一种基于方差分形的深度学习微地震事件检测方法

摘要

本发明属于微地震检测领域，具体地而言为一种基于方差分形的深度学习微地震事件检测方法，包括：采用雷克子波合成地震记录中的有效信号；截取，构建一个包含噪声集和信号集的数据集；计算每个信号样本及噪声样本的方差分形维数，将计算过方差分形维数的噪声集及信号集输入到一个由卷积层、激励层、Dropout层、全连接层的一维卷积神经网络中进行训练，待训练完成后，保存模型，将待检测的数据计算整体的方差分形维数，通过在待检测的方差分形维数的数据上滑窗得到很多个样本，输入到保存的模型中得到检测结果。