Phase arrival identification-Kurtosis (PAI-K)

 

Фазовая идентификация по Эксцессу распределения.

 

Saragiotis др. (2002, 2004) предложили алгоритм, основанный на статистике высшего порядка.

 

См. статьи:

Saragiotis, C. D., L. J. Hadjileontiadis, and S. M. Panas, 1999, A higher-order statistics-based phase identification of three-component seismograms in a redundant wavelet transform domain: Proceedings of the IEEE Workshop High-Order Statistics, 396–399.

Saragiotis, C. D., L. J. Hadjileontiadis, and S. M. Panas, 2002, PAI-S/K: A robust automatic seismic Pphase arrival identification scheme: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40, no. 6, 1395–1404,

Automatic Event Detection on Noisy Microseismograms. Fangyu Li*, Jamie Rich, and Kurt J. Marfurt, The University of Oklahoma; Huailai Zhou, Chengdu University of Technology; SEG Denver 2014 Annual Meeting.

 

Для последовательности выборок X1, X2, ... определяются статистические параметры:

1. Среднее значение

2. Стандартное отклонение

3. Асимметрия распределения

Для нормального распределения асимметрия равна нулю. Любое симметричное распределение должно иметь асимметрию, близкую к нулю.

4.  Эксцесс распределения

 

Эксцесс должен быть высоким для негауссовых событий (таких как сейсмические волны).

 

Алгоритм:

 

Подобно методу STA/LTA вычисляются эксцессы в коротком окне (STK) и в большом окне (LTK). Пусть ls - длина короткого и ll - длина большого окон. Тогда

 

Окончательный критерий определяется как

где e - фактор стабилизации (добавляемый уровень белого шума).

Алгоритм иллюстрируется на примере данных Вибросейс на территории Непско-Ботуобинской антеклизы.

Тут: Trace - фрагмент сейсмотрассы, ER=STK/LTK(t) - Отношение эксцессов, ERF - отфильтрованная ER фильтром EPS,  DISP - производная от ERF. Время указано в миллисекундах.

Следует отметить, что этот метод требует значительных размеров окон расчета эксцессов.

 

К началу раздела.

  

К началу инструкции