[发明专利]基于深度信念网络和扫描叠加的微震源自动定位方法

摘要

本发明公开了一种基于深度信念网络和扫描叠加的微地震自动定位方法，随机选取一个三分量检波器的数据，利用深度信念网络对其数据进行微地震事件波达时间拾取，并对微地震事件进行分类；然后，以得到的波达时间和事件类型为基础，利用全部三分量检波器接收到的微地震数据，进行扫描叠加定位成像。图像中，代表叠加能量最强的空间位置即可认为是微地震事件发生的真实空间位置，实现了微地震事件的自动、精准定位。

主权项

1.一种基于深度信念网络和扫描叠加的微地震自动定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：随机选择监测区域内的一个三分量检波器，提取其三分量地震数据；步骤二：将步骤一提取的三分量地震数据通过一组Gammatone滤波器得到输出响应；步骤三：将步骤二得到的输出响应进行离散余弦变换，对应得到GFCC系数；步骤四：利用受限玻尔兹曼机构建一个深度信念网络，通过训练数据来得到深度信念网络参数；步骤五：将步骤三中得到的GFCC系数作为深度信念网络的输入层数据，其输出层的结果为三分量地震数据中微地震事件类型以及波达时间；步骤六：将监测区域的空间位置划分为i×j×k个三维空间网格点；步骤七：针对所有三分量检波器采集的数据，选取长度为N的时窗，根据步骤六中每一个网格点到每一个检波器的理论地震波走时和步骤五中拾取的微地震事件类型以及波达时间来滑动时窗，获取振幅信息；其中，所述理论地震波走时包括：纵波走时和横波走时；步骤八：根据步骤七中时窗所获取的振幅信息，对每一个空间网格点进行相应的相似性系数计算，从而得到一个扫描叠加的能量叠加数据体；其中，最大相似性系数对应网格点的空间位置，即是微震发生的真实位置。