基于極端梯度提升算法的地震同相軸自動(dòng)識(shí)別

黃建平 張若楓 高睿語(yǔ) 李亞林 段文勝 陳飛旭 郭廷超 潘成磊

摘要：在常規(guī)地震同相軸識(shí)別方法基礎(chǔ)上，通過(guò)引入極端梯度提升算法（XGBoost）智能化策略，并結(jié)合地震數(shù)據(jù)相鄰道相似性特征，發(fā)展一種基于極端梯度提升算法的地震同相軸自動(dòng)識(shí)別技術(shù)方法。在編程實(shí)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)簡(jiǎn)單層狀模型和復(fù)雜Marmousi模型模擬的記錄進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證方法的正確性。對(duì)含噪音數(shù)據(jù)和實(shí)際資料中的同相軸進(jìn)行識(shí)別測(cè)試，同時(shí)進(jìn)行單道對(duì)比定量分析以及不同信噪比情況下算法預(yù)測(cè)結(jié)果精度對(duì)比。結(jié)果表明：新方法對(duì)含噪數(shù)據(jù)和實(shí)際資料均具有較好的適應(yīng)性；在低信噪比（-6.98 dB）情況下，同相軸的查準(zhǔn)率仍可超過(guò)90%。

關(guān)鍵詞： 同相軸拾??； 機(jī)器學(xué)習(xí)； 特征拾??； 極端梯度提升算法

中圖分類(lèi)號(hào)：P 631.4?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-5005（2024）03-0044-13?? doi：10.3969/j.issn.1673-5005.2024.03.005

Automatic detection of seismic event based on eXtreme gradient boosting

HUANG Jianping1， ZHANG Ruofeng1， GAO Ruiyu2，? LI Yalin3， DUAN Wensheng3，CHEN Feixu3， GUO Tingchao4， PAN Chenglei4

（1.School of Geosciences in China University of Petroleum（East China）， Qingdao 266580， China;2.SINOPEC Geophysical Research Institute， Nanjing 211100， China;3.Tarim Oilfield Branch， CNPC， Korla 841000， China;4.Geophysical Prospecting Research Institute of Jiangsu Oilfield Company， SINOPEC，Nanjing 210046， China）

Abstract： This paper presents an automatic seismic event detection method based on eXtreme gradient boosting （XGBoost） by integrating intelligent strategies and leveraging the similarity characteristics of adjacent traces in seismic data. The proposed method is validated through programming and testing on both simple layered and complex Marmousi models. The detection tests conducted on noisy data and the real data demonstrate the methods robustness and adaptability， even in low signal-to-noise ratio （SNR）conditions （-6.98 dB），? achieving a seismic event detection precision of 90%. Additionally， single channel contrast quantitative analysis and comparison of algorithm prediction accuracy under various SNR conditions further confirm the methods feasibility and applicability.

Keywords：event picking； machine learning； feature picking； eXtreme gradient boosting

在地震數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，同相軸的識(shí)別對(duì)于目的層追蹤、走時(shí)類(lèi)反演、特定目標(biāo)體成像等研究至關(guān)重要［1-3］。由于地震信號(hào)中偏移距、目的層深度、信噪比等諸多因素的影響，同相軸能量差異較大，同相軸準(zhǔn)確識(shí)別和檢測(cè)較為困難，且野外數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)量大，需要大量的人工成本進(jìn)行數(shù)據(jù)拾取。因此研究高精度、高效率、高自動(dòng)化的同相軸自動(dòng)識(shí)別方法極為重要。

根據(jù)檢測(cè)方法的差異，傳統(tǒng)地震同相軸自動(dòng)識(shí)別方法主要分為兩大類(lèi)。第一類(lèi)方法為直接檢測(cè)法，該類(lèi)方法主要通過(guò)對(duì)地震記錄進(jìn)行信號(hào)分析提取地震同相軸，利用地震波具備的屬性與特征提取地震同相軸。Allen［4］提出的反映信號(hào)瞬時(shí)能量變化的長(zhǎng)短時(shí)能量比（STA/LTA）方法，基于能量分析，使用廣泛，實(shí)現(xiàn)原理簡(jiǎn)單高效，當(dāng)比值超出給定閾值后可以確定出同相軸位置。其缺點(diǎn)是閾值的選取范圍難以明確和對(duì)突變振幅信息敏感。Hatherly等［5-6］利用一些統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)計(jì)算頻率帶寬、窗口大小和平滑參數(shù)上來(lái)提高同相軸拾取精度。魏巍等［7］提出了采用自適應(yīng)噪聲抵消方法來(lái)識(shí)別檢測(cè)微地震信號(hào)，獲得高精度識(shí)別結(jié)果，但是其收斂速度較慢，提取的信號(hào)頻帶較窄。Moore等［8］提出基于波譜包絡(luò)的初至震相檢測(cè)，將貝葉斯推理應(yīng)用至地震軌跡的生成概率模型，提高信號(hào)靈敏度和定位性能。

