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J-GLOBAL ID：201602237157142586   整理番号：16A0808318

マイクロ地震イベントの初めから10SLPEAアルゴリズムをとる【JST・京大機械翻訳】

Arrival picking of microseismic events using the SLPEA algorithm

著者 (4件)： Tan Yuyang (Institute of Oil &Gas,School of Earth and Space Sciences,Peking University) ,  Yu Jing (Geophysical Corporation,Shengli Branch,SINOPEC) ,  Feng Gang (Geophysical Corporation,Shengli Branch,SINOPEC) ,  He Chuan (Institute of Oil &Gas,School of Earth and Space Sciences,Peking University)
資料名： Diqiu Wuli Xuebao  (Diqiu Wuli Xuebao)
巻： 59  号： 1  ページ： 185-196  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0627A  ISSN： 0001-5733  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マイクロ地震イベントの初めから微小地震データ処理であるピックアップのキーステップのひとつである。実際のマイクロ地震モニタリング資料中に大量の低信号対雑音比の事象が存在する,しかし伝統的方法,これらのイベントの応用効果はそれほど理想的ではない。従来の方法は騒音防止性能では弱の欠点を克服するために,本論文では,1つの低信号対雑音比のマイクロ地震事象に対する初動読み取り方法を,総合地震信号と環境ノイズ振幅の偏光および統計的特徴などの面の存在の差異により設計したSLPEAアルゴリズム((NPDHLD)と呼ぶ)。本論文の方法の実現可能性と有効性を検証するため,それぞれモデルデータと実際のデータに対して処理を行い,処理結果を従来の方法および手作業でピックアップの結果と対比を行った。分析の結果,;提案した方法を利用して得られた初動到達到着時刻と手作業でピックアップ結果の絶対誤差の平均値は1.33×10(-3) S,3つのサンプリング地点をより小さいのみであった。分散は3.21×10(-6)S2であった;初至到時手作業でピックアップ結果±0.005S誤差範囲内の数は総数の95.8%を占めた。これらのパラメータはいずれも従来法の同類のパラメータよりも優れている,本論文の方法の信頼性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 騒音防止 ,  データ処理 ,  雑音 ,  *地震 ,  信頼性 ,  偏光 ,  *アルゴリズム ,  SN比 ,  微小地震 ,  絶対誤差 ,  地震モニタリング

著者キーワード (6件)： Microseismic event ,  Arrival picking ,  SLPEA algorithm ,  STA/LTA ,  Polarization analysis ,  AR-AIC

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： マイクロ ,  地震 ,  イベント ,  アルゴリズム