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基于改进支持向量机的微震初至波到时自动拾取方法李铁牛1， 胡宾鑫1， 李化坤2， 耿文成2， 郝鹏程3， 纪旭波4， 孙增荣3， 朱峰1， 张华1， 阳铖权1（1. 齐鲁工业大学（山东省科学院） 激光研究所，山东 济南 250300；2. 赤峰吉隆矿业有限责任公司,内蒙古 赤峰 024328；3. 山东盛隆安全技术有限公司，山东 济南 250032；4. 山东恒邦矿业发展有限公司，山东 烟台 264199）摘要：微震初至波到时拾取是实现微震震源高精度定位的重要前提。
传统的人工拾取方法效率低，而自动拾取方法在低信噪比条件下难以准确拾取初至波到时。
针对上述问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM ）的微震初至波到时自动拾取方法。
首先，对原始微震数据进行归一化处理、线性校正和适当裁剪，将微震数据的振幅、能量和相邻时刻的能量比作为特征对数据标记不同类别；然后采用粒子群优化（PSO ）算法和网格搜索法优化SVM 的惩罚参数和核函数参数，即先利用PSO 算法对参数进行大范围的快速定位，得到初步最优解，再以该解为初始位置重新构建参数搜索区间，设置小步长的网格搜索法对参数进行精细搜寻，得到最优参数，并将该最优参数代入SVM 模型进行训练，得到改进SVM 模型；最后根据改进的SVM 模型对微震数据进行分类识别，定义微震波第1个采样点对应的时刻为初至波到时。
采用某矿井下微震监测数据进行实验，结果表明：该方法对微震初至波到时的拾取准确率达96.5%，平均拾取误差为3.8 ms ，在低信噪比情况下仍可对微震初至波到时进行准确拾取，拾取精度高于自动拾取方法中常用的长短时窗能量比（STA/LTA ）法。
关键词：微震监测；微震初至波；初至波到时；支持向量机；网格搜索法；粒子群优化算法中图分类号：TD324 文献标志码：AAutomatic picking method of microseismic first arrival time based on improved support vector machineLI Tieniu 1, HU Binxin 1, LI Huakun 2, GENG Wencheng 2, HAO Pengcheng 3, JI Xubo 4, SUN Zengrong 3, ZHU Feng 1, ZHANG Hua 1, YANG Chengquan 1(1. Laser Research Institute, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences), Jinan 250300, China ；2. Chifeng Jilong Mining Co., Ltd., Chifeng 024328, China ； 3. Shandong Shenglong Safety Technology Co., Ltd.,Jinan 250032, China ； 4. Shandong Hengbang Mining Development Co., Ltd., Yantai 264199, China)Abstract : The microseismic first arrival time picking is an important prerequisite for the high-precision positioning of the microseismic source. The traditional manual picking method is inefficient. The automatic picking method is difficult to pick the arrival time of the first wave accurately under the condition of low signal-to-noise ratio. In order to solve the above problems, an automatic picking method of microseismic first arrival time based on improved support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the method carries out normalization processing, linear correction and proper clipping on original microseismic data. The method marks different categories of the data by taking the amplitude, the energy and the energy ratio of adjacent moments of the microseismic data as features. Secondly, the method adopts a particle swarm optimization (PSO) algorithm and a收稿日期：2022-05-30；修回日期：2023-03-09；责任编辑：盛男。
遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展一、综述随着全球气候变化的加剧以及人类活动的不断拓展，海岸线作为陆地与海洋的交汇带，其动态变化受到了广泛关注。
准确、高效地提取海岸线信息对于海洋资源管理、环境监测、灾害预警以及沿海城市规划等领域具有重要意义。
遥感技术以其大面积、快速、同步观测的特点，在海岸线提取中发挥着越来越重要的作用。