這類(lèi)方法主要采用優(yōu)化的信號(hào)特征作為有效信號(hào)判斷標(biāo)準(zhǔn)，提高了檢測(cè)識(shí)別性能，但其計(jì)算量大，泛化能力較差，信號(hào)在復(fù)雜背景噪聲中難以用特定單一特征衡量。第二類(lèi)方法為模板匹配法，該類(lèi)方法主要是選取預(yù)設(shè)的模板、相同長(zhǎng)度待識(shí)別波形并進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算，根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行同相軸檢測(cè)。Gibbons等［9-11］利用基準(zhǔn)同相軸信號(hào)，通過(guò)計(jì)算互相關(guān)函數(shù)拾取具有高度相似性的目標(biāo)信號(hào)。Mena等［12］采用傅里葉變換分析窗函數(shù)寬度與地震震級(jí)的關(guān)系，但窗口大小固定且選取較難，可復(fù)現(xiàn)性較差。隨后，Ghaffazadeh等［13］基于S時(shí)頻變換脈沖震動(dòng)識(shí)別法，實(shí)現(xiàn)了利用卷積S變換的時(shí)頻濾波識(shí)別地震信號(hào)。這類(lèi)模板匹配方法基準(zhǔn)同相軸的選取困難，往往具有較大人為主觀性和較差的魯棒性，與基準(zhǔn)同相軸相似的目標(biāo)信號(hào)往往同最終結(jié)果有所偏差。隨著計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的逐漸成熟，人工智能方法作為一種全新的全局優(yōu)化類(lèi)型算法逐漸被應(yīng)用于地震勘探中［14-16］，人工智能方法進(jìn)行同相軸自動(dòng)識(shí)別也是其中的一個(gè)典型應(yīng)用。Albert等［17-20］基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自動(dòng)拾取地震同相軸信號(hào)，驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)方法的有效性。除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法之外，其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法也得到了很多應(yīng)用。趙爭(zhēng)光等［21］使用監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法從噪聲中分離微地震信號(hào)，其訓(xùn)練的支持向量機(jī)模型識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)90%。戴永壽等［22-23］利用CEEMD算法和遞歸最小二乘結(jié)合提取了時(shí)變混合相位小波，其精度較之傳統(tǒng)時(shí)變小波提取方法有一定改善。陳陽(yáng)康［24］使用機(jī)器學(xué)習(xí)聚類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)微地震同相軸初至拾取，拾取精度優(yōu)于長(zhǎng)短時(shí)能量對(duì)比法。圍繞西部探區(qū)地震數(shù)據(jù)中噪聲種類(lèi)復(fù)雜、信噪比低、保真度差、層間多次波發(fā)育、同相軸拾取困難的難題，筆者基于極端梯度學(xué)習(xí)算法［25-27］提出一種適應(yīng)于低信噪比數(shù)據(jù)的地震同相軸自動(dòng)識(shí)別技術(shù)方法，并在編程實(shí)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)模型和實(shí)際資料試處理，來(lái)驗(yàn)證該方法對(duì)西部典型數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。

1 XGBoost方法原理

極端梯度提升（eXtreme gradient boosting）算法簡(jiǎn)稱(chēng)XGBoost，由陳天奇等［28］

基于集成學(xué)習(xí)方法提出。該算法相對(duì)于單一決策樹(shù)來(lái)說(shuō)，訓(xùn)練過(guò)程較為穩(wěn)定且泛化能力較好，在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等方面應(yīng)用廣泛。XGBoost是集成學(xué)習(xí)方法的一種，它是以分類(lèi)回歸樹(shù)（CART樹(shù)）進(jìn)行組合。其中決策樹(shù)預(yù)測(cè)模型可表示為

i=∑Kk=1fk（xi）. （1）

式中，K為樹(shù)的總個(gè)數(shù)；fk為第k顆樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果；xi為第i個(gè)樣本；i為樣本xi的總預(yù)測(cè)值。

