最初のブレイクピッキング

地震学において、ファーストブレイクピッキングとは、受信機アレイによって受信され、特定のソース信号生成によって生成されたすべての信号から屈折信号の開始到着を検出または選択することです。ファーストアライバルピッキングまたはファーストブレイク検出とも呼ばれます。ファーストブレイクピッキングは、自動、手動、またはその両方の組み合わせで行うことができます。コンピューターサイエンスの発展と地震調査の規模拡大に伴い、自動ピッキングが好まれるようになりました。^[1]

屈折した到着時間に関連するファーストブレークピックは、地表近くの低速度ゾーンを調査し、その後の静的補正を決定するための反転スキームで使用されます。静的補正は、地表近くの不規則性、ショットと受振器の標高の違い、またはソースと受信機の位置を補正するためのアプリケーションの影響を補正するために、地球物理学的データ、特に地震データに適用される補正です。

ゲルチンスキーとシュティベルマン^[2]（1983）は、信号の相関特性を利用し、最初の到着時間の推定に統計的基準を適用した。

コッペンス^{[3] （1985）は、2つの窓の}地震記録のエネルギー比を計算し、それを使って信号とノイズを区別した。

Michael D. McCormarkら^[4] (1993) は、バックプロパゲーションニューラル ネットワーク (BNN) 手法を導入しました。地震データを編集したり、最初のブレークを選択したりするニューラル ネットワークは、トレース編集や屈折ピックの例を選択してネットワークに提示するユーザーによってトレーニングされました。その後、ネットワークは、ユーザーによって提供された例を正確に再現できるようになるまで、内部の重みを反復的に変更します。

Fabio Boschettiら^[5] (1996)は、フラクタルベースのアルゴリズムを導入しました。これは、トレースに沿ったフラクタル次元の変化を解析することで信号の存在を検出するものです。この方法は、信号対雑音比が小さい場合に有効ですが、かなり時間がかかります。

直接相関法は、Joseph et al. ^[6] (1999) によって導入され、実験室で取得された時間分解能の高い低ノイズ信号に使用するために開発されました。この方法では、パルス開始付近と適切な基準での観測波形のセグメント間のピアソン相関係数の最大値が時間決定基準として機能します。

Zuolin Chenら^[7] (2005)は、最初のブレークを検出するためのマルチウィンドウアルゴリズムを導入しました。この方法では、3つの移動ウィンドウが使用され、各ウィンドウの絶対振幅の平均が計算され、ウィンドウの平均に基づく比率が、信号と不要なノイズを区別するための基準となります。

Wong et al. ^[8] (2009) は、STA/LTA ​​比法を導入しました。この方法は、Coppens ^[3]のアルゴリズムに似ています。違いは、Coppens のアルゴリズムで 2 つのウィンドウの地震記録のエネルギー比を計算する代わりに、STA/LTA ​​(短期平均/長期平均) として示される短期ウィンドウと長期ウィンドウ間の 2 つのエネルギー平均の比を計算することです。

出典: ^[8]

この方法は、コッペンス (1985) のアルゴリズムに似ています。違いは、コッペンスのアルゴリズムで 2 つのウィンドウの地震記録のエネルギー比を計算する代わりに、短期ウィンドウと長期ウィンドウの 2 つのエネルギー平均の比 (STA/LTA ​​(短期平均/長期平均) で表されます) を計算することです。比の数値微分は次のように定義できます。

${\displaystyle {\begin{aligned}&d_{i}=r_{i+1}-r_{i},i=1,2,...(n-1)\\\end{aligned}}}$

ここで、r _i+1は時間インデックスi+1における STA/LTA ​​比、r _{i は}時間インデックスi における STA/LTA ​​比です。ノイズのない地震記録の場合、 STA/LTA ​​比の数値微分の最大値は、最初の到着時刻に近くなります。

