geophystechГеофизические технологииRussian Journal of Geophysical Technologies2619-1563IPGG SB RAS10.18303/2619-1563-2026-2-38geophystech-487Research ArticleСтатьиАлгоритм адаптивного извлечения дисперсионных кривых поверхностных волн на основе кластеризации спектрального изображенияAlgorithm for adaptive extraction of surface-wave dispersion curves based on spectral image clusteringhttps://orcid.org/0009-0002-9241-8641БубновЕ. И.BubnovE. I.

Евгений Ильич Бубнов - инженер лаборатории динамических проблем сейсмики Института нефтегазовой геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; инженер-исследователь Научно-образовательного центра “Газпромнефть НГУ

630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3

630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Eugene I. Bubnov

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090

Pirogov Str., 1, Novosibirsk, 630090

e.bubnov@g.nsu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3251-0289ЯблоковА. В.YablokovA. V.

Александр Викторович Яблоков - кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории динамических проблем сейсмики Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; старший научный сотрудник Новосибирского государственного университета

630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3

630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Alexandr V. Yablokov

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090

Pirogov Str., 1, Novosibirsk, 630090

YablokovAV@ipgg.sbras.ruИнститут нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; Новосибирский государственный университетРоссияTrofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RAS; Novosibirsk State UniversityRussian Federation202611092026023849Copyright © Бубнов Е.И., Яблоков А.В., 20262026Бубнов Е.И., Яблоков А.В.Bubnov E.I., Yablokov A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rjgt.ru/jour/article/view/487

Разработан  алгоритм  автоматического  адаптивного  извлечения  дисперсионных  кривых поверхностных волн AACPDC (Automatic Adaptive Clustering Picking Dispersion Curves) для метода  многоканального анализа  поверхностных  волн  MASW  (Multichannel  Analysis  of  Surface  Waves).  Алгоритм  включает  пороговую фильтрацию  спектрального  изображения,  кластеризацию  DBSCAN,  восстановление  кривой  на  участках  с  низким отношением сигнал/шум и коррекцию выбросов. Спектральный анализ выполняется помехоустойчивым методом SFK. Апробация  проведена  на  синтетических  данных,  материалах  инженерной  сейсморазведки  Республики  Алтай  и данных  3D-сейсморазведки  нефтегазовых  месторождений  России.  Результаты  показали  устойчивое  выделение фундаментальной  моды  в  различных  геологических  условиях  и  возможность  полностью  автоматизированной обработки без перенастройки параметров.

An adaptive automatic algorithm for surface-wave dispersion curve extraction AACPDC (Automatic Adaptive Clustering Picking Dispersion Curves) was developed for the MASW method. The algorithm combines spectralimage thresholding, DBSCAN clustering, curve reconstruction in low signal-to-noise ratio regions, and outlier correction. Spectral analysis is performed using the noise-resistant SFK method. The algorithm was validated on synthetic data, engineering seismic surveys from the Altai Republic, and 3D seismic data from Russian oil and gas fields. The results demonstrated robust extraction of the fundamental mode under various geological conditions and fully automated processing without parameter retuning.