為了防止過(guò)擬合，XGBoost的目標(biāo)函數(shù)由損失函數(shù)和復(fù)雜度組成，復(fù)雜度由葉子數(shù)量和L2正則項(xiàng)組成。對(duì)于目標(biāo)函數(shù)表示為

Obj（θ）=∑ni=1l（yi，i）+∑Kk=1Ω（fk）.（2）

式中，l（yi，i）為樣本xi的訓(xùn)練誤差即損失函數(shù)，一共n個(gè)樣本；Ω（fk）為第k顆樹(shù)的復(fù)雜度。

XGBoost遵循決策樹(shù)架構(gòu)的疊加式訓(xùn)練：

y（0）i=0，y（1）i=f1（xi）=y（0）i=+f1（xi），y（2）i=f1（xi）+f2（xi）=y（1）i+f2（xi），

……

y（k）i=y（k-1）i+fk（xi）.（3）

即k個(gè)模型的預(yù)測(cè)值等于k-1個(gè)模型與正在訓(xùn)練的第k個(gè)模型的預(yù)測(cè)值之和。

此時(shí)將XGBoost的目標(biāo)函數(shù)寫(xiě)為

Obj（θ）=∑ni=1

l（yi，i）+∑Kk=1Ω（fk）=∑ni=1

l（yi，ki）+∑Kk=1Ω（fk）=∑ni=1

l（yi，k-1i+fk（xi））+∑K-1k=1Ω（fk）+Ω（fk）.（4）

式中，k-1i為前k-1次總預(yù)測(cè)值，為常數(shù)；fk（xi）為第k次數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果;∑K-1k=1Ω（fk）為前k-1次所有樹(shù)正則化項(xiàng)取值之和;Ω（fk）為第k次中數(shù)的正則化項(xiàng)取值。Ω（fk）表示為

Ω（fk）=γT+12λω2.（5）

式中，γ為懲罰力度；T為葉子的個(gè)數(shù);ω為與真實(shí)值的殘差；12λω2為L(zhǎng)2正則項(xiàng)，將它加在目標(biāo)函數(shù)中，可以防止過(guò)擬合。

XGBoost是眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一種，因此在訓(xùn)練時(shí)也需要進(jìn)行調(diào)參。較為重要的參數(shù)有eta、max_depth、min_child_weight、subsample。eta為學(xué)習(xí)速率，更新過(guò)程中用到的收縮步長(zhǎng)，在每次計(jì)算之后，算法會(huì)獲得新特征的權(quán)重。eta通過(guò)縮減特征的權(quán)重使提升計(jì)算過(guò)程更加穩(wěn)定；max_depth為樹(shù)的最大深度，值越大越容易過(guò)擬合；min_child_weight決定最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本權(quán)重和，加權(quán)和低于此參數(shù)時(shí)不再分裂產(chǎn)生新的葉子節(jié)點(diǎn)。當(dāng)其值較大時(shí)可避免模型學(xué)習(xí)到局部的特殊樣本；subsample參數(shù)表示控制對(duì)每棵樹(shù)隨機(jī)采樣的比例。

本文中還采用了10折交叉驗(yàn)證法對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，即把訓(xùn)練數(shù)據(jù)集隨機(jī)平均分為10份互斥子集，選擇其中9份作為訓(xùn)練集，剩下的1份作為測(cè)試集。將這一過(guò)程重復(fù)10次且每次從中選取不同測(cè)試集，將10次計(jì)算結(jié)果取均值作為最終參數(shù)選定得分結(jié)果。此方法可以一定程度上減小過(guò)擬合，如圖1所示。

2 模型測(cè)試

在本文所述流程（圖1）中，將其分為5步，即數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（訓(xùn)練與測(cè)試數(shù)據(jù)集）、特征提取、特征選擇、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)測(cè)試（預(yù)測(cè)）。一般情況下，在工業(yè)中步驟相對(duì)固定，通常以管道（pipeline）形式存在，使數(shù)據(jù)與產(chǎn)品相似，通過(guò)流水線一樣將預(yù)測(cè)結(jié)果生產(chǎn)出來(lái)。