ウォンら（2009）はエネルギー比法のアルゴリズムを修正し、この方法を修正エネルギー比と名付けた。この方法では、エネルギー比を次のように定義する。

${\displaystyle {\begin{aligned}&er_{i}=\sum _{j=i}^{i+ne}x_{j}^{2}/\sum _{j=i-ne}^{i}x_{j}^{2}\\\end{aligned}}}$

ここで、x _{i は}時間インデックスi=1, 2 ... Nの地震記録を表す時系列であり、エネルギーウィンドウ内の点の数はneです。修正エネルギー比は次のように定義されます。

${\displaystyle {\begin{aligned}&er3_{i}=(abs(x_{i})^{*}er_{i})^{3}\\\end{aligned}}}$

修正エネルギー比er3iのピークは、ノイズのない地震記録における最初の到着時間に非常に近いです。

出典: ^[7]

この方法では、各時点（サンプル）の前後の 3 つの移動時間ウィンドウを使用して、地震トレースの 絶対振幅の平均を計算する必要があります。

瞬間的な絶対振幅が自動的に調整されたしきい値を超えると、以前の時間サンプルのウィンドウの平均に基づく比率が、信号と不要なノイズを区別するための基準を提供します。

マルチウィンドウ自動 P 位相ピッカーは時間領域で動作します。これには、時間ウィンドウ、標準、対応するしきい値、波形補正を定義する手順が含まれます。

1. BTA（前期平均）、ATA（後期平均）、DTA（遅延期平均）ウィンドウ内の絶対振幅の平均は、それぞれ次のように定義されます。

${\displaystyle {\begin{aligned}&{\overline {BTA(t)}}=\sum _{i=1}^{m}{\frac {|u(ti)|}{m}}\\&{\overline {ATA(t)}}=\sum _{i=1}^{n}{\frac {|u(t+j)|}{n}}\\&{\overline {DTA(t)}}=\sum _{j=1}^{q}{\frac {|u(t+j+d)|}{q}}\\&R_{2}(t)={\frac {\overline {ATA(t)}}{\overline {BTA(t)}}}\\&R_{3}(t)={\frac {\overline {DTA(t)}}{\overline {BTA(t)}}}\\\end{aligned}}}$

標準R ₂ (t)とR ₃ (t) は、高振幅の短時間ノイズと長時間ノイズを区別するために使用されます。

2.閾値は次のように定義される

${\displaystyle {\begin{aligned}&H_{1}(t)=E_{m}(tp)+\alpha E_{sd}(tp)\\\end{aligned}}}$

ここで、E _mは平均、E _{sd は}標準偏差です。pはシフトされたサンプルの数です。αは最初のしきい値の高さを調整するための係数で、3 に設定されます。この式から、 H ₁ (t)はバックグラウンド ノイズの分散に応じて自動的に調整される ことがわかります。

3. H ₁ (t) は、ほとんどの既存のノイズ レベルよりも大きく定義され、トリガー時点の瞬間絶対振幅はH ₁ (t)よりも高くなります。イベントの最初の到着の構成に応じて、実際の開始時刻はトリガー時点よりも早くなければなりません。この遅れた開始時刻を補正するには、波形補正を使用する必要があります。衝撃的な最初の到着の場合、絶対振幅の高さとトリガー ポイントの代表的な勾配を使用して補正を行うことができます。

Potash SU は、Balazs Nemeth によって開発されたSeismic Unixスタイルのコードを含むパッケージで、シンプルなウィンドウベースのファースト ブレーク ピッカーと呼ばれるサブルーチンを提供します。図は、サブルーチンの適用前と適用後の地震画像を示しています。

ピッキング方法: 自動ファーストブレイクピッキングは地震データ処理において重要な役割を果たしており、地震断面の品質に直接影響を及ぼします。地震調査の規模が拡大しているため、より効率的で高速なファーストブレイクピッキング方法が必要であり、並列方法が好まれています。

ファーストブレーク検出の応用: 伝統的に、地球物理学者は静的補正のためにファーストブレークを使用します。ファーストブレーク信号は、履歴マッチングの観測データとしても使用できます。