【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地震数据处理，尤其涉及一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法。
技术介绍
1、微震事件是指地下岩石或岩层在地质力学作用下发生的微小位移所引发的地震活动，常见于地下工程建设，如隧道挖掘等活动。随着地下空间开发利用的不断扩展，岩石层的稳定性越来越受到重视。隧道工程建设过程中的干扰因素，如施工振动、机械操作等，可能引发一系列地质问题，例如岩层的局部不稳定和微震活动，这些都可能对工程安全和施工效率造成影响。因此，对微震事件进行有效监测，对于地下工程的安全管理和效率提升具有重要意义。
2、微震事件的相位拾取在微震监测中是极具挑战性的问题，然而，传统的微震事件拾取方法主要基于阈值设定和信号特征提取，这些方法往往受到地下噪声干扰、信号幅度变化等因素的影响，导致识别准确度不高。这些方法通常需要人工设定阈值，且其适用性受到地质环境的限制。同时，地下噪声与微震信号幅度相近，传统方法难以准确识别微震事件。此外，传统方法通常依赖于经验性的特征提取，这在复杂地质条件下可能导致提取效果不佳。因此，开发一种既能精确拾取微震事件又能适应复杂地...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤1中对每个微震信号进行预处理具体包括：噪声过滤、信号增强和特征提取。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤1.3中采用希尔伯特变换提取微震信号的包络；步骤1.4采用巴特沃斯低通滤波器对微震信号做低通滤波处理。
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤1中对每个微震信号进行预处理具体包括：噪声过滤、信号增强和特征提取。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤1.3中采用希尔伯特变换提取微震信号的包络；步骤1.4采用巴特沃斯低通滤波器对微震信号做低通滤波处理。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微震事件拾取方法，其特征在于，所述步骤2中强化分割模块采用深度q网络对预处...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋成林，孙波，黄晓冉，王玉廷，芦楠楠，陈逍风，张美佳，杨海强，孙红霞，贾元鹏，张效杰，冯炯，
申请(专利权)人：中交建筑集团华中建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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