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文中使用正演模擬炮記錄和實(shí)際地震數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集一為模擬正演炮記錄，速度模型為層狀模型，第一層速度為2500 m/s，第二層速度為2000m/s。模型橫向采樣點(diǎn)為401，縱向采樣點(diǎn)2501，網(wǎng)格間距為10 m。本文中采用主頻為30 Hz的零相位雷克子波，正演時(shí)間采樣步長(zhǎng)為0.5 ms。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集二也為模擬正演炮記錄，速度模型為Marmousi模型，最大速度為5000 m/s，最小速度1500m/s。橫向采樣點(diǎn)為701，縱向采樣點(diǎn)4501，網(wǎng)格間距為5 m。同樣采用主頻為30 Hz的零相位雷克子波，正演時(shí)間采樣步長(zhǎng)為0.4 ms。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集三為某研究區(qū)實(shí)際地震數(shù)據(jù)。

信噪比計(jì)算公式為

RSN=101gPsignalPnoise.（6）

式中，Psignal為有效信號(hào)功率；Pnoise為含噪信號(hào)功率。對(duì)正演模擬炮記錄添加信噪比為-6.98 dB的隨機(jī)高斯白噪后，背景噪聲場(chǎng)噪聲干擾強(qiáng)烈，有效信號(hào)淹沒(méi)于背景噪聲中。特別是振幅較小且所處位置過(guò)于密集的信號(hào)，由人工肉眼觀察已無(wú)法識(shí)別，弱信號(hào)幾乎完全被噪聲場(chǎng)所屏蔽，層位信息更是無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別。因此在信噪比較低的地震數(shù)據(jù)中開(kāi)發(fā)基于智能算法的有效信號(hào)識(shí)別技術(shù)具有十分重要的價(jià)值。

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)（單道模擬地震記錄）分段，經(jīng)過(guò)測(cè)試后每段長(zhǎng)度設(shè)置為116，這樣可以提高識(shí)別同相軸的縱向識(shí)別率。分段后，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)記為兩類(lèi)，分別用“0”和“1”作為標(biāo)簽分類(lèi)，其中“0”代表噪聲信號(hào)，“1”代表有效信號(hào)（同相軸）。其中層狀模型正演炮記錄篩選出75865條噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)和6834條同相軸信號(hào)數(shù)據(jù)，這82699條數(shù)據(jù)構(gòu)成了層狀模型所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)總和；Marmousi模型正演炮記錄篩選出95463條噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)和28638條同相軸信號(hào)數(shù)據(jù)，共計(jì)124101條數(shù)據(jù)組成了Marmousi模型所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)總和。在得到分段劃分并貼好標(biāo)簽的數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)從輸入空間轉(zhuǎn)化到特征空間。

為了最大程度上利用分段地震記錄所包含的信息，綜合參考了趙爭(zhēng)光等［21］和Attenberg等［29］的研究，共設(shè)計(jì)191個(gè)特征。其中包含63個(gè)單道特征（一維特征）和128個(gè)道間特征（二維特征）。利用特征工程（特征提取和選擇）中生成的特征對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的優(yōu)化。層狀模型和Marmousi模型對(duì)應(yīng)篩選出的二維特征如圖6所示。

從圖6中可看出，經(jīng)過(guò)了灰度共生矩陣（GLCM）處理，炮記錄中的有效信號(hào)與噪聲相對(duì)比，其清晰程度有所改善，則可表明GLCM計(jì)算能夠反映信號(hào)的清晰程度以及加強(qiáng)紋理溝紋深淺對(duì)比。

對(duì)于噪聲與同相軸信號(hào)這種二分類(lèi)問(wèn)題，可以根據(jù)真實(shí)標(biāo)簽和通過(guò)模型預(yù)測(cè)得到的標(biāo)簽數(shù)據(jù)集劃分為真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative）4種情況，令TP、FP、TN、FN分別表示其對(duì)應(yīng)的樣例數(shù)，有TP+FP+TN+FN=S（樣例總數(shù)），如表1所示。此外，查準(zhǔn)率（p）和查全率（r）以及F1度量分別定義為

