[發明專利]一種利用高斯優化的微震事件檢測方法和系統

在審

• 申請號: 202010634910.0
• 申請日: 2020-07-04
• 公開（公告）號: CN111797764A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 翟明岳
• 申請（專利權）人: 廣東石油化工學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F17/16;G06F17/11;G01V1/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種利用高斯優化的微震事件檢測方法，其特征在于，包括：

步驟101獲取按時間順序采集的信號序列S；

步驟102求取高斯循環常數，具體為：所述高斯循環常數κ的求取公式為其中，N為所述信號序列S的長度；snr為所述信號序列S的信噪比；表示以N為模下取整運算；

步驟103求取高斯循環序列S^G,具體為：所述高斯循環序列S^G中的第o個元素為其中，為所述信號序列S的第|o+κ|_N個元素；||_N表示以N為模取余數運算；o為元素序號，其取值范圍為o＝1,2,…,N；

步驟104求取高斯優化矩陣的初始值，具體為：所述高斯優化矩陣的初始值為G⁰，其第i行第j列元素其中，m₀為所述信號序列S的均值；σ₀為所述信號序列S的均方差；σ_G為所述高斯循環序列S^G的均方差；為所述高斯循環序列S^G的第i個元素；為所述高斯循環序列S^G的第j個元素；i為行序號，其取值范圍為i＝1,2,…,N；j為行序號，其取值范圍為j＝1,2,…,N；

步驟105生成迭代控制參數并初始化，具體為：所述迭代控制參數k的初始化值為k＝0；

步驟106迭代更新，具體為：所述高斯優化矩陣的迭代更新值為G^k+1，其計算公式為G^k+1＝[I+λ(S^G-m_G)^T(S^G-m_G)]^-1G^k；其中，I為單位矩陣；λ為高斯調整因子，其計算公式為max S^G表示所述高斯循環序列S^G的最大值；min S^G表示所述高斯循環序列S^G的非零最小值；m_G表示所述高斯循環序列S^G的均值；

步驟107迭代更新結束，具體為：求取高斯逼近誤差ε^k，其求取公式為ε^k＝||G^k+1-G^k||；判斷所述高斯逼近誤差ε^k是否大于或等于閾值τ₀；如果所述高斯逼近誤差ε^k大于或等于所述閾值τ₀，則所述迭代控制參數k的值加1并返回所述步驟106和所述步驟107；直至所述高斯逼近誤差ε^k小于所述閾值τ₀；并將所述高斯優化矩陣G^k的當前值賦值給高斯最佳優化矩陣G_opt；其中，所述閾值τ₀的值為0.001；

步驟108求取微震事件判斷閾值，具體為：所述微震事件判斷閾值的求公式為

步驟109檢測微震事件，具體為：如果所述信號序列S的第n個元素s_n大于或者等于所述微震事件判斷閾值則在所述信號序列S的第n點處檢測到微震事件；否則未檢測到微震事件；其中，n為點序號，其取值范圍為n＝1,2,…,N；s_n為所述信號序列S的第n個元素。

2.一種利用高斯優化的微震事件檢測系統，其特征在于，包括：

模塊201獲取按時間順序采集的信號序列S；

模塊202求取高斯循環常數，具體為：所述高斯循環常數κ的求取公式為其中，N為所述信號序列S的長度；snr為所述信號序列S的信噪比；表示以N為模下取整運算；

模塊203求取高斯循環序列S^G,具體為：所述高斯循環序列S^G中的第o個元素為其中，為所述信號序列S的第|o+κ|_N個元素；||_N表示以N為模取余數運算；o為元素序號，其取值范圍為o＝1,2,…,N；

模塊204求取高斯優化矩陣的初始值，具體為：所述高斯優化矩陣的初始值為G⁰，其第i行第j列元素其中，m₀為所述信號序列S的均值；σ₀為所述信號序列S的均方差；σ_G為所述高斯循環序列S^G的均方差；為所述高斯循環序列S^G的第i個元素；為所述高斯循環序列S^G的第j個元素；i為行序號，其取值范圍為i＝1,2,…,N；j為行序號，其取值范圍為j＝1,2,…,N；

模塊205生成迭代控制參數并初始化，具體為：所述迭代控制參數k的初始化值為k＝0；

模塊206迭代更新，具體為：所述高斯優化矩陣的迭代更新值為G^k+1，其計算公式為G^k+1＝[I+λ(S^G-m_G)^T(S^G-m_G)]^-1G^k；其中，I為單位矩陣；λ為高斯調整因子，其計算公式為max S^G表示所述高斯循環序列S^G的最大值；min S^G表示所述高斯循環序列S^G的非零最小值；m_G表示所述高斯循環序列S^G的均值；

模塊207迭代更新結束，具體為：求取高斯逼近誤差ε^k，其求取公式為ε^k＝||G^k+1-G^k||；判斷所述高斯逼近誤差ε^k是否大于或等于閾值τ₀；如果所述高斯逼近誤差ε^k大于或等于所述閾值τ₀，則所述迭代控制參數k的值加1并返回所述模塊206和所述模塊207；直至所述高斯逼近誤差ε^k小于所述閾值τ₀；并將所述高斯優化矩陣G^k的當前值賦值給高斯最佳優化矩陣G_opt；其中，所述閾值τ₀的值為0.001；

模塊208求取微震事件判斷閾值，具體為：所述微震事件判斷閾值的求公式為

模塊209檢測微震事件，具體為：如果所述信號序列S的第n個元素s_n大于或者等于所述微震事件判斷閾值則在所述信號序列S的第n點處檢測到微震事件；否則未檢測到微震事件；其中，n為點序號，其取值范圍為n＝1,2,…,N；s_n為所述信號序列S的第n個元素。