CN108387932B - 一种地震信号的识别方法及装置 - Google Patents

一种地震信号的识别方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108387932B
CN108387932B CN201810084983.XA CN201810084983A CN108387932B CN 108387932 B CN108387932 B CN 108387932B CN 201810084983 A CN201810084983 A CN 201810084983A CN 108387932 B CN108387932 B CN 108387932B
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
identified
seismic channel
similarity
principal earthquake
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201810084983.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN108387932A (zh
Inventor
陈小春
刘奇琳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Chengyi Science And Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Chengyi Science And Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Chengyi Science And Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Chengyi Science And Technology Co Ltd
Priority to CN201810084983.XA priority Critical patent/CN108387932B/zh
Publication of CN108387932A publication Critical patent/CN108387932A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108387932B publication Critical patent/CN108387932B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/30Analysis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G01V1/362Effecting static or dynamic corrections; Stacking
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/30Noise handling
    • G01V2210/32Noise reduction
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/50Corrections or adjustments related to wave propagation
    • G01V2210/52Move-out correction
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/61Analysis by combining or comparing a seismic data set with other data
    • G01V2210/612Previously recorded data, e.g. time-lapse or 4D

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明提供了一种地震信号的识别方法及装置,该方法,包括:获取至少一个地震道;将所述至少一个地震道叠加成总地震道;从所述总地震道中确定主地震信号;从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号。本发明提供了一种地震信号的识别方法及装置,能够更加准确的识别出地震信号。

Description

一种地震信号的识别方法及装置
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域,特别涉及一种地震信号的识别方法及装置。
背景技术
微地震技术是一项关键的裂缝监测技术,微地震监测技术可以处理并观测到压裂过程中产生的微地震事件,可以对地下裂缝的几何形态,大小,分布方位以及发育的程度做出准确的评估,从而为优化压裂方案、完善压裂施工、制定合理的开发策略提供更优效的指导。如何从复杂的信号中识别出地震信号是微地震技术的关键。
现有技术中,地震信号的识别主要是通过人工的方式来识别。人工通过观察获取的信号中的振幅的大小来确定其中的地震信号。当信号的振幅大于某个值时,认为是地震信号。但是,由于微地震震级能量分布很广,很多时候弱地震信号的振幅甚至小于噪声的振幅,通过这种方式无法准确的识别出地震信号。
发明内容
本发明实施例提供了一种地震信号的识别方法及装置,能够更加准确的识别出地震信号。
一方面,本发明实施例提供了一种地震信号的识别方法,包括:
获取至少一个地震道;
将所述至少一个地震道叠加成总地震道;
从所述总地震道中确定主地震信号;
从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;
确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;
当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号。
进一步地,
该方法进一步包括:预先设置至少一个滑动窗;
所述从所述总地震道中确定至少一个待识别信号,包括:
