[发明专利]基于深度学习的DAS同井监测实时微地震有效事件识别方法有效
| 申请号： | 202210807860.0 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN114879252B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 郑忆康;王一博;武绍江;姚艺 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地质与地球物理研究所 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/40;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中先生知识产权代理事务所(普通合伙) 16063 | 代理人： | 王慧忠 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的DAS同井监测实时微地震有效事件识别方法，包括：构建基于DAS的水平井微地震监测系统；构建训练数据集，训练数据集包括具有不同类型标签的微地震事件数据、管道波数据和背景噪音数据；构建信号识别模块；使用训练数据集训练信号识别模块；对实际监测数据进行预处理，将预处理后的数据输入信号识别模块，获得输出结果；对输出结果中识别到的微地震事件进行标记，并将标记的微地震事件更新到训练数据集中；以及对信号识别模块进行调整和更新。本发明的识别方法能够实时、高效地识别DAS同井监测数据中的微地震事件，识别的微地震事件可以补充训练数据集，进一步更新信号识别模块，提升模块的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 das 监测 实时 地震 有效 事件 识别 方法 | ||
【主权项】：
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