随着遥感数据源的不断丰富和图像处理技术的快速发展，海岸线自动提取方法取得了显著进步。
海岸线自动提取方法主要依赖于遥感影像的处理和分析。
这些影像可以通过卫星光学遥感、微波遥感或激光雷达遥感等方式获取，包含丰富的地物信息和空间特征。
通过对这些影像进行预处理、特征提取和分类等操作，可以实现对海岸线的自动识别和提取。
在海岸线自动提取方法的发展历程中，学者们提出了多种算法和技术。
这些算法和技术大多基于图像处理的基本理论，结合地学知识和实际应用需求进行改进和优化。
阈值分割、边缘检测、区域生长等经典算法在海岸线提取中得到了广泛应用。
随着深度学习技术的兴起，神经网络分类等方法也逐渐被引入到海岸线提取中，并显示出良好的性能。
尽管海岸线自动提取方法取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。
影像信息量不足、精度验证困难以及海岸线仅是过渡区的平均线等问题仍待解决。
不同地区的海岸线具有不同的特征和变化规律，因此需要针对具体情况选择合适的算法和技术进行提取。
遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展迅速，但仍需不断完善和优化。
未来研究方向包括加强地物波谱机制研究、将图像处理的基本理论与地学知识更紧密地结合起来、探索新的提取算法和技术等。
通过这些努力，我们有望实现对海岸线的更精确、更高效的自动提取，为海洋资源管理和环境保护提供有力支持。
1. 遥感技术的发展及其在海岸线提取中的应用作为一种非接触式的远距离探测技术，近年来得到了迅猛的发展，并在地理信息系统(GIS)、环境监测、资源调查等多个领域展现出广泛的应用前景。
海岸线提取作为遥感技术应用的一个重要方向，对于海洋生态系统的保护、土地利用规划、海洋资源开发以及防灾减灾等方面具有至关重要的作用。
自动拾取乒乓球机器人的研究摘要：为了提高效率，设计一套基于扫地机器人的乒乓球自动拾取机器人系统，由扫地机器人平台搭载塑料桶自由移动对散落在乒乓球场地的乒乓球进行侦测并拾取。
采用扫地机器人的控制系统平台，并通过加装一套无动力的拾取乒乓球的装置；将乒乓球拾取后放入容器中。
经模拟乒乓球场运行证明设计方案可行，该设计的引入节省了大量的人力与时间。
开发的乒乓球自动拾取机器人系统有很强的实用性，具有一定的推广意义。
关键词：自动拾取；扫地机器人；装置；乒乓球我国是乒乓球运动的大国和强国，乒乓球爱好者在练球时，往往练得满地都是乒乓球。
劳累的运动员弯腰捡球既费时又费力。
利用扫地机器人的原理，改造成自动拾取乒乓球机器人，如果成功，对于乒乓球爱好者练球时省时省力，一定会受到欢迎的。
乒乓球捡球设备作为乒乓球训练场馆以及居家场地上的常见设备，在实现机械捡球的同时，也起到了捡球效率高，节省了训练者的大量时间，保存了体力的作用。
但是由于目前机械捡球设备结构及功能的单一性，造成以下问题:一是无法做到快速及时的捡球，使得训练者的练习效率低下，如在乒乓球馆中训练者的速度远远大于捡球的速度，无法进行及时有效的捡球。
这点在乒乓球训练场馆和室外练球场地尤为突出；二是堵球问题，在捡球输送的过程中，这些捡球装置由于机械结构的限制，在乒乓球集中的地方出现了堵球问题；三是无法进行颜色识别，使得乒乓球混在一起无法进行分类；四是不能输送到指定位置，把捡到的球运到指定位置。
因此，针对现有乒乓球机械捡球装置中使用存在的捡球效率低、堵球问题、无法颜色识别分类及运送到指定位置。
因此，针对现有乒乓球机械捡球设备中使用存在的问题，需要在结构和功能上进行综合考虑，以设计满足捡球效率高、无堵塞、颜色识别以及运送到指定位置的一种用于乒乓球的自动拾取及颜色分类存储的设备。
日常乒乓球训练中，为了提高训练效果，减轻运动员和教练员的负担，在乒乓球比赛中最大限度地规避球童受伤的风险，研究人员想到了用扫地机器人来拾取乒乓球。
煤炭与化工Coal and Chemical Industry第44卷第4期2021年4月地测与水害防治利用地震折射初至精确计算覆盖层厚度咸海龙叭刘万金3,李君成I?(1•河南省煤田地质局物探测量队，河南 郑州450009 ; 2•河南省地质物探工程技术中心，河南 郑州450009 ; 3•河南工程学院,河南郑州450009 )摘 要：在煤田三维地震勘探过程中，覆盖层厚度通过小折射、微测井及钻孔数据得到，但 由于点位是分散的，得到只是该点位的覆盖层厚度值，即使采用折射静校正软件得到的覆盖层厚度图，也由于拉取的速度点位图有限，不能满足精度要求。
针对这一问题，充分利用地震记录中的大量初至信息，采用拾取初至的方式，计算出直达波和折射波速度，求得全区覆 盖层的厚度，并参照钻孔数据和小折射数据纠正该厚度，使覆盖层厚度测算更加精确。
关键词：折射波；小折射；折射初至；覆盖层厚度中图分类号：TD163 文献标识码：A 文章编号：2095-5979 ( 2021) 04-0044-02Accurate calculation of overburden thickness byfirst break of seismic refractionXian Hailong 1,2, Liu Wanjin 3, Li Juncheng 1,2(1. Henan Institute of Geophysics and Space Information, Zhengzhou 450009, China; 2. Henan Geological and Geophysical Engineering Research Center, Zhengzhou 450009, China; 3. He T ian University of E ngineering, Zhengzhou 450009, China )Abstract : In the process of 3D seismic exploration