p=TPTP+FP ，（7）

r=TPTP+FN ，（8）

F1=2prp+r=2TPS+TP-TN .（9）

2.2 模型測(cè)試

為測(cè)試XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別地震同相軸對(duì)等效地震地質(zhì)模型的有效性與普適性，本文中使用與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相對(duì)應(yīng)的正演模擬炮記錄作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。測(cè)試數(shù)據(jù)集一為層狀模型正演炮集中兩個(gè)單炮，炮記錄橫向采樣點(diǎn)為401，縱向采樣點(diǎn)為7001，采樣間隔為0.5 ms，網(wǎng)格間距為8 m。測(cè)試數(shù)據(jù)集二為Marmousi模型正演炮記錄，其中單炮記錄一（圖7（a））橫向采樣點(diǎn)為501，縱向采樣點(diǎn)7001，采樣間隔為0.4 ms，網(wǎng)格間距為10 m；單炮記錄二（圖7（b））橫向采樣點(diǎn)為596，縱向采樣點(diǎn)4500，采樣間隔為0.5 ms，網(wǎng)格間距為8 m。對(duì)加入信噪比為-6.98 dB的隨機(jī)噪聲后的測(cè)試數(shù)據(jù)均進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。同時(shí)對(duì)層狀模型正演炮記錄加入不同信噪比的噪聲進(jìn)行噪聲強(qiáng)度測(cè)試。

針對(duì)層狀模型正演炮記錄，即使在信噪比極其低的情況下，不管是直達(dá)波還是反射波，使用XGBoost算法識(shí)別到的同相軸信號(hào)都清晰完整，而使用STA/LTA方法識(shí)別到的同相軸信號(hào)效果較差，且噪聲并沒(méi)有被完全識(shí)別出，如圖7所示。對(duì)XGBoost識(shí)別結(jié)果分別抽取數(shù)據(jù)集（圖7（a））：炮檢距1200 m處、2040 m處單道炮記錄（圖8（a））；抽取數(shù)據(jù)集（圖7（b））：炮檢距728 m處、2144 m處單道炮記錄（圖8（b））。

Marmousi模型較為復(fù)雜，其正演炮記錄同相軸較密集。對(duì)其加入信噪比為-6.98 dB的隨機(jī)噪聲后，由圖9可以看出，使用XGBoost方法直達(dá)波同相軸可完全識(shí)別，反射波中雖有部分?jǐn)嗔眩R(shí)別總體效果較好，能量較強(qiáng)的信號(hào)可以完全識(shí)別出來(lái)；而STA/LTA識(shí)別效果可明顯看出同相軸斷裂嚴(yán)重，噪聲信號(hào)識(shí)別不全。對(duì)XGBoost識(shí)別結(jié)果分別抽取數(shù)據(jù)集（圖9（a））：炮檢距1050 m處單道炮記錄、炮檢距3980 m處單道炮記錄（圖10（a））；抽取數(shù)據(jù)集（圖9（b））：炮檢距1696 m處單道炮記錄、炮檢距3816 m處單道炮記錄（圖10（b））。

在實(shí)際中，地震同相軸自動(dòng)識(shí)別常用于初至自動(dòng)拾取，對(duì)拾取速度要求較高。將XGBoost算法與STA/LTA方法識(shí)別時(shí)間分別記錄后如表2（41炮處理總時(shí)間）所示。由表2可知：XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法在不同模型中的識(shí)別效率較之常規(guī)STA/LTA方法稍有改善。通過(guò)訓(xùn)練過(guò)程及識(shí)別結(jié)果得到相應(yīng)反饋如表3所示。綜合以上測(cè)試結(jié)果可知：無(wú)論是層狀模型還是復(fù)雜Marmousi模型，XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別效果均優(yōu)于傳統(tǒng)STA/LTA算法。其原因在于，傳統(tǒng)STA/LTA算法僅利用地震信號(hào)的時(shí)間窗和時(shí)間窗類(lèi)的平均噪聲，而本文所述方法為機(jī)器學(xué)習(xí)算法流程，在已有的地震數(shù)據(jù)191個(gè)特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇，選出最優(yōu)特征后使用XGBoost算法進(jìn)行訓(xùn)練，最大程度上使用了地震數(shù)據(jù)有效信息。

