【摘 要】
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在静校正和层析成像等地震数据处理中,准确并快速地拾取初至是随后速度结构成像和地震资料综合解释的前提。手动拾取方法难以适用于海量地震数据处理,且存在人为误差。对于低
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于机器学习的时移地球物理干热岩储层监测与预测”(41874134),吉林省自然科学基金“近地表地下空间三维透视”(20200201216JC),中国科协青年托举人才项目(2019QNRC001)联合资助
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在静校正和层析成像等地震数据处理中,准确并快速地拾取初至是随后速度结构成像和地震资料综合解释的前提。手动拾取方法难以适用于海量地震数据处理,且存在人为误差。对于低信噪比地震数据,相关法、能量比值法(STA/LTA)、分形维法等常规自动拾取方法需不断调整参数以达到设定拾取精度,导致稳定性变差。为此,提出一种基于超虚干涉(SVI)约束的模糊C均值(FCM)聚类地震初至自动拾取方法。FCM聚类分析是一种非监督的机器学习方法,仅依赖数据本身进行分类,可更灵活、方便地应用于实际地震初至拾取;对于低信噪比数据,须预先
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