of coal field, the overburden thickness was obtained by small refraction,micrologging and borehole data, but because the points were scattered, only the overburden thickness value of that point wasobtained, and even the overburden thickness map obtained by refraction static correction software cannot meet the accuracy requirement because of the limited velocity point map pulled. To address this problem, the large amount of first arrivalsinformation in the seismic record was made, and the pick-up first arrivals were adopted to calculate the direct and refractedwave velocities to find the thickness of the overburden in the whole area, and this thickness with reference to the borehole data and small refraction data were corrected to make the overburden thickness measurement more accurate.Key words : refraction wave; small refraction; refraction first arrivals; overburden thickness1概况煤田覆盖层厚度的变化会影响巷道的支护以及 煤层开采后顶板的管理，因此査清覆盖层厚度的变 化对煤矿安全和煤层开采后的综合治理非常重要。
微地震P 波初至拾取的方法摘要：微地震监测技术是一种能够进行实时动态监测的地球物理学新技术。
本文主要介绍了微地震P 波初至自动拾取的基本原理和应用效果，特别对一种Allen 算法和Bear 算法结合的AB 算法进行了详细研究并通过实验进行验证。
使用AB 算法实现了对微震事件的自动拾取，并对拾取效果进行分析。
关键词：微地震监测；自动拾取；P 波初至；AB 算法；滞后性中图分类号：P315文献标志码：A文章编号：1674-9324（2018）50-0136-02收稿日期：2018-03-22基金项目：国家自然科学基金项目（41404096）资助作者简介：刘传义（1991-），男，湖北，本科，于2016年进入长江大学攻读硕士研究生。
一、引言微地震监测技术在矿区、水坝等地质灾害易发区的地质灾害预测上的应用已经非常普遍，本文以锦屏二号水电站微地震监测系统实时监测的数据为数据源，分析、比较了不同方法的P 波初至自动拾取的效果，并着重对基于能量比法的AB 算法进行分析与研究，将其对地震数据进行处理，通过AB 算法程序试图完成对微地震有效事件和P 波初至的自动拾取。
实验结果表明，基于时窗能量比法Allen 和Bear 结合的AB 算法，较其他方法相比有较好的拾取效果，但它的拾取精度与人工拾取结果相比准确度仍有待提高。
二、微地震P 波初至拾取1.微地震事件。
微地震事件是较小的地震事件。
对于矿区而言，由于矿产开采区长期的地质勘探活动和工区作业，矿山岩石长期遭受到应力的作用，导致矿山或水坝周围围岩的内部在一定程度上遭到破坏而发生了变形。
根据波动力学相关理论，应力集中区会向外释放出能量，这些能量以弹性波的形式释放，使岩石间相互挤压造成较大区域岩石的破裂，产生微小地震，传播过程中岩石向外发射的波的频率都很低而被称为微地震事件，也被称为小地震事件①。
2.微地震P 波初至拾取。
微地震监测获得的是实时监测的数据，因此数据量非常大。
Hausdorff分数维识别地震道初至走时
常旭;刘伊克
【期刊名称】《地球物理学报》
【年(卷),期】1998(41)6
【摘要】地震波初至走时的识别在地震勘探、人工地震层析成像以及全球地震导析成像方法研究中起重要作用。
初至走时拾取的精度在很大的程度上影响地震层析成像反演的精度。
本研究以提高地震波初至走时拾取的精度及定量化程度为目标，利用计算地震道时间序列分数维的方法。
实现了地震波初至走时的自动拾取。
本文以分形理论为基础，进行了地震道时间序列Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ分数维的计算。
计算结果表明地震道时间序列的分数维在初至到达前后具有
【总页数】1页(P826)
【作者】常旭;刘伊克
【作者单位】中国科学院地球物理研究所;中国科学院地球物理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P631.4
【相关文献】
1.三维VSP地震初至波走时层析成像研究 [J], 黄光南;邓居智;李红星;李泽林;张华;王安东
2.斜井地震初至波走时层析试验 [J], 张新蕊;刘元会;马德堂;付翠
3.中国地震台网初至P波区域三维走时表的建立 [J], 梁建宏;韩雪君;孙丽;梁姗姗;张雪梅
4.地震随机噪声压制及其初至走时拾取方法研究 [J], 温志平;方江雄;刘军;郑成龙
5.大地电磁、重力、磁法和地震初至波走时的交叉梯度二维联合反演研究 [J], 张镕哲;李桐林;邓海;邓馨卉;石会彦;王少博;朴英哲
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