由表3可知：對(duì)于噪聲而言查準(zhǔn)率要低于其查全率，對(duì)于同相軸而言查全率要低于查準(zhǔn)率。由式（7）和 （8）所知，查準(zhǔn)率和查全率是一對(duì)矛盾的度量。一般來(lái)說(shuō)，查準(zhǔn)率高時(shí)查全率往往偏低，而查全率高時(shí)查準(zhǔn)率往往偏低。但對(duì)于本文所述二分類(lèi)問(wèn)題，即分出噪聲和同相軸，查準(zhǔn)率和查全率可同時(shí)較高。一方面需要盡可能多的將噪聲有效剝離，因此對(duì)噪聲而言查全率比查準(zhǔn)率重要；另一方面，需要識(shí)別出高精度的有效信號(hào)，盡量避免假有效信號(hào)的出現(xiàn)，因此對(duì)同相軸而言查準(zhǔn)率比查全率重要。

2.3 噪聲強(qiáng)度測(cè)試

為了證明XGBoost算法訓(xùn)練得到的模型效果的穩(wěn)定性、有效性和泛化能力，在測(cè)試數(shù)據(jù)層狀模型正演單炮記錄（圖7（b））的基礎(chǔ)上進(jìn)行噪聲強(qiáng)度測(cè)試，根據(jù)式（6）依次添加-10、-6.98、-5.23、-3.01、-0.97、1.76 dB強(qiáng)度的噪聲作為測(cè)試數(shù)據(jù)，測(cè)試結(jié)果如表4所示。對(duì)其抽取炮檢距2144 m處共偏移距記錄，可看出在不同的信噪比情況下XGBoost模型均可以準(zhǔn)確地識(shí)別出同相軸信號(hào)。即使在信噪比-10 dB的極端情況下，層狀模型同相軸已經(jīng)完全被噪聲所淹沒(méi)覆蓋，依然可以被完整檢測(cè)到，同相軸查準(zhǔn)率依然超過(guò)85%，代價(jià)僅為存在極少量誤檢測(cè)信號(hào)。結(jié)果如圖11所示。

3 實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)試

在驗(yàn)證本文所述方法正確性和有效性的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步驗(yàn)證XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別的適應(yīng)性，選取某研究區(qū)僅去掉面波后的炮記錄，使用相應(yīng)實(shí)際炮記錄人工標(biāo)定后作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，利用得到的XGBoost算法訓(xùn)練模型進(jìn)行有效同相軸信號(hào)拾取，測(cè)試結(jié)果如圖12所示。圖12（a）為原始炮記錄，圖12（b）為測(cè)試結(jié)果，從圖中可看出初至波和直達(dá)波能被完整識(shí)別，箭頭所指附近反射波信號(hào)大多都能拾取，但同相軸極密集的地方有斷裂。原因是該記錄信噪比較低且同相軸密集，振幅不強(qiáng)；噪聲種類(lèi)眾多，很難區(qū)分所有噪聲特征與有效同相軸特征；在原始地震數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上人工標(biāo)定難度較大且標(biāo)定人員標(biāo)準(zhǔn)有所不同。該實(shí)際地震數(shù)據(jù)由XGBoost模型自動(dòng)識(shí)別性能反饋為：查準(zhǔn)率為90%，查全率為88%，F(xiàn)1度量為89%。綜上，本文中所訓(xùn)練XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型具備較強(qiáng)性能，且識(shí)別效果與人工標(biāo)定訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)果具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

另選取某實(shí)際地震資料部分成像剖面進(jìn)行同相軸層位追蹤測(cè)試，同樣使用對(duì)應(yīng)的實(shí)際數(shù)據(jù)人工標(biāo)定后進(jìn)行訓(xùn)練。該部分為地震資料成像剖面的中深層區(qū)域，如圖13所示。從圖14測(cè)試結(jié)果與原始剖面對(duì)比可看出，本文訓(xùn)練的XGBoost模型可以完整

4 結(jié)束語(yǔ)

傳統(tǒng)STA/LTA方法的識(shí)別精確度與效率均弱于XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

本文方法具有較強(qiáng)抗噪性，即使在信噪比為-10 dB的極端情況下仍可檢測(cè)到有效信號(hào)。對(duì)于復(fù)雜模型與實(shí)際地震資料而言，為了實(shí)現(xiàn)可靠穩(wěn)定的同相軸拾取精度，需要更加精準(zhǔn)且精細(xì)標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本。

參考文獻(xiàn)：

［1］ LI C， HUANG J P， LI Z C， et al. Plane-wave least-squares reverse timemigration with aprecon-ditioned stochastic conjugate gradient method［J］. Geophysics，2018，83（1）：33-46.