针对每个所述滑动窗,在所述总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后所述当前滑动窗中的信号为所述待识别信号。
进一步地,
所述确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度,包括:
针对每个所述待识别信号,执行:
确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离;
根据公式一,确定所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,其中,所述公式一为:
其中,R为所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,m为所述主地震信号的长度,n为所述当前待识别信号的长度,D为所述当前待识别信号与所述主地震信号之间的所述规整路径距离。
进一步地,
所述确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离,包括:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),否则,i=i+1,j=1,返回A2;
其中,dist(i,j)为所述主地震信号的第i个采样点的振幅与所述当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值,i、j均为正整数。
进一步地,
在所述获取至少一个地震道之后,在所述将所述至少一个地震道叠加成总地震道之前,进一步包括:
对所述至少一个地震道进行去噪预处理;
对所述至少一个地震道进行走时校正。
另一方面,本发明实施例提供了一种地震信号的识别装置,包括:
预处理单元,用于获取至少一个地震道,将所述至少一个地震道叠加成总地震道;
主信号确定单元,用于从所述总地震道中确定主地震信号;
待识别信号确定单元,用于从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;
相似度确定单元,用于确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;
识别单元,用于当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号。
进一步地,
该装置进一步包括:设置单元,用于设置至少一个滑动窗;
所述待识别信号确定单元,用于针对每个所述滑动窗,在所述总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后所述当前滑动窗中的信号为所述待识别信号。
进一步地,
所述相似度确定单元,用于:
针对每个所述待识别信号,执行:
确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离;
根据公式一,确定所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,其中,所述公式一为:
其中,R为所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,m为所述主地震信号的长度,n为所述当前待识别信号的长度,D为所述当前待识别信号与所述主地震信号之间的所述规整路径距离。
进一步地,
所述相似度确定单元,在执行所述确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离时,具体用于执行:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),否则,i=i+1,j=1,返回A2;
其中,dist(i,j)为所述主地震信号的第i个采样点的振幅与所述当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值,i、j均为正整数。
进一步地,
所述预处理单元,进一步用于在所述获取至少一个地震道之后,在所述将所述至少一个地震道叠加成总地震道之前,执行:对所述至少一个地震道进行去噪预处理;对所述至少一个地震道进行走时校正。
在本发明实施例中,根据至少一个地震道生成总地震道,从总地震道中确定出主地震信号和至少一个待识别信号,确定出各个待识别信号与主地震信号的相似度,根据该相似度来确定出待识别信号中的地震信号,当相似度较高时,即可确认为地震信号,该过程通过相似度来确定地震信号,能够更加准确的识别出地震信号。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种地震信号的识别方法的流程图;
图2是本发明一实施例提供的另一种地震信号的识别方法的流程图;
图3是本发明一实施例提供的一种总地震道的波形图;
图4是本发明一实施例提供的一种地震信号的识别装置的示意图;
图5是本发明一实施例提供的另一种地震信号的识别装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例,基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明实施例提供了一种地震信号的识别方法,该方法可以包括以下步骤:
步骤101:获取至少一个地震道;
步骤102:将所述至少一个地震道叠加成总地震道;
步骤103:从所述总地震道中确定主地震信号;
步骤104:从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;
步骤105:确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;
步骤106:当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号。
在本发明实施例中,根据至少一个地震道生成总地震道,从总地震道中确定出主地震信号和至少一个待识别信号,确定出各个待识别信号与主地震信号的相似度,根据该相似度来确定出待识别信号中的地震信号,当相似度较高时,即可确认为地震信号,该过程通过相似度来确定地震信号,能够更加准确的识别出地震信号。
在本发明一实施例中,该方法进一步包括:预先设置至少一个滑动窗;
所述从所述总地震道中确定至少一个待识别信号,包括:
