黃建平 張若楓 高睿語 李亞林 段文勝 陳飛旭 郭廷超 潘成磊

摘要：在常規(guī)地震同相軸識別方法基礎(chǔ)上，通過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識別技術(shù)方法。在編程實現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，通過簡單層狀模型和復(fù)雜Marmousi模型模擬的記錄進(jìn)行測試，驗證方法的正確性。對含噪音數(shù)據(jù)和實際資料中的同相軸進(jìn)行識別測試，同時進(jìn)行單道對比定量分析以及不同信噪比情況下算法預(yù)測結(jié)果精度對比。結(jié)果表明：新方法對含噪數(shù)據(jù)和實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90%。

關(guān)鍵詞： 同相軸拾?。?機(jī)器學(xué)習(xí)； 特征拾取； 極端梯度提升算法

中圖分類號：P 631.4?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：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)處理過程中，同相軸的識別對于目的層追蹤、走時類反演、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)確識別和檢測較為困難，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、高自動化的同相軸自動識別方法極為重要。

根據(jù)檢測方法的差異，傳統(tǒng)地震同相軸自動識別方法主要分為兩大類。第一類方法為直接檢測法，該類方法主要通過對地震記錄進(jìn)行信號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］提出的反映信號瞬時能量變化的長短時能量比（STA/LTA）方法，基于能量分析，使用廣泛，實現(xiàn)原理簡單高效，當(dāng)比值超出給定閾值后可以確定出同相軸位置。其缺點是閾值的選取范圍難以明確和對突變振幅信息敏感。Hatherly等［5-6］利用一些統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)，通過計算頻率帶寬、窗口大小和平滑參數(shù)上來提高同相軸拾取精度。魏巍等［7］提出了采用自適應(yīng)噪聲抵消方法來識別檢測微地震信號，獲得高精度識別結(jié)果，但是其收斂速度較慢，提取的信號頻帶較窄。Moore等［8］提出基于波譜包絡(luò)的初至震相檢測，將貝葉斯推理應(yīng)用至地震軌跡的生成概率模型，提高信號靈敏度和定位性能。

這類方法主要采用優(yōu)化的信號特征作為有效信號判斷標(biāo)準(zhǔn)，提高了檢測識別性能，但其計算量大，泛化能力較差，信號在復(fù)雜背景噪聲中難以用特定單一特征衡量。第二類方法為模板匹配法，該類方法主要是選取預(yù)設(shè)的模板、相同長度待識別波形并進(jìn)行相關(guān)度計算，根據(jù)計算結(jié)果進(jìn)行同相軸檢測。Gibbons等［9-11］利用基準(zhǔn)同相軸信號，通過計算互相關(guān)函數(shù)拾取具有高度相似性的目標(biāo)信號。Mena等［12］采用傅里葉變換分析窗函數(shù)寬度與地震震級的關(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時頻變換脈沖震動識別法，實現(xiàn)了利用卷積S變換的時頻濾波識別地震信號。這類模板匹配方法基準(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)信號往往同最終結(jié)果有所偏差。隨著計算機(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)行同相軸自動識別也是其中的一個典型應(yīng)用。Albert等［17-20］基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自動拾取地震同相軸信號，驗證了深度學(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，其訓(xùn)練的支持向量機(jī)模型識別準(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)合提取了時變混合相位小波，其精度較之傳統(tǒng)時變小波提取方法有一定改善。陳陽康［24］使用機(jī)器學(xué)習(xí)聚類方法實現(xiàn)微地震同相軸初至拾取，拾取精度優(yōu)于長短時能量對比法。圍繞西部探區(qū)地震數(shù)據(jù)中噪聲種類復(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)的地震同相軸自動識別技術(shù)方法，并在編程實現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，通過模型和實際資料試處理，來驗證該方法對西部典型數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。

1 XGBoost方法原理

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

基于集成學(xué)習(xí)方法提出。該算法相對于單一決策樹來說，訓(xùn)練過程較為穩(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，它是以分類回歸樹（CART樹）進(jìn)行組合。其中決策樹預(yù)測模型可表示為

i=∑Kk=1fk（xi）. （1）

式中，K為樹的總個數(shù)；fk為第k顆樹的預(yù)測結(jié)果；xi為第i個樣本；i為樣本xi的總預(yù)測值。

為了防止過擬合，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正則項組成。對于目標(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個樣本；Ω（fk）為第k顆樹的復(fù)雜度。

