【摘 要】
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为提高初至拾取方法的准确性和自适应能力,将变异系数加权K均值聚类算法引入初至拾取中。首先提取均方根振幅、相邻道相关性、线积分、振幅谱主频等多种地震属性;然后针对地
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
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为提高初至拾取方法的准确性和自适应能力,将变异系数加权K均值聚类算法引入初至拾取中。首先提取均方根振幅、相邻道相关性、线积分、振幅谱主频等多种地震属性;然后针对地震属性进行加权K均值聚类,自动识别初至所在时窗;最后结合相位校正法,实现时窗内初至波起跳时间的拾取。在此基础上通过实际数据测试,并与长短时窗能量比法、反向传播神经网络方法对比,验证了本文方法的有效性与可行性。结果表明,基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法能较快速、准确地拾取低信噪比数据的初至,并且无需人为判断时窗,从而提高了拾取的自适应能力。
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