针对每个所述滑动窗,在所述总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后所述当前滑动窗中的信号为所述待识别信号。
在本发明实施例中,滑动窗可以有多个,滑动窗的宽度可以根据需要设置。滑动窗在滑动时,每次滑动的距离也可以根据需要设置,例如:每次滑动一个单位。每个滑动窗可以确定出多个待识别信号。
在本发明一实施例中,所述确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度,包括:
针对每个所述待识别信号,执行:
确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离;
根据公式一,确定所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,其中,所述公式一为:
其中,R为所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,m为所述主地震信号的长度,n为所述当前待识别信号的长度,D为所述当前待识别信号与所述主地震信号之间的所述规整路径距离。
在本发明实施例中,根据待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离来确定二者之间的相似度,二者的规整路径距离越小相似度越高。具体地,该规整路径距离是指待识别信号与主地震信号之间所有相似点之间的距离之和。
另外,总地震道示出了采样点与振幅之间的关系。待识别信号和主地震信号也是采样点与振幅之间的关系。主地震信号的长度是指主地震信号中采样点的个数。待识别信号的长度是指待识别信号中采样点的个数。
在本发明一实施例中,所述确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离,包括:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),否则,i=i+1,j=1,返回A2;
其中,dist(i,j)为所述主地震信号的第i个采样点的振幅与所述当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值,i、j均为正整数。
在本发明实施例中,从D(1,1)开始,逐步计算出D(m,n),该D(m,n)就是当前待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离。在规整路径距离中携带了主地震信号和当前待识别信号的振幅的信息,并且,通过振幅之间衡量了主地震信号和当前待识别信号的振幅的相似性,以及,波动的相似性。因此,通过该方式确定出的相似度更加准确。
在本发明一实施例中,在所述获取至少一个地震道之后,在所述将所述至少一个地震道叠加成总地震道之前,进一步包括:
对所述至少一个地震道进行去噪预处理;
对所述至少一个地震道进行走时校正。
在本发明实施例中,通过去噪预处理和走时校正能够使得各个地震道能够更加准确的反映地震的情况,减少了噪声的干扰,并校正震源到各个采样点的时间,使得各个地震道更加准确,进而使得后续处理更加准确,能够更加准确的识别出地震信号。
在本发明一实施例中,在所述从所述总地震道中确定至少一个待识别信号之后,在所述确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度之前,进一步包括:
对每个所述待识别信号进行归一化。
然后,利用归一化后的待识别信号来确定与主地震信号的相似度。
如图2所示,本发明实施例提供了一种地震信号的识别方法,该方法可以包括以下步骤:
步骤201:预先设置至少一个滑动窗。
步骤202:获取至少一个地震道,对该至少一个地震道进行去噪预处理,对该至少一个地震道进行走时校正。
具体地,各个采样点会生成地震道。对各个采样点生成的地震道进行去噪和走时校正,减少各个地震道中的噪声干扰,并校正震源到各个采样点的时间,使得各个地震道更加准确。
步骤203:将该至少一个地震道叠加成总地震道。
如图3所示,图3示出了一个总地震道。其中,纵坐标为采样点的序号,横坐标为振幅。
步骤204:从总地震道中确定主地震信号。
具体地,可以选择总地震道中振幅突然增大的部分波形作为主地震信号。可以根据外部输出的确定指令来确定主地震信号。
具体地,可以选择振幅足够大特征明显的信号作为主地震信号。
基于图3所示的总地震道。图3中实线框301中信号为主地震信号。
步骤205:针对每个滑动窗,在总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后当前滑动窗中的信号为待识别信号。
具体地,对于每个滑动窗来说,滑动窗按照一定的间隔进行滑动,每滑动一次都会确定出一个待识别信号。滑动窗可以从总地震道的起点开始滑动,一直滑动到总地震道的终点。
基于图3所示的总地震道。图3中虚线框302中的信号为一个待识别信号。该虚线框302是一个滑动窗。
步骤206:确定每个待识别信号与主地震信号的相似度。
具体地,确定每个待识别信号与主地震信号的相似度,包括:
针对每个待识别信号,执行:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),执行A5,否则,i=i+1,j=1,返回A2;
A5:根据公式一,确定当前待识别信号与主地震信号的相似度,其中,公式一为:
其中,R为当前待识别信号与主地震信号的相似度,m为主地震信号的长度,n为当前待识别信号的长度,D为当前待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离,dist(i,j)为主地震信号的第i个采样点的振幅与当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值。m、n、i、j均为正整数。
步骤207:判断是否存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号,如果是,则执行步骤208,否则,执行步骤209。
具体地,从各个待识别信号中确定出相似度大于等于预设阈值的信号,这些信号就是地震信号。
步骤208:将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号。
