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本文首先从震源波形中提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)图,然后采用卷积神经网络(CNN)进行地震波形信号的震源类型—天然地震和爆破事件—分类识别.事件为首都圈及其附近的72个天然地震和101个人工爆破事件,用于提取梅尔频率倒谱系数图的波形信号为各观测台站波形3分量中的垂直分量波形.在各个事件的所有观测台站的垂直分量波形中,通过滑动窗口按同一准则去除被噪声淹没的部分台站波形,只选择留下未被噪声淹没的台站波形.每一个事件有107个观测台站,故有107份垂直分量波形,而不同事件被留下未被噪声淹没的波形则有几份至几十份不等.然后提取被留下未被噪声淹没的波形的梅尔频率倒谱系数图,以梅尔频率倒谱系数图作为CNN的输入,CNN的输出则为波形的震源类型(天然地震事件或爆破事件).若以单份波形为识别单元,采用五折交叉验证法进行测试,得到的平均准确率为95.78%.使用训练集中单份波形为识别单元,提取梅尔频率倒谱系数图,采用CNN训练出了天然地震事件与爆破事件波形分类器,一个事件在测试集中的多份波形信号通常不会都被正确识别,很可能有些波形被识别为天然地震事件,另一些波形被识别为爆破事件;这时,若识别单元改为事件,一个事件各台站的有效垂直分量波形中,超过一半的波形被识别为某一事件类型,则这个事件被归类为该事件类型,得到的正确识别率为97.1%.实验结果表明:卷积神经网络在天然地震事件与爆破事件的识别方面表现出色.这说明MFCC与卷积神经网络可以用于识别天然地震和爆破事件,尤其是深度学习更值得在地震信号处理方面做进一步的研究. 相似文献
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本文以提高地震数据的成像质量为目标,提出一种智能的卷积神经网络降噪框架,从带有噪声的地震数据中自适应地学习地震信号。为了加速网络训练和避免训练时出现梯度消失现象,我们在网络中加入残差学习和批标准化的方法,并采用了ReLU激活函数和Adam优化算法优化网络。此外,Marmousi和F3数据集被用来对网络进行训练和测试,经过充分训练的网络不仅能在学习中保留地震数据特征,而且能去除随机噪声。首先充分地训练网络,从中提取出随机噪声,并保留学习到的地震数据特征,之后通过重建地震数据估算测试集中的波形特征。合成记录和实际数据的处理结果显示了深度卷积神经网络在随机噪声压制任务中的潜力,并通过实验验证表明了深度卷积神经网络框架有很好的去噪效果。 相似文献
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《地球物理学进展》2019,(5)
本文从长短时间窗(LTA-STA)得到启发模拟实时波段类型识别.事件为首都圈及其附近的186个天然地震和174个人工爆破事件,用于抽取特征的波形信号为各观测台站波形3分量中的垂直分量波形,在各个事件的所有观测台站的垂直分量波形中,通过滑动窗口按同一准则去除被噪声淹没的部分台站波形,只选择留下未被噪声淹没的台站波形.对连续波形,使用长窗口沿波形时间轴进行滑动,每滑动一个步长就进行一次滤波处理,以滤除噪声,当滤波后的长窗口波形满足阈值条件,此时停止长窗口滑动.然后在滤波前的长时窗口中选取短时间窗口波形,提取特征,使用支持向量机进行分类训练和识别,最后以事件为单位进行识别,事件划分按以训练集为300个事件,测试集为60个事件进行划分,进行了训练和识别.然后又将训练集按照训练集240个事件,测试集120个事件进行划分.得到较好的识别结果.本文结果说明了波形类型实时识别的可行性,也可为后续实时波形检测和识别提供借鉴. 相似文献
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BP神经网络和支持向量机(SVM)是两种主流的分类识别方法,用于天然地震和人工爆炸事件波形信号分类识别时取得了较好的效果。但BP神经网络存在易陷入局部最优及隐层数和隐层节点数与训练样本数据密切相关而无法有效预先确定;而支持向量机(SVM)方法则缺乏有效手段来选取合适的核函数,从中不能很好地扩展到多分类。针对天然地震和人工爆炸事件波形信号的分类识别问题,文中将上述两种方法和集成学习——BP-Adaboost方法进行了对比实验研究。据对所选用的地震、爆炸事件波形信号数据集的分类识别结果表明,BP-Adaboost方法得到了98%以上的正确识别率,并且具有较好的泛化能力。相较于BP神经网络和PCA-SVM方法,BP-Adaboost方法对于数据集的划分和识别结果具有更好的鲁棒性,应用于天然地震和人工爆炸事件波形信号分类识别时,可取得更好的识别效果。同时,结合Adaboost方法的原理,阐述了BP-Adaboost方法拥有更好分类结果和泛化能力的原因。 相似文献
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从地震波形数据中快速准确地提取各个震相的到时是地震学中的基础问题.本文针对上述问题提出了利用深度神经网络拾取到时的新方法,建立了用于地震到时提取的17层Inception深度网络模型,在对原始三分量数据进行高通滤波和归一化处理后输入网络直接输出到时信息.整个过程基于神经网络自适应提取波形特征,自动输出结果.通过对100组加了不同强度的噪声数据进行了可靠性检验,相比于其他方法神经网络方法对于噪声具有较高的容忍度以及稳定性,并且与地震目录数据有较高的相似性.相比于AR-AIC+STA/LTA,深度神经网络虽然运算速度稍慢,但整个过程不需设定时窗与阈值,同时具有更高的可用性,并且可以迭代升级以提高精度.此方法作为人工智能方法,为波形到时拾取提供了新思路. 相似文献
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为了快速、高效地从地震数据中识别地震事件和拾取震相,本文利用基于样本增强的卷积神经网络自动震相拾取方法,将西藏林芝地区L0230台站3个月数据作为训练集,该区内另外6个台站连续1个月的波形数据作为测试集,采用高斯噪声、随机噪声拼接、随机挑选噪声、随机截取地震事件等4种样本增强的方法扩增训练集,以提高自动震相拾取技术的准确率。结果显示:样本增强前模型在测试集上的地震事件识别准确率为80%,样本增强后提升至97%,表明样本增强有效地提高了模型的泛化性能和抗干扰能力;在0.5 s误差范围内,震相自动拾取准确率高于81%,在1.0 s误差范围内,准确率高于95%;利用基于样本增强的卷积神经网络震相拾取方法能够检测出人工拾取震相中误标和漏检的震相。 相似文献
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以江苏地震台网中心搜集并标注的天然地震、人工爆破和塌陷事件为试验数据样本,提出了一种基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的新的地震事件分类方法。首先对波形数据进行滤波、归一化等预处理,然后应用格拉姆角场对地震波形数据进行二维编码得到二维图像,再将此经过编码后的图像作为多尺度残差神经网络的输入进行分类模型的训练和测试,从而得出分类结果。采用上述方法对1 078个天然地震台站记录、981个爆破台站记录和830个塌陷台站记录进行试验,结果显示:最终以单条波形为单位的地震事件分类准确率为92.55%,以单个台站为单位的分类准确率为96.36%,这表明基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的地震分类方法具有良好的效果。 相似文献