一种基于深度残差收缩网络的低信噪比地震检测模型

本发明公开了一种基于深度残差收缩网络的低信噪比地震检测模型，针对不同台站或检波器采集地震记录中噪声的不同，在设计软阈值函数的基础上，引入注意力机制，构建了一种深度残差收缩网络，用于低信噪比地震记录中地震事件的检测。在设计的网络中，软阈值函数作为非线性变换层被插入到深度网络结构中，以便有效过滤噪声相关特征的影响。同时，在网络中引入注意力机制，并加入自适应斜率模块，自动获取地震信号去噪的最优阈值，实现不同信号、不同程度噪声的最佳处理。通过训练，深度残差收缩网络可以自适应地确定去噪阈值，使得每个地震信号具有自己的阈值集，进而达到强背景噪声下地震事件准确检测的目的，提升地震事件检测的准确率。