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四种震相自动检测技术在前震探测应用中的对比研究
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作者 韩雪君 马延路 《中国地震》 北大核心 2025年第2期327-338,共12页
采用短长时窗比、多频带滤波、深度学习和模板匹配过滤四种地震信号自动检测方法,分别对2010年4月14日青海玉树7.1级、2013年8月31日云南香格里拉、德钦、四川得荣交界5.9级和2014年2月12日新疆于田7.3级地震3次具有明显前震信号的地震... 采用短长时窗比、多频带滤波、深度学习和模板匹配过滤四种地震信号自动检测方法,分别对2010年4月14日青海玉树7.1级、2013年8月31日云南香格里拉、德钦、四川得荣交界5.9级和2014年2月12日新疆于田7.3级地震3次具有明显前震信号的地震事件发生前,震中距最近的玉树台、中甸台和于田台记录到的数十小时连续波形数据进行处理,探索四种自动拾取震相算法在前震信号探测方面的应用效果,补充了前震活动信息。通过对比不同检测方法检测结果的漏检率和误检率,提出利用深度学习检测结果对短长时窗比、多频带滤波检测结果进行补充验证,结果作为模版进行匹配过滤,同时,充分利用深度学习模型广义震相检测(GPD)对P波和S波震相自动识别,有助于完善前震震相信息。 展开更多
关键词 前震 短长时窗比 多频带滤波 深度学习 模版匹配过滤
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基于震幅叠加的微地震事件定位在地面监测中的应用 被引量:11
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作者 吴建光 张平 +1 位作者 吕昊 曾晓献 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期255-264,共10页
在微地震地面监测中,由于微地震信号能量微弱,因此很难对微地震事件进行精确拾取。本文提出了一种基于STA/LTA(short term averaging/long term averaging)的判别频率估计模式识别方法,可以避免由于设定阈值出现漏判小能量微地震事件的... 在微地震地面监测中,由于微地震信号能量微弱,因此很难对微地震事件进行精确拾取。本文提出了一种基于STA/LTA(short term averaging/long term averaging)的判别频率估计模式识别方法,可以避免由于设定阈值出现漏判小能量微地震事件的情况,并在精度上比传统的STA/LTA方法提升10%以上。采用基于震幅叠加的能量聚焦方法对微地震事件进行定位计算,同时通过对能量聚焦结果的分析,进一步剔除"假"的微地震事件,从而能够更加精确地描述地下裂缝的发育情况。最后,通过对河北北部一水平井的压裂监测对该方法进行验证,结果表明,本方法计算效率高、监测结果获得施工单位的认可,能够对下一步压裂施工方案提供理论指导。 展开更多
关键词 压裂监测 微地震事件 能量聚焦 频率估计 油田开发
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