сейсморазведкаповерхностные волныспектральный анализseismicsurface wavesspectral analysisРабота выполнена при поддержке проекта ФНИ FWZZ-2026-0052.The study was carried out within the framework of the project No. FWZZ-2026-0052.ReferencesВерхоланцев А.В. Использование дисперсионных кривых поверхностных волн для изучения грунтовых условий в рамках работ по СМР // Современные методы обработки и интерпретации сейсмологических данных: Материалы XII Международной сейсмологической школы. Обнинск: ФИЦ ЕГС РАН, 2017. С. 79–81. EDN:ZMZXQN.Askari R., Ferguson R.J., Isaac J.H., Hejazi S.H. Estimation of S-wave static corrections using CMP crosscorrelation of surface waves // Journal of Applied Geophysics. 2015. Vol. 121. P. 42–53. doi: 10.1016/j.jappgeo.2015.07.004.Сердюков А.С., Яблоков А.В. Многоканальный анализ поверхностных волн с фокусированием пространственно-временных спектров // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017. XIII Международный научный конгресс: Сборник материалов в 10 т. Новосибирск: СГУГиТ, 2017. Т. 2, № 4. С. 53–57. EDN: YUEEWFChamorro D., Zhao J., Birnie C., Staring M., Fliedner M., Ravasi M. Deep learning-based extraction of surface wave dispersion curves from seismic shot gathers // Near Surface Geophysics. 2024. Vol. 22 (4). P. 421–437. doi:10.1002/nsg.12298.Яблоков А.В., Сердюков А.С. Спектральный анализ поверхностных волн на основе временно-частотных представлений // Науки о Земле. Современное состояние: Материалы V Всероссийской молодежной научно-практической школы-конференции. Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2018. С. 72–74. EDN: XVMPGPDai T., Xia J., Ning L., Xi C., Liu Y., Xing H. Deep learning for extracting dispersion curves // Surveys in Geophysics. 2021. Vol. 42 (12). P. 69–95. doi:10.1007/s10712-020-09615-3.Askari R., Ferguson R.J., Isaac J.H., Hejazi S.H. Estimation of S-wave static corrections using CMP crosscorrelation of surface waves // Journal of Applied Geophysics. 2015. Vol. 121. P. 42–53. doi: 10.1016/j.jappgeo.2015.07.004.Dal Moro G. Some aspects about surface wave and HVSR analyses: a short overview and a case study // Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata. 2011. Vol. 52 (2). P. 241–259. doi: 10.4430/bgta0007Chamorro D., Zhao J., Birnie C., Staring M., Fliedner M., Ravasi M. Deep learning-based extraction of surface wave dispersion curves from seismic shot gathers // Near Surface Geophysics. 2024. Vol. 22 (4). P. 421–437. doi:10.1002/nsg.12298.Ester M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press, 1996. P. 226–231.Dai T., Xia J., Ning L., Xi C., Liu Y., Xing H. Deep learning for extracting dispersion curves // Surveys in Geophysics. 2021. Vol. 42 (12). P. 69–95. doi:10.1007/s10712-020-09615-3.Hu M., Pan Y., Wang T., Wang Y. Automatic picking of surface-wave dispersion curves with an image segmentation method // Journal of Applied Geophysics. 2025. Vol. 233. P. 105615. doi: 10.1016/j.jappgeo.2024.105615Dal Moro G. Some aspects about surface wave and HVSR analyses: a short overview and a case study // Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata. 2011. Vol. 52 (2). P. 241–259. doi: 10.4430/bgta0007Johnson D.H., Dudgeon D.E. Array signal processing: Concepts and techniques. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1993. 533 p.Ester M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press, 1996. P. 226–231.Kuang X., Pan Y., Zhang Z., Yuan S. Automatic picking of multimodal Rayleigh-wave dispersion curves from multicomponent data with an energy-density-based clustering method // Geophysical Journal International. 2025. Vol. 243 (1). P. ggaf323. doi: 10.1093/gji/ggaf323Hu M., Pan Y., Wang T., Wang Y. Automatic picking of surface-wave dispersion curves with an image segmentation method // Journal of Applied Geophysics. 2025. Vol. 233. P. 105615. doi: 10.1016/j.jappgeo.2024.105615Liu H., Li J., Hu R. Automatic and adaptive picking of surface-wave dispersion curves for near-surface application // Journal of Applied Geophysics. 2024. Vol. 221. P. 105282. doi: 10.1016/j.jappgeo.2023.105282Johnson D.H., Dudgeon D.E. Array signal processing: Concepts and techniques. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1993. 533 p.Park C.B., Miller R.D., Xia J. Multichannel analysis of surface waves // Geophysics. 1999. Vol. 64 (3). P. 800– 808. doi:10.1190/1.1444590.Kuang X., Pan Y., Zhang Z., Yuan S. Automatic picking of multimodal Rayleigh-wave dispersion curves from multicomponent data with an energy-density-based clustering method // Geophysical Journal International. 2025. Vol. 243 (1). P. ggaf323. doi: 10.1093/gji/ggaf323Serdyukov A.S., Yablokov A.V. Multichannel analysis of surface waves with focusing of space-time spectra // Interexpo GEO-Siberia: Proceedings of the XXI International Scientific Congress. SSUGT, Novosibirsk, 2017. Vol. 2 (4). P. 53–57. (In Russ.).Liu H., Li J., Hu R. Automatic and adaptive picking of surface-wave dispersion curves for near-surface application // Journal of Applied Geophysics. 2024. Vol. 221. P. 105282. doi: 10.1016/j.jappgeo.2023.105282Serdyukov A.S., Yablokov A.V., Duchkov A.A., Azarov A.A., Baranov V.D. Slant f-k transform of multichannel seismic surface wave data // Geophysics. 2019. Vol. 84 (1). P. A19–A24. doi:10.1190/geo2018-0430.1.Park C.B., Miller R.D., Xia J. Multichannel analysis of surface waves // Geophysics. 1999. Vol. 64 (3). P. 800– 808. doi:10.1190/1.1444590.Stockwell R.G., Mansinha L., Lowe R.P. Localization of the complex spectrum: the S-transform // IEEE Transactions on Signal Processing. 1996. Vol. 44 (4). P. 998–1001. doi: 10.1109/78.492555Serdyukov A.S., Yablokov A.V., Duchkov A.A., Azarov A.A., Baranov V.D. Slant f-k transform of multichannel seismic surface wave data // Geophysics. 2019. Vol. 84 (1). P. A19–A24. doi:10.1190/geo2018-0430.1.Verkholantsev A.V. Using dispersion curves of surface waves for seismic microzonation study // Modern Methods of Processing and Interpretation of Seismological Data: Proceedings of the XII International Seismological School. Obninsk, 2017. P. 79–81. (In Russ.).Stockwell R.G., Mansinha L., Lowe R.P. Localization of the complex spectrum: the S-transform // IEEE Transactions on Signal Processing. 1996. Vol. 44 (4). P. 998–1001. doi: 10.1109/78.492555Wang Z., Sun C., Wu D. Automatic picking of multi-mode surface-wave dispersion curves based on machine learning clustering methods // Computers & Geosciences. 2021. Vol. 153. P. 104809. doi: 10.1016/j.cageo.2021.104809.Wang Z., Sun C., Wu D. Automatic picking of multi-mode surface-wave dispersion curves based on machine learning clustering methods // Computers & Geosciences. 2021. Vol. 153. P. 104809. doi: 10.1016/j.cageo.2021.104809.Yablokov A.V., Serdyukov A.S. Spectral analysis of surface waves based on time-frequency representations. Earth Sciences. Current state // Proceedings of V All-Russian Early-Career Scientific and Practical School. NSU, Novosibirsk, 2018. P. 72–74. (In Russ.).Yilmaz O. Seismic data processing. SEG, Tulsa, 1987.Yilmaz O. Seismic data processing. SEG, Tulsa, 1987.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.