Алгоритм адаптивного извлечения дисперсионных кривых поверхностных волн на основе кластеризации спектрального изображения

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.

1. Верхоланцев 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.

2. 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: YUEEWF

3. 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: XVMPGP

4. 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.

5. Chamorro 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.

6. 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.

7. 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/bgta0007

8. 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.

9. 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.2024.105615

10. Johnson D.H., Dudgeon D.E. Array signal processing: Concepts and techniques. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1993. 533 p.

11. 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/ggaf323

12. 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.2023.105282

13. 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.

14. Serdyukov 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.

15. 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: 10.1109/78.492555

16. 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.

17. Yilmaz O. Seismic data processing. SEG, Tulsa