［2］ WANG Z， HUANG J P， LI Z C， et al. Velocity model estimation of karstic fault reservoirs using full waveform inversion accelerated on GPU［J］. Interpretation，2020，8（4）：191-203.

［3］ 黃建平，張入化，國(guó)運(yùn)東，等.基于Seislet分?jǐn)?shù)階閾值算法約束的平面波最小二乘逆時(shí)偏移［J］.中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，44（3）：26-37.

HUANG Jianping， ZHANG Ruhua， GUO Yundong， et al. Plane-wave least-square reverse time migration with Seislet fractional threshold algorithm constraint［J］.Journal of China University of Petroleum （Edition of Natural Science），2020，44（3）：26-37.

［4］ ALLEN R V. Automatic earthquake recognition and timing from single traces［J］. GeoScience World，1978，68（5）：1521-1532.

［5］ HATHERLY P J. A computer method for determining seismic first arrival times［J］. Geophysics，1982，47（10）：1431-1436.

［6］ BAILLARD C， CRAWFORD W C， BALLU V， et al. An automatic kurtosis-based P- and S-phase picker designed for local seismic networks［J］. Bulletin of the Seismological Society of America，2013，104（1）：394-409.

［7］ 魏巍，劉學(xué)偉.自適應(yīng)噪聲抵消技術(shù)在地震資料處理中的應(yīng)用［J］.石油天然氣學(xué)報(bào)，2008（4）：79-83，175.

WEI Wei， LIU Xuewei. Application of adaptive noise cancellation technique in seismic data processing ［J］.Journal of Oil and Gas Technology，2008（4）：79-83，175.

［8］ MOORE D A， MAYEDA K， MYERS S， et al. Progress in signal-based Bayesian monitoring［C］//Proceedings of the 2012 Monitoring Research Review： Ground-based Nuclear Explosion Monitoring Technologies. Arizona： National Nuclear Security Administration，2012.

［9］ GIBBONS S J， RINGDAL F. The detection of low magnitude seismic events using array-based waveform correlation［J］. Geophysical Journal International，2006，165（1）：149-166.

［10］ MAVROEIDIS G P， PAPAGEORGIOU A S. A mathematical representation of near-fault ground motions［J］.Bulletin of the Seismological Society of America， 2003，93（3）：1099-1131.

［11］ 馮雪玲，劉東亞，李志海.基于小波互相關(guān)的微地震信號(hào)檢測(cè)方法研究［J］.大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)，2019，39（9）：982-986.

FENG Xueling， LIU Dongya， LI Zhihai. Research on microseismic signal detection method based on wavelet cross-correlation［J］.Journal of Geodesy and Geodynamics，2019，39（9）：982-986.

［12］ MENA B， MAI P M. Selection and quantification of near-fault velocity pulses owing to source irectivity［J］. Georisk， 2011，5（1）：25-43.

［13］ GHAFFARZADEH H. A classification method for pulse-like ground motions based on S-transform［J］.Natural Hazards， 2016，84（1）：335-350.

［14］ WU Xinming， SHI Yunzhi， FOMELS， et al. FaultNet3D： predicting fault probabilities， strikes， and dips with a single convolutional neural network［J］. IEEE Trans Geoscience and Remote Sensing，2019，57（11）：9138-9155.

［15］ 劉學(xué)鋒，張曉偉，曾鑫，等.采用機(jī)器學(xué)習(xí)分割算法和掃描電鏡分析頁(yè)巖微觀孔隙結(jié)構(gòu)［J］.中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，46（1）：23-33.

LIU Xuefeng， ZHANG Xiaowei， ZENG Xin， et al. Pore structure characterization of shales using SEM and machine learning based segmentation method［J］.Journal of China University of Petroleum（ Edition of Natural Science），2022，46（1）：23-33.

［16］ GAO Z， HU S， LI C， et al. A deep-learning-based generalized convolutional model for seismic data and its application in seismic deconvolution［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2021，60：1-7.

［17］ ALBERTS P， WARNER M， LISTER D. Artificial neural networks for simultaneous multi horizon tracking across discontinuities［C］//SEG Technical Program Expanded Abstracts. Calgary： Society of Exploration Geophysicists， c2000：651-653.

