Resumen

En la monitorización microsísmica, lograr una selección precisa y eficiente de la primera llegada es crucial para mejorar la precisión y la eficiencia de la localización de fuentes microsísmicas por diferencia de tiempo. En la era de los grandes datos, el método tradicional de selección de la primera llegada no puede satisfacer los requisitos de procesamiento en tiempo real del proceso de monitorización microsísmica. Utilizando la idea avanzada de clasificación de extremo a extremo basada en el aprendizaje profundo y las prominentes ventajas de extracción de características de una red neuronal de convolución completa, este documento propone un método de selección de primera llegada de señales efectivas para el monitoreo microsísmico basado en la red UNet, que puede mejorar significativamente la precisión y la eficiencia de la selección de primera llegada. En este artículo, presentamos en primer lugar la metodología del método de selección basado en la red UNet. A continuación, se verifica el rendimiento del método propuesto mediante experimentos con señales simuladas de modelado por diferencias finitas y registros microsísmicos reales con diferentes relaciones señal-ruido. Por último, se realizan experimentos comparativos utilizando el algoritmo de selección del primer punto de llegada basado en la red UNet y el algoritmo STA/LTA (Short-Term Average to Long-Term Average). Los resultados muestran que, en comparación con la red U-Net, el método propuesto puede mejorar de forma evidente la precisión de la primera llegada de las señales microsísmicas de baja relación señal-ruido, logrando una precisión y eficiencia significativamente mayores que el algoritmo STA/LTA, famoso por su alta eficiencia en los algoritmos tradicionales.

• Materias:Hidrogeología Geología Predicciones geofísicas Sismología Termogravimetría Gravimetría Geofísica
• Subjects:Hydrogeology Geology Geophysical prediction Seismology Thermogravimetry Gravimetry Geophysics
• Palabras claves:método de selección de llegadas, precisión, eficacia, término medio, selección de llegadas, vigilancia microsísmica, ventajas destacadas de la extracción de características, método de selección basado en UNet, registros microsísmicos reales, localización de fuentes de diferencia
• Keywords:arrival picking method, accuracy, efficiency, Term Average, arrival picking, microseismic monitoring, prominent feature extraction advantages, UNet++-based picking method, actual microseismic records, difference source location