步骤209:确定待识别信号中没有地震信号。
在本发明实施例中,利用待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离来确定二者之间的相似度,通过该方式能够在待识别信号与主地震信号的长度和频率不一样的情况下,计算出二者之间的相似性,从而能够更加准确的识别出有效的微地震弱信号。
在本发明实施例中,只需要判断待识别信号与主地震信号之间的相似性,而不需要设定振幅的阈值,增加了自适应能力和自动化程度,避免繁琐的人工干预和参数调节。
在本发明实施例中,利用待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离来确定二者之间的相似度,进而识别出地震信号,很好的克服了由传播距离和地质条件引起的波形畸变。
在微地震信号中经常会存在一些不易人工识别,但是确实有效的微地震弱信号。虽然这些有效的微地震弱信号不易人工识别,但是,这些有效的微地震弱信号与主地震信号之间的相似性较高,通过本发明实施例能够准确地识别出这些有效的微地震弱信号。
较优地,本发明实施例应用与对微地震弱信号的识别。通过本发明实施例能够更加准确地识别出有效的微地震弱信号。
如图4、图5所示,本发明实施例提供了一种地震信号的识别装置。装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。从硬件层面而言,如图4所示,为本发明实施例提供的一种地震信号的识别装置所在设备的一种硬件结构图,除了图4所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外,实施例中装置所在的设备通常还可以包括其他硬件,如负责处理报文的转发芯片等等。以软件实现为例,如图5所示,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其所在设备的CPU将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。本实施例提供的一种地震信号的识别装置,包括:
预处理单元501,用于获取至少一个地震道,将所述至少一个地震道叠加成总地震道;
主信号确定单元502,用于从所述总地震道中确定主地震信号;
待识别信号确定单元503,用于从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;
相似度确定单元504,用于确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;
识别单元505,用于当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号。
在本发明一实施例中,该装置进一步包括:设置单元,用于设置至少一个滑动窗;
所述待识别信号确定单元,用于针对每个所述滑动窗,在所述总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后所述当前滑动窗中的信号为所述待识别信号。
在本发明一实施例中,所述相似度确定单元,用于:
针对每个所述待识别信号,执行:
确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离;
根据公式一,确定所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,其中,所述公式一为:
其中,R为所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,m为所述主地震信号的长度,n为所述当前待识别信号的长度,D为所述当前待识别信号与所述主地震信号之间的所述规整路径距离。
在本发明一实施例中,所述相似度确定单元,在执行所述确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离时,具体用于执行:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),否则,i=i+1,j=1,返回A2;
其中,dist(i,j)为所述主地震信号的第i个采样点的振幅与所述当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值,i、j均为正整数。
在本发明一实施例中,所述预处理单元,进一步用于在所述获取至少一个地震道之后,在所述将所述至少一个地震道叠加成总地震道之前,执行:对所述至少一个地震道进行去噪预处理;对所述至少一个地震道进行走时校正。
上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本发明实施例提供了一种可读介质,包括执行指令,当存储控制器的处理器执行所述执行指令时,所述存储控制器执行本发明实施例提供的任意一种地震信号的识别方法。
本发明实施例提供了一种存储控制器,包括:处理器、存储器和总线;
所述存储器用于存储执行指令,所述处理器与所述存储器通过所述总线连接,当所述存储控制器运行时,所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令,以使所述存储控制器执行本发明实施例提供的任意一种地震信号的识别方法。
本发明各个实施例至少具有如下有益效果:
1、在本发明实施例中,根据至少一个地震道生成总地震道,从总地震道中确定出主地震信号和至少一个待识别信号,确定出各个待识别信号与主地震信号的相似度,根据该相似度来确定出待识别信号中的地震信号,当相似度较高时,即可确认为地震信号,该过程通过相似度来确定地震信号,能够更加准确的识别出地震信号。
2、在本发明实施例中,通过去噪预处理和走时校正能够使得各个地震道能够更加准确的反映地震的情况,减少了噪声的干扰,并校正震源到各个采样点的时间,使得各个地震道更加准确,进而使得后续处理更加准确,能够更加准确的识别出地震信号。
3、在本发明实施例中,利用待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离来确定二者之间的相似度,通过该方式能够在待识别信号与主地震信号的长度和频率不一样的情况下,计算出二者之间的相似性,从而能够更加准确的识别出有效的微地震弱信号。
