[发明专利]微地震事件识别方法、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，包括：

对微地震数据进行多尺度形态学参数分析，得到结构元素参数和尺度参数；

基于所述结构元素参数和尺度参数对微地震数据进行多尺度形态学运算；

对多尺度形态学运算处理后的数据进行长短时窗方法运算，获得多尺度剖面中每道数据对应的长短时窗能量比的值；

基于长短时窗能量比的值计算每个尺度的权重因子，并计算所有尺度的累计权重因子，当累计权重因子的值大于给定的阈值时，判断为存在有效微地震事件。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，在进行多尺度形态学参数分析之前，将原始微地震数据进行分段，依次进行处理，并对微地震数据进行预处理。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，选择高信噪比的微地震数据进行多尺度形态学参数分析，依次分析结构元素的长度以及多尺度的数量对分离噪声的影响。

4.根据权利要求1所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，通过多尺度开启和多尺度闭合的组合运算来进行多尺度形态学运算，表达式如下：

其中，其中f表示输入信号，B表示结构元素，nB表示结构元素B经过n-1次膨胀后的结果，和·分别表示开启和闭合运算。

5.根据权利要求4所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，将信号分解为多个包含不同尺度信息的分量，表达式如下：

其中，ξ_i表示多尺度形态学分解得到的第i个尺度的信号。

6.根据权利要求5所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，对微地震数据沿时间方向取两个时窗，分别计算长时窗和短时窗内特征函数的值，得到长短时窗能量比的比值，计算公式为：

其中，ns表示短时窗的长度，nl表示长时窗的长度，i表示参考点的位置。

7.根据权利要求6所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，每个尺度的权重因子判别公式如下：

其中，S_i表示通过第i个尺度的信号计算的长短时窗能量比的比值，S₀表示给定的阈值，k_i表示第i个尺度的权重因子。

8.根据权利要求7所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法，其特征在于，累计权重因子计算公式如下：

其中k_i表示第i个尺度的权重因子。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，存储有可执行指令；

处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1-8中任一项所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的基于多尺度形态学的微地震事件识别方法。