| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 微地震监测方式对比分析 | 第13-16页 |
| 1.2.2 微地震事件识别技术研究现状 | 第16页 |
| 1.2.3 微地震信号初至拾取技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 微地震事件识别方法 | 第20-34页 |
| 2.1 微地震监测数据形成及特点 | 第20-22页 |
| 2.1.1 射孔信号的形成及特点 | 第20-21页 |
| 2.1.2 微地震信号的形成及特点 | 第21-22页 |
| 2.2 传统微地震事件自动识别方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 STA/LTA法基本原理及应用 | 第22-24页 |
| 2.2.2 传统STA/LTA法识别微地震事件存在的缺陷 | 第24-25页 |
| 2.3 基于射孔信号的微地震事件自动识别方法 | 第25-33页 |
| 2.3.1 有前期射孔数据时微地震事件自动识别方法 | 第25-30页 |
| 2.3.2 无前期射孔数据时微地震事件自动识别方法 | 第30页 |
| 2.3.3 基于射孔信号的微地震事件自动识别方法适用范围 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 微地震信号初至拾取方法 | 第34-42页 |
| 3.1 常规微地震信号初至拾取方法 | 第34-38页 |
| 3.1.1 MER法拾取初至基本原理及应用 | 第34-35页 |
| 3.1.2 分形维法基本原理及应用 | 第35-37页 |
| 3.1.3 传统AIC法基本原理及应用 | 第37-38页 |
| 3.2 Fast-AIC算法的基本原理及优势 | 第38-41页 |
| 3.2.0 Fast-AIC算法的基本原理 | 第38-39页 |
| 3.2.1 Fast-AIC法的准确性验证 | 第39-40页 |
| 3.2.2 Fast-AIC法的高效计算效率验证 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于Fast-AIC算法的微地震事件初至拾取及自动识别方法 | 第42-51页 |
| 4.1 本文方法基本原理 | 第42-46页 |
| 4.1.1 局部数据选取原则 | 第43-45页 |
| 4.1.2 Curvelet变换阈值去噪基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2 模拟数据试算 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 野外数据处理 | 第51-60页 |
| 5.1 有射孔数据时微地震事件初至拾取及自动识别 | 第52-55页 |
| 5.2 无射孔数据时微地震事件初至拾取及自动识别 | 第55-58页 |
| 5.3 本文方法与常规初至拾取方法对比分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
