基于复小波变换全监督学习的微震波形降噪与相位拾取

作     者：薛凯文 杨依然 刘炎奎 XUE Kai-Wen;YANG Yi-Ran;LIU Yan-Kui

作者机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2024年第33卷第6期

页      码：211-222页

摘      要：由于井下微震信号有着更低的信噪比,导致信号拾取精度降低.现阶段基于小波阈值的信号降噪算法等在面对信噪比较低的信号时存在泛化性差,阈值难以衡量等问题.为解决这一问题,本文研究了一种复小波变换全监督学习的微震波形降噪方法.该方法首先利用复小波变换结合卷积自编器设计一个具有多个卷积和反卷积操作的编码-解码器完成图像的降噪过程.为验证此方法的有效性,首先在Stanford的Earthquake数据集上构建了Earthquake2023进行训练和测试,并有着较好地拟合效果和训练结果.同时基于该方法降噪后信号设计了一种震相拾取方法,并达到了较高的拾取精度.本文设计了多组对比实验,结果表明此降噪方法能有效提高信号的峰值信噪比和均方根误差,两者分别提高了16 dB和24%,P波、S波初至到时拾取的误差相较于STA/LTA减小了0.3 ms.

主 题 词：全监督学习 复小波分解 卷积自编码器 震相拾取 波形降噪 

学科分类：12[管理学] 081901[081901] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0819[工学-海洋工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.15888/j.cnki.csa.009563

馆 藏 号：203128268...