多尺度神经网络煤层气微地震检测研究
张岩1
刘小秋1
宋利伟2
董宏丽3
1.东北石油大学 计算机与信息技术学院,黑龙江 大庆 1633182.东北石油大学 物理与电子工程学院,黑龙江 大庆 1633183.东北石油大学 人工智能能源研究院,黑龙江 大庆 163318;黑龙江省网络化与智能控制重点实验室,黑龙江 大庆 163000
摘要：在煤层气勘探开发中,通过微地震监测技术掌握裂缝走向,调整采煤巷道位置、方位对安全生产具有重要意义.因此,提出一种基于多尺度卷积神经网络的微地震检测方法,较好地解决了在强干扰环境下的弱信号识别的问题.研究表明:在不同强度的噪声干扰下,本文方法的检测精确率和召回率均优于小波分析法、BP网络和卷积神经网络等方法,且具有较好的抗噪性.当信噪比大于 6 dB时,模型检测召回率可达到 90%以上,精确率可达到 92.1%以上.通过黑龙江某地区实际煤层气微地震监测数据的验证,模型具有良好表现.
关键词：煤层气微地震检测神经网络可信度多尺度检测
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(U21A2019)国家自然科学基金(61873058)
论文发表日期：2023-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
英文信息