4、在本发明实施例中,只需要判断待识别信号与主地震信号之间的相似性,而不需要设定振幅的阈值,增加了自适应能力和自动化程度,避免繁琐的人工干预和参数调节。
5、在本发明实施例中,利用待识别信号与主地震信号之间的规整路径距离来确定二者之间的相似度,进而识别出地震信号,很好的克服了由传播距离和地质条件引起的波形畸变。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个······”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后需要说明的是:以上所述仅为本发明的较佳实施例,仅用于说明本发明的技术方案,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种地震信号的识别方法,其特征在于,包括:
获取至少一个地震道;
将所述至少一个地震道叠加成总地震道;
从所述总地震道中确定主地震信号;
从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;
确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;
当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号;
所述确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度,包括:
针对每个所述待识别信号,执行:
确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离;
根据公式一,确定所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,其中,所述公式一为:
其中,R为所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,m为所述主地震信号的长度,n为所述当前待识别信号的长度,D为所述当前待识别信号与所述主地震信号之间的所述规整路径距离。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
进一步包括:预先设置至少一个滑动窗;
所述从所述总地震道中确定至少一个待识别信号,包括:
针对每个所述滑动窗,在所述总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后所述当前滑动窗中的信号为所述待识别信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离,包括:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),否则,i=i+1,j=1,返回A2;
其中,dist(i,j)为所述主地震信号的第i个采样点的振幅与所述当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值,i、j均为正整数。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法,其特征在于,
在所述获取至少一个地震道之后,在所述将所述至少一个地震道叠加成总地震道之前,进一步包括:
对所述至少一个地震道进行去噪预处理;
对所述至少一个地震道进行走时校正。
5.一种地震信号的识别装置,其特征在于,包括:
预处理单元,用于获取至少一个地震道,将所述至少一个地震道叠加成总地震道;
主信号确定单元,用于从所述总地震道中确定主地震信号;
待识别信号确定单元,用于从所述总地震道中确定至少一个待识别信号;
相似度确定单元,用于确定每个所述待识别信号与所述主地震信号的相似度;
识别单元,用于当存在相似度大于等于预设阈值的待识别信号时,将相似度大于等于预设阈值的待识别信号作为地震信号;
所述相似度确定单元,用于:
针对每个所述待识别信号,执行:
确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离;
根据公式一,确定所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,其中,所述公式一为:
其中,R为所述当前待识别信号与所述主地震信号的相似度,m为所述主地震信号的长度,n为所述当前待识别信号的长度,D为所述当前待识别信号与所述主地震信号之间的所述规整路径距离。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,
进一步包括:设置单元,用于设置至少一个滑动窗;
所述待识别信号确定单元,用于针对每个所述滑动窗,在所述总地震道上滑动当前滑动窗,确定每次滑动后所述当前滑动窗中的信号为所述待识别信号。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,
所述相似度确定单元,在执行所述确定当前待识别信号与所述主地震信号之间的规整路径距离时,具体用于执行:
A1:初始化i=1,j=1;
A2:根据公式二,确定D(i,j),其中,公式二为:
A3:判断j是否等于n,如果是,则执行A4,否则,j=j+1,返回A2;
A4:判断i是否等于m,如果是,则确定D=D(m,n),否则,i=i+1,j=1,返回A2;
其中,dist(i,j)为所述主地震信号的第i个采样点的振幅与所述当前待识别信号的第j个采样点的振幅之差的绝对值,i、j均为正整数。
8.根据权利要求5-7中任一所述的装置,其特征在于,
所述预处理单元,进一步用于在所述获取至少一个地震道之后,在所述将所述至少一个地震道叠加成总地震道之前,执行:对所述至少一个地震道进行去噪预处理;对所述至少一个地震道进行走时校正。
CN201810084983.XA 2018-01-29 2018-01-29 一种地震信号的识别方法及装置 Expired - Fee Related CN108387932B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810084983.XA CN108387932B (zh) 2018-01-29 2018-01-29 一种地震信号的识别方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810084983.XA CN108387932B (zh) 2018-01-29 2018-01-29 一种地震信号的识别方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108387932A CN108387932A (zh) 2018-08-10