XGBoost遵循決策樹架構(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個模型的預(yù)測值等于k-1個模型與正在訓(xùn)練的第k個模型的預(yù)測值之和。

此時將XGBoost的目標(biāo)函數(shù)寫為

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)測值，為常數(shù)；fk（xi）為第k次數(shù)的預(yù)測結(jié)果;∑K-1k=1Ω（fk）為前k-1次所有樹正則化項取值之和;Ω（fk）為第k次中數(shù)的正則化項取值。Ω（fk）表示為

Ω（fk）=γT+12λω2.（5）

式中，γ為懲罰力度；T為葉子的個數(shù);ω為與真實值的殘差；12λω2為L2正則項，將它加在目標(biāo)函數(shù)中，可以防止過擬合。

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，更新過程中用到的收縮步長，在每次計算之后，算法會獲得新特征的權(quán)重。eta通過縮減特征的權(quán)重使提升計算過程更加穩(wěn)定；max_depth為樹的最大深度，值越大越容易過擬合；min_child_weight決定最小葉子節(jié)點樣本權(quán)重和，加權(quán)和低于此參數(shù)時不再分裂產(chǎn)生新的葉子節(jié)點。當(dāng)其值較大時可避免模型學(xué)習(xí)到局部的特殊樣本；subsample參數(shù)表示控制對每棵樹隨機(jī)采樣的比例。

本文中還采用了10折交叉驗證法對參數(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份作為測試集。將這一過程重復(fù)10次且每次從中選取不同測試集，將10次計算結(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擬合，如圖1所示。

2 模型測試

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)練與測試數(shù)據(jù)集）、特征提取、特征選擇、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)測試（預(yù)測）。一般情況下，在工業(yè)中步驟相對固定，通常以管道（pipeline）形式存在，使數(shù)據(jù)與產(chǎn)品相似，通過流水線一樣將預(yù)測結(jié)果生產(chǎn)出來。

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文中使用正演模擬炮記錄和實際地震數(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。模型橫向采樣點為401，縱向采樣點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，正演時間采樣步長為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。橫向采樣點為701，縱向采樣點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，正演時間采樣步長為0.4 ms。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集三為某研究區(qū)實際地震數(shù)據(jù)。

信噪比計算公式為

RSN=101gPsignalPnoise.（6）

式中，Psignal為有效信號功率；Pnoise為含噪信號功率。對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，背景噪聲場噪聲干擾強(qiáng)烈，有效信號淹沒于背景噪聲中。特別是振幅較小且所處位置過于密集的信號，由人工肉眼觀察已無法識別，弱信號幾乎完全被噪聲場所屏蔽，層位信息更是無法準(zhǔn)確識別。因此在信噪比較低的地震數(shù)據(jù)中開發(fā)基于智能算法的有效信號識別技術(shù)具有十分重要的價值。

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)（單道模擬地震記錄）分段，經(jīng)過測試后每段長度設(shè)置為116，這樣可以提高識別同相軸的縱向識別率。分段后，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)記為兩類，分別用“0”和“1”作為標(biāo)簽分類，其中“0”代表噪聲信號，“1”代表有效信號（同相軸）。其中層狀模型正演炮記錄篩選出75865條噪聲信號數(shù)據(jù)和6834條同相軸信號數(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條噪聲信號數(shù)據(jù)和28638條同相軸信號數(shù)據(jù)，共計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，綜合參考了趙爭光等［21］和Attenberg等［29］的研究，共設(shè)計191個特征。其中包含63個單道特征（一維特征）和128個道間特征（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)過了灰度共生矩陣（GLCM）處理，炮記錄中的有效信號與噪聲相對比，其清晰程度有所改善，則可表明GLCM計算能夠反映信號的清晰程度以及加強(qiáng)紋理溝紋深淺對比。

對于噪聲與同相軸信號這種二分類問題，可以根據(jù)真實標(biāo)簽和通過模型預(yù)測得到的標(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 模型測試

