基于M-Net的微地震信号初至拾取方法
王向雨
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室 湖北宜昌 443002;三峡大学计算机与信息学院 湖北宜昌 443000
摘要：高效精准地对微地震信号进行初至拾取工作是微地震监测技术中重要环节,由于微地震信号通常存在震级微弱,噪声复杂等问题,导致微地震信号初至拾取工作十分困难.目前对微地震信号初至拾取的方法普遍存在拾取速度慢、拾取精度低的问题,针对这些问题,文章提出了一种基于多尺度特征提取的方法来构建的网络模型M-Net,首先将微地震信号训练集输入到M-Net,通过反向传播算法最小化损失函数,更新M-Net权重参数,得到拾取效果最优的M-Net.M-Net和其他网络在微地震信号验证集进行对比,实验结果表明,M-Net在微地震信号初至拾取效率和精度方面均优于其他网络,验证网络模型M-Net的优越性.
关键词：微地震信号初至拾取多尺度特征提取跳跃连接信噪分离
论文发表日期：2025-03-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 3-6 )