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A multi-channel approach for automatic microseismic event association using RANSAC-based Arrival Time Event Clustering(RATEC)

引用

Earthquake Research Advances 2021年第3期1卷 8-20页

作者： Lijun Zhu lindsay chuang James H.McClellan Entao Liu Zhigang Peng School of Electrical and Computer Engineering(ECE)at Georgia Institute of Technology USA School of Earth and Atmospheric Sciences(EAS)at Georgia Institute of Technology USA

In the presence of background noise,arrival times picked from a surface microseismic data set usually include a number of false picks that can lead to uncertainty in location *** eliminate false picks and improve the accuracy of location estimates,we develop an association algorithm termed RANSAC-based Arrival Time Event Clustering(RATEC)that clusters picked arrival times into event groups based on random sampling and fitting moveout curves that approximate *** times far from the fitted hyperbolas are classified as false picks and removed from the data set prior to location *** of synthetic data for a 1-D linear array show that RATEC is robust under different noise conditions and generally applicable to various types of subsurface *** generalizing the underlying moveout model,RATEC is extended to the case of a 2-D surface monitoring *** effectiveness of event location for the 2-D case is demonstrated using a data set collected by the 5200-element dense Long Beach *** obtained results suggest that RATEC is effective in removing false picks and hence can be used for phase association before location estimates.

关键词： RANSAC Phase association Passive seismic Sensor array Classification Multi-channel

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