[发明专利]一种结合U-net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测方法

摘要

本发明提供了一种结合U‑net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测方法，包括：(1)生成原始数据集；(2)标定数据集；(3)构建MSNet网络；(4)调整网络参数；(5)信号学习后标定初至点。本发明还提供了一种结合U‑net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测系统，包括：原始数据集生成模块，数据集标定模块，MSNet网络构建模块，网络参数调整模块，学习后初至点标定模块。本发明基于U‑net网络对CNN网络在信号特征的学习和提取，结合所述DenseNet网络，达到进一步优化信号特征的学习和提取的目的。本发明在微地震监测中具有更深层次特征提取、更精细的信号分割的特点，可以广泛应用于地下状态监测领域。

主权项

1.一种结合U‑net网络和DenseNet网络的微地震有效信号检测方法，其特征在于，包括：步骤1，利用有限差分正演生成不同地层模型下的模拟信号，与利用检波器实际采集到的实际地层资料共同构成原始数据集；步骤2，用算法对所述原始数据集进行初至拾取，选区初至和非初至处的信号波形并分别进行标定；步骤3，在原有的U‑net网络中添加两个Denseblock；步骤4，将标定后的信号数据集输入MSNet网络中进行学习，对学习后输出的信号作Softmax函数计算，将计算结果与标定后的数据集作交叉熵计算损失函数，最小化损失函数以调整网络参数；步骤5，Softmax计算后的输出信号通过网络参数调整，所得概率峰值点所在的位置，即为输入信号通过MSNet学习后标定的初至点。