[发明专利]一种基于多尺度卷积神经网络的微地震事件检测方法在审
| 申请号： | 202111095596.4 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113792685A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 聂永丹;刘小秋;张岩;董宏丽;宋利伟;田枫;张志祥;宋思宇 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01V1/28 |
| 代理公司： | 哈尔滨东方专利事务所 23118 | 代理人： | 曹爱华 |
| 地址： | 163319 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是一种基于多尺度卷积神经网络的微地震事件检测方法，它包括：训练数据集预处理，用不同频率的雷克子波正演得到的微地震资料添加上不同强度的高斯白噪声作为样本，进行数据增强；设计神经网络模型：预处理后的微地震资料通过卷积神经网络，得到多个尺度上的特征图，在每个尺度上对特征图进行检测，然后把每个尺度上的检测结果输入C‑F模型进行多尺度不确定性的信任度合成得到最终检测结果；训练并保存训练模型：设置输入层的两个超参数，确定学习率和迭代次数；将测试集加入不同强度的高斯白噪声，进行模型测试，验证其检测效果和初至拾取精度。本发明解决了微地震事件传统识别耗时长、准确率低的问题，提高微地震事件检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 神经网络 地震 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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