表1试验结果

　　注：Number1表示应该被识别的信号数，Number2表示实际被识别的信号数。

　　pick_ew识别如图3所示的第4个微震事件的P波走时见表2。对同一事件，只有第（2）、（3）组参数能使10号传感器识别，但识别时间略有差异。造成这种差异的原因与信号特征函数有关，它过滤了一些低频的信号，造成了时间的偏差。在使用pick_ew自动识别微震信号时，应予以注意。在频率衰减差特别大的情况下，应考虑加以补偿。

　　2.2FilterPicker参数优化以及结果

　　结合1.3节中的5个配置参数的最优参数值，以及表1所示FilterPicker试验结果发现：这6次微震事件中，同一微震事件信号均被识别多次。

　　由表3发现在很短的时间内，同一微震事件的信号被重复识别多次，这在微震定位中是不允许的。在微震定位中，是根据识别出的一组微震事件的时间，给出微震的定位信息。微震事件信号的识别时间结合传感器的坐标能够准确的给出定位信息。FP（FilterPicker）算法使得同一微震事件的信号被同一个传感器识别多次，由于传感器的坐标是已知的并且固定的，同一微震事件的信号应该有且只能被识别一次。可想而知，同一微震事件的信号被识别多次，使得一组时间信息内部之间是相互矛盾的，给出的微震定位结果肯定是不准确的。因此，同一个微震事件的信号被重复识别是必须避免的。

　　根据FilterPicker原理可知：设特征函数[FC（i），]监视每一个时间区间，判断信号是否被触发或被识别。当[FC（i）≥S1]（其中[S1]表示预定义的触发阈值），相应的触发时间[ttrig]被保存，[FC（i）≥S1]被看做触发波段。根据预定义的时间窗口宽度[Tup，]当一个时间窗口在[[ttrig，ttrig+Tup]]内时，[ttrigttrig+TupFC（i）=upFC（i）ΔT，]当这个值超过[Tup?S2]时（其中[S2]是预定义的识别阈值），信号被识别，对应的识别时间为[ttrig。]可以通过修改[Tup]的值来限制同一微震事件的信号被多次采集。

　　使用0.618法能够比较快地确定[Tup]参数值。令[Tup1=T1，][Tup2=T2，][Tup=Tup1+0.618（Tup2-Tup1）。]条件1定义为存在同一微震事件信号被多次识别；条件2定义为存在微震事件信号没有被识别。对于最优的[Tup]值应该避免满足这两个条件。[Tup1]是满足条件1的值，[Tup2]是指满足条件2的值。当使用[Tup]值时，试验结果满足条件1，将[Tup1=Tup；]若满足条件2，则将[Tup2=][Tup，]多次试验后[Tup]将满足使得同一微震事件信号有且只能识别一次。当然这是理想的参数值，一般只要取信号遗漏比较少的参数值。发现当使用[Tup]值时，同时满足条件1和条件2时，应该将其条件取满足条件1。因为满足条件1时，微震事件定位肯定是不准确的（一个传感器对应多个走时，见表3），故[Tup]值满足条件1必须被避免。当取[Tup=]0.1时，所有的微震事件的信号均没有被识别。

　　[Tup]参数以及结论见表4。表4使用0.618法结合表1的FilterPicker算法的试验来产生[Tup]参数值。根据表4的试验结果，发现当[Tup]参数值比较小时，会满足条件1，当[Tup]参数值相对比较大时，会满足条件2，甚至出现试验2的情形。而且发现通过调整[Tup]参数值，可以使得FilterPicker能够适用于微震事件信号的识别。表1中FilterPicker算法试验，其中第1～8次试验参数[Tfilter，Tlong，S1，S2]都是相同的，只有[Tup]参数是不同的，如表4所示。第9次试验参数来源是AnthonyLomax本人的建议。由于其在FilterPicker中，使用的默认采样率为125个/s，对应的5个参数值分别是：2.4，4.0，10.0，10.0，0.16。若微震的采样率为5000个/s，对应值分别为0.06，0.1，10.0，10.0，0.004。但是第5个参数[Tup]取决于实际的微震事件。通过0.618法寻找到比较合适的值在0.01215～0.01264之间。

