摘要：利用密集台阵对水力压裂微地震进行监测将有助于优化储层压裂、揭示断层活化.为满足密集台阵海量采集数据的处理需求,本文建立了一种综合运用多种机器学习方法和台阵相关性的、无需人工干预的自动处理流程,从而能够快速得到高质量的密集台阵震相到时目录.该综合策略包括:(1)利用迁移学习在连续波形中快速检测地震事件;(2)利用U型神经网络PhaseNet自动拾取P波、S波震相;(3)利用三重线性剔除法,结合密集台阵到时相关性剔除异常到时数据和地震事件;(4)利用K-means和SVM两类机器学习算法,进一步区分发震时刻接近的多个地震事件,减小事件漏拾率.通过将该流程应用于四川盆地长宁—昭通页岩气开发区微地震监测数据,并将自动处理结果与人工拾取结果进行比对发现,二者在震级测定、定位以及走时成像结果等方面具有很好的一致性,表明本文处理流程结果精度可达到手动处理精度.本文结果为密集台阵地震监测数据的高效、高精度处理提供了新思路.