李佳 王維波 盛立 高明

摘要：地面微地震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)噪聲干擾強(qiáng)、信噪比低，對(duì)后續(xù)的微地震初至拾取、成像定位等產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此，微地震信號(hào)降噪是微地震數(shù)據(jù)預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟，而常規(guī)降噪方法常依賴于算法參數(shù)的設(shè)置，不具備普遍的適用性。為此，提出了一種應(yīng)用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶（Ｂｉ-ＬＳＴＭ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微地震信號(hào)降噪方法。首先，使用合成信號(hào)和實(shí)際信號(hào)構(gòu)造樣本數(shù)據(jù)集，對(duì)構(gòu)建的Ｂｉ-ＬＳＴＭ 模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到降噪效果最好的模型；然后，利用訓(xùn)練好的Ｂｉ-ＬＳＴＭ 網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同信噪比的合成信號(hào)和川渝地區(qū)油氣井的實(shí)際壓裂監(jiān)測(cè)微地震信號(hào)進(jìn)行降噪處理。降噪后的實(shí)際微地震信號(hào)用于地震發(fā)射層析成像，并分析圖像以實(shí)現(xiàn)地面微地震信號(hào)的震源定位。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明，該方法能夠有效降低微地震信號(hào)中的各類噪聲，提高信噪比，從而提高震源定位的精度。與傳統(tǒng)算法相比，該方法不需要參數(shù)調(diào)整，具有良好的泛化特性。

關(guān)鍵詞：微地震，信號(hào)降噪，雙向ＬＳＴＭ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型訓(xùn)練

中圖分類號(hào)：Ｐ６３１ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ dol：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００-７２１０．２０２３．０２．００４