　　表3Tup=0.00776时FilterPicker算法识别的一组P波来时

　　表40.618法优化参数Tup

　　注：为空的表示没有FilterPicker被识别。

　　当[Tup=]0.04103和[Tup=]0.03982时，这两个不同的[Tup]值，但是最终微震事件信号被识别的时间是完全一致的，结合图3所示，识别信号的时间是比较准确的。而且第1和2次试验中，信号被识别的时间都是一致的。说明FilterPicker算法能够通过优化一个参数[Tup]来达到微震信号的识别，并且其对应的识别时间都是一致的。据表5所示的第7次和第9次试验结果，结合其对应的完全不同的两组试验参数，发现信号被FilterPicker算法识别的时间也是一致的。说明FilterPicker算法，相对于pick_ew算法比较容易的找出一组适合微震信号识别的最优参数。

　　3结论

　　（1）pick_ew与FilterPicker都可用于微震事件的自动识别，参数的优化可提高自动识别的成功率。但pick_ew需要修改的参数多，很难找出一组参数值来满足微震事件信号的识别；然而FilterPicker只需要修改一个参数值[Tup]就可以满足微震事件信号的识别。

　　（2）现有的与采样率有关参数的计算公式不适用于高采样率的微震监测系统。公式计算的结果只能提供相应的数值范围。这次研究使用0.618法对FilterPicker算法进行参数优化，有效地找出最优的参数值来满足微震事件信号的识别。

　　（3）pick_ew有很多参数，其中7个参数与采样率有关，研究结果表明，其中4个参数与采样率关系密切，在用于微震监测时，必须根据采样率进行计算和修改。

　　（4）pick_ew在使用不同的配置参数值时，可能给出的微震事件信号的识别时间，在频率衰减特征特别大时，应考虑时间补偿。

　　（5）由于FilterPicker参数优化比较容易，根据采样率为5000/s，给出一组参数值：[Tfilter=]0.0173，[Tlong=]0.24，[S1=]9.36，[S2=]9.21，[Tup=]0.04103或者[Tfilter=]0.06，[Tlong=]0.1，[S1=]10.0，[S2=]10.0，[Tup=]0.01215。

　　（6）由于pick_ew的使用参数比较复杂，需要计算和试验结合来确定合适参数组合，使用不当时，对自动识别的结果影响较大；FilerPicker用于微震监测系统的自动信号识别时，考虑因素较少，易与调整。

　　参考文献

　　[1]ALLENRV.Automaticearthquakerecognitionandtimingfromsingletraces[J].BulletinoftheSeismologicalSocietyofAmerica，1978，68（5）：1521?1532.

　　[2]BAERM，KRADOFERU.Anautomaticphasepickerforlocalandteleseismicevents[J].BulletinoftheSeismologicalSocietyofAmerican，1987，77（4）：1437?1445.

　　[3]LOMAXAnthony，SATRICANOClaudio，VASSALLOMaurizio.Automaticpickerdevelopmentsandoptimization：FilterPicker——arobust，broadbandpickerforreal?timeseismicmonitoringandearthquakeearlywarning[J].SeismologicalResearchLetters，2012，83（3）：531?540.

　　[4]GEM.In?seamseismic（ISS）methodbasedminevoiddetectiontechnique，finalreportforphase1[R].PennsylvaniaState，USA：MineSafetyandHealthAdministration，2006.

　　[5]MELEFranco，BONOAndrea，LAUCIANIValentino，etal.Tuninganearthwormphasepicker：someconsiderationsonthepick_ewparameters[R].[S.l.]：INGV，2010.

　　[6]VASSALLOM，SATRICANOC，LOMAXA.Automaticpickerdevelopmentandoptimization：astrategyforimprovingtheperformancesofautomaticphasepickers[J].SeismologicalResearchLetters，2012，83（3）：541?554.

　　[7]RODRIGUEZIV.Automatictime?pickingofmicroseismicdatacombiningSTA/LTAandthestationarydiscretewavelettransform[R].Canada：Recovery?2011CSPGCSEGCWLSConvention，2011.

　　[8]ALLENR.Automaticphasepickers：Theirpresentuseandfutureprospects[J].BulletinoftheSeismologicalSocietyofAmerica，1982，72（68）：225?242.

　　[9]周银兴.微震事件检测及震相自动识别研究[D].北京：中国地震局地震预测研究所，2009.

　　[10]赵鸿儒，孙进忠.全波震相分析的应用[J].地球物理学报，1990，33（1）：54?63.

 

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