CN108387932B true CN108387932B (zh) 2019-10-18

Family

ID=63074051

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810084983.XA Expired - Fee Related CN108387932B (zh) 2018-01-29 2018-01-29 一种地震信号的识别方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108387932B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103210322A (zh) * 2011-01-31 2013-07-17 雪佛龙美国公司 从多个炮检距叠加和/或角度叠加提取地质信息
CN103778439A (zh) * 2014-01-23 2014-05-07 电子科技大学 基于动态时空信息挖掘的人体轮廓重构方法
CN104657746A (zh) * 2015-01-29 2015-05-27 电子科技大学 一种基于车辆轨迹相似性的异常检测方法
CN105243388A (zh) * 2015-09-09 2016-01-13 电子科技大学 基于动态时间规整和划分算法的波形分类方法
CN106154324A (zh) * 2015-04-13 2016-11-23 中石化石油工程地球物理有限公司胜利分公司 基于多道扫描叠加的井下微地震事件自动识别方法
CN107274679A (zh) * 2017-06-06 2017-10-20 东莞理工学院 车辆识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103210322A (zh) * 2011-01-31 2013-07-17 雪佛龙美国公司 从多个炮检距叠加和/或角度叠加提取地质信息
CN103778439A (zh) * 2014-01-23 2014-05-07 电子科技大学 基于动态时空信息挖掘的人体轮廓重构方法
CN104657746A (zh) * 2015-01-29 2015-05-27 电子科技大学 一种基于车辆轨迹相似性的异常检测方法
CN106154324A (zh) * 2015-04-13 2016-11-23 中石化石油工程地球物理有限公司胜利分公司 基于多道扫描叠加的井下微地震事件自动识别方法
CN105243388A (zh) * 2015-09-09 2016-01-13 电子科技大学 基于动态时间规整和划分算法的波形分类方法
CN107274679A (zh) * 2017-06-06 2017-10-20 东莞理工学院 车辆识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
地震自动识别及震相自动拾取方法研究进展;刘翰林;《地球物理学进展》;20171231;第32卷(第3期);第2.2和3部分 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108387932A (zh) 2018-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101734829B1 (ko) 지역성 말투를 구분하는 음성 데이터 인식 방법, 장치 및 서버
CN107784276B (zh) 微震事件识别方法和装置
CN105096955A (zh) 一种基于模型生长聚类的说话人快速识别方法及系统
US11675100B2 (en) Mitigation of fiber optic cable coupling for distributed acoustic sensing
CN103994062A (zh) 液压泵故障特征信号提取方法
CN114169409A (zh) 一种对抗样本生成方法及装置
CN104122584B (zh) 根据地震数据确定方向性的方法及装置
CN109557583B (zh) 一种地震属性提取方法及系统
CN106951822A (zh) 一种基于多尺度稀疏保持投影一维距离像融合识别方法
CN108387932B (zh) 一种地震信号的识别方法及装置
CN104977602B (zh) 一种地震数据采集施工的控制方法及装置
CN105549975A (zh) 提示类广告窗口的处理方法及装置
CN108802811A (zh) 一种速度谱自动拾取方法及装置
CN107894837A (zh) 动态情感分析模型样本处理方法及装置
CN115186772B (zh) 一种电力设备的局部放电的检测方法、装置及设备
CN108693559B (zh) 地震波联合成像方法及系统
CN104182617B (zh) 基于内禀波形匹配的端点效应抑制方法
CN104278990B (zh) 测井数据质量恢复方法及装置
CN109001799B (zh) 一种自动识别异常道的方法及系统
CN104133980B (zh) 用于自适应频域加窗的方法和设备
CN109520493A (zh) 一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法
CN111860663A (zh) 一种基于模式识别的中子伽马脉冲甄别方法
CN113221034B (zh) 数据泛化方法、装置、电子设备和存储介质
CN110967739B (zh) 基于误差正态分布的微地震识别质量分析方法及系统
CN111144471B (zh) 一种检测方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20191018

Termination date: 20220129