简介概要

微震P波到时拾取的PAI-k-MFV算法改进及应用

来源期刊:煤炭学报2017年第10期

论文作者:朱梦博 王李管 彭平安 刘晓明 赵嘉轩

文章页码:2698 - 2705

关键词:微震;P波到时拾取;PAI-k;STA/LTA;频遇值准则;

摘    要:为了充分发挥PAI-k-MFV算法参数自适应的优势,同时提高P波到时正确拾取率和拾取精度,通过引入STA/LTA算法和改进MFV准则,对PAI-k-MFV算法进行改进。首先,根据预先设置的时窗长度和置信概率的取值范围及步长,采用PAI-k算法拾取得到一组P波到时集;然后,运用STA/LTA算法初步计算P波到时区间,并将到时集中不在该区间内的到时元素剔除,得到更新后的到时集;最后,在新到时集的基础上,根据改进的最大频遇值(MMFV)准则最终确定P波到时。改进算法继承了PAI-k-MFV算法的参数自适应优点,无需人为调整太多参数,同时能够有效克服原MFV准则容易失效和拾取点滞后真实到时点等问题。对比其他算法,改进算法在拾取背景噪声段有强噪声的微震信号和弱微震信号P波到时具有明显优势。利用改进算法和PAI-k-MFV算法拾取冬瓜山铜矿115个实测低信噪比微震信号的P波到时,以人工拾取结果为参考标准,误差在5ms以内(对应30个采样点)视为正确拾取,结果显示:改进算法正确拾取率为96.52%,正确拾取的到时误差绝对值均值为1.1 ms,标准差为1.0 ms;较PAI-k-MFV算法,正确拾取率和拾取精度都大幅度提高。

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微震P波到时拾取的PAI-k-MFV算法改进及应用

朱梦博1,2,王李管1,2,彭平安1,2,刘晓明1,2,赵嘉轩1,2

1. 中南大学资源与安全工程学院2. 中南大学数字矿山研究中心

摘 要:为了充分发挥PAI-k-MFV算法参数自适应的优势,同时提高P波到时正确拾取率和拾取精度,通过引入STA/LTA算法和改进MFV准则,对PAI-k-MFV算法进行改进。首先,根据预先设置的时窗长度和置信概率的取值范围及步长,采用PAI-k算法拾取得到一组P波到时集;然后,运用STA/LTA算法初步计算P波到时区间,并将到时集中不在该区间内的到时元素剔除,得到更新后的到时集;最后,在新到时集的基础上,根据改进的最大频遇值(MMFV)准则最终确定P波到时。改进算法继承了PAI-k-MFV算法的参数自适应优点,无需人为调整太多参数,同时能够有效克服原MFV准则容易失效和拾取点滞后真实到时点等问题。对比其他算法,改进算法在拾取背景噪声段有强噪声的微震信号和弱微震信号P波到时具有明显优势。利用改进算法和PAI-k-MFV算法拾取冬瓜山铜矿115个实测低信噪比微震信号的P波到时,以人工拾取结果为参考标准,误差在5ms以内(对应30个采样点)视为正确拾取,结果显示:改进算法正确拾取率为96.52%,正确拾取的到时误差绝对值均值为1.1 ms,标准差为1.0 ms;较PAI-k-MFV算法,正确拾取率和拾取精度都大幅度提高。

关键词:微震;P波到时拾取;PAI-k;STA/LTA;频遇值准则;

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