为:

5.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(5)中,模糊聚类的目标函数公式如下:

6.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整和聚类标签融合的微震到时拾取方法,其特征在于,步骤(5)中,cm聚类算法具体过程如下:

7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:兰志强朱坤王洁
申请(专利权)人:苏州大学
类型:发明
国别省市:

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