［18］ AKRAM J， OVCHARENKO O， PETER D. A robust neural network-based approach formicroseismic event detection［C］//SEG Technical Program Expanded Abstracts.Houston， Texas： SEG， c2017：2929-2933.

［19］ DEBOTYAM M， FRED A， MARTIN K. Novel hybrid artificial neural network based autopicking workflow for passive seismic data［J］. Geophysical Prospecting，2014，62（4）：834-847.

［20］ YUAN S， LIU J， WANG S， et al. Seismic waveform classification and first-break picking using convolution neural networks［J］. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， 2018，15（2）：272-276.

［21］ ZHAO Z， GROSS L. Using supervised machine learning to distinguish microseismic from noise events［C］//SEG Technical Program Expanded Abstracts. Houston： SEG， c2017：2918-2923.

［22］ 戴永壽，張鵬，萬(wàn)勇，等.時(shí)變子波提取及其在地震資料智能處理中的應(yīng)用［J］.中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，44（6）：28-35.

DAI Yongshou， ZHANG Peng， WAN Yong， et al. Time-varying wavelet extraction and its application in intelligent processing of seismic data［J］.Journal of China University of Petroleum （Edition of Natural Science），2020，44（6）：28-35.

［23］ ZHANG P， DAI Y， ZHANG H， et al. Combining CEEMD and recursive least square for the extraction of time-varying seismic wavelets［J］. Journal of Applied Geophysics， 2019（170）：103854.

［24］ CHEN Yangkang. Automatic microseismic event picking via unsupervised machine learning［J］. Geophysical Journal International，2020，222（3）：1750-1764.

［25］ 潘少偉，王朝陽(yáng)，張?jiān)剩? 基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)全測(cè)井曲線和混合優(yōu)化XGBoost的巖性識(shí)別［J］.中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，46（3）：62-71.

PAN Shaowei， WANG Zhaoyang， ZHANG Yun， et al. Lithology identification based on LSTM neural networks completing log and hybrid optimized XGBoost［J］. Journal of China University of Petroleum （Edition of Natural Science）， 2022，46（3）：62-71.

［26］ 彭更新，徐峰，徐凱馳，等.基于寬頻子波的檢波組合目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化方法［J］.西南石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，45（2）：32-42.

PENG Gengxin， XU Feng， XU Kaichi， et al. An objective function optimization method based on multi-frequency wavelets for receiver combination in seismic acquisition［J］. Journal of Southwest Petroleum University （Science & Technology Edition）， 2023，45（2）：32-42.

［27］ 鄭多明，汪家洪，肖又軍，等.基于地震數(shù)值模擬的溶洞型儲(chǔ)層地震特征分析［J］.西南石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，45（6）：57-68.

ZHENG Duoming， WANG Jiahong， XIAO Youjun， et al. Seismic characteristics analysis of karst cavity reservoirs based on seismic numerical simulation［J］. Journal of Southwest Petroleum University（Science & Technology Edition）， 2023，45（6）：57-68.

［28］ CHEN T Q， GUESTRIN C.? XGBoost： a scalable tree boosting system［C/OL］//Proceedings of the 22nd ACM Sigkdd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，San Francisco， CA， USA， 13-17 August 2016［2022-08-20］. https：//doi.org/10.1145/2939672.2939785.

［29］ ATTENBERG J M， IPEIROTIS P G， PROVOST F J. Methods， systems， and media for identifying errors in predictive models using annotators： U.S. Patent 9，311，599［P］. 2016-04-12.

（編輯 修榮榮）

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2019YFC0605503）;國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金項(xiàng)目（41922028）;國(guó)家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體基金項(xiàng)目（41821002）;山東省科研機(jī)構(gòu)運(yùn)費(fèi)等專(zhuān)項(xiàng)（2021QNLM020001-5）

第一作者及通信作者：黃建平（1981-），男，教授，博士，研究方向?yàn)榈卣鸩ㄕ菁捌瞥上穹椒?。E-mail：jphuang@upc.edu.cn。

引用格式：黃建平，張若楓，高睿語(yǔ)，等.基于極端梯度提升算法的地震同相軸自動(dòng)識(shí)別［J］.中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，48（3）：44-56.

HUANG Jianping， ZHANG Ruofeng， GAO Ruiyu， et al. Automatic detection of seismic event based on eXtreme gradient boosting［J］.Journal of China University of Petroleum（ Edition of Natural Science），2024，48（3）：44-56.