為測試XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動識別地震同相軸對等效地震地質(zhì)模型的有效性與普適性，本文中使用與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相對應(yīng)的正演模擬炮記錄作為測試數(shù)據(jù)集。測試數(shù)據(jù)集一為層狀模型正演炮集中兩個單炮，炮記錄橫向采樣點為401，縱向采樣點為7001，采樣間隔為0.5 ms，網(wǎng)格間距為8 m。測試數(shù)據(jù)集二為Marmousi模型正演炮記錄，其中單炮記錄一（圖7（a））橫向采樣點為501，縱向采樣點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））橫向采樣點為596，縱向采樣點4500，采樣間隔為0.5 ms，網(wǎng)格間距為8 m。對加入信噪比為-6.98 dB的隨機(jī)噪聲后的測試數(shù)據(jù)均進(jìn)行自動識別。同時對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)度測試。

針對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算法識別到的同相軸信號都清晰完整，而使用STA/LTA方法識別到的同相軸信號效果較差，且噪聲并沒有被完全識別出，如圖7所示。對XGBoost識別結(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)波同相軸可完全識別，反射波中雖有部分?jǐn)嗔?，但識別總體效果較好，能量較強(qiáng)的信號可以完全識別出來；而STA/LTA識別效果可明顯看出同相軸斷裂嚴(yán)重，噪聲信號識別不全。對XGBoost識別結(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））。

在實際中，地震同相軸自動識別常用于初至自動拾取，對拾取速度要求較高。將XGBoost算法與STA/LTA方法識別時間分別記錄后如表2（41炮處理總時間）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別效率較之常規(guī)STA/LTA方法稍有改善。通過訓(xùn)練過程及識別結(jié)果得到相應(yīng)反饋如表3所示。綜合以上測試結(jié)果可知：無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的時間窗和時間窗類的平均噪聲，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：對于噪聲而言查準(zhǔn)率要低于其查全率，對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)率和查全率是一對矛盾的度量。一般來說，查準(zhǔn)率高時查全率往往偏低，而查全率高時查準(zhǔn)率往往偏低。但對于本文所述二分類問題，即分出噪聲和同相軸，查準(zhǔn)率和查全率可同時較高。一方面需要盡可能多的將噪聲有效剝離，因此對噪聲而言查全率比查準(zhǔn)率重要；另一方面，需要識別出高精度的有效信號，盡量避免假有效信號的出現(xiàn)，因此對同相軸而言查準(zhǔn)率比查全率重要。

2.3 噪聲強(qiáng)度測試

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)度的噪聲作為測試數(shù)據(jù)，測試結(jié)果如表4所示。對其抽取炮檢距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)確地識別出同相軸信號。即使在信噪比-10 dB的極端情況下，層狀模型同相軸已經(jīng)完全被噪聲所淹沒覆蓋，依然可以被完整檢測到，同相軸查準(zhǔn)率依然超過85%，代價僅為存在極少量誤檢測信號。結(jié)果如圖11所示。

3 實際數(shù)據(jù)測試

在驗證本文所述方法正確性和有效性的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步驗證XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動識別的適應(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)行有效同相軸信號拾取，測試結(jié)果如圖12所示。圖12（a）為原始炮記錄，圖12（b）為測試結(jié)果，從圖中可看出初至波和直達(dá)波能被完整識別，箭頭所指附近反射波信號大多都能拾取，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。該實際地震數(shù)據(jù)由XGBoost模型自動識別性能反饋為：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)。

另選取某實際地震資料部分成像剖面進(jìn)行同相軸層位追蹤測試，同樣使用對應(yīng)的實際數(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測試結(jié)果與原始剖面對比可看出，本文訓(xùn)練的XGBoost模型可以完整

4 結(jié)束語

傳統(tǒng)STA/LTA方法的識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到有效信號。對于復(fù)雜模型與實際地震資料而言，為了實現(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。

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（編輯 修榮榮）

基金項目：國家重點研發(fā)計劃項目（2019YFC0605503）;國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金項目（41922028）;國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體基金項目（41821002）;山東省科研機(jī)構(gòu)運費等專項（2021QNLM020001-5）

第一作者及通信作者：黃建平（1981-），男，教授，博士，研究方向為地震波正演及偏移成像方法。E-mail：jphuang@upc.edu.cn。

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

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