近日，我院副院长薛锦春教授作为通讯作者，在《Journal of Central South University》期刊发表题为“Discrimination of mining microseismic events and blasts using convolutional neural networks and original waveform”的研究论文入选ESI。
论文鉴于微震事件和爆破事件的地震波形具有不同的特征，建立了基于权重的计算值判别指标的波微震事件和爆炸的高精度分类模型，提出了基于卷积神经网络与原始波形的微震与爆破事件高精度辨识方法和关键技术，通过绘制并对比三种模型的ROC曲线，可以看出由于使用原始波形训练模型，CNN在辨识微震与爆破事件中表现出了绝对的优势，最大限度地减少了震源参数和频谱分析引起的干扰。这不仅减少了个体经验差异的影响，而且消除了提取震源参数和波形参数过程中产生的误差。证明了本文所建立的微震与爆破事件辨识方法提高了微震数据处理的速度和精度。
论文链接：https://sci-hub.yncjkj.com/10.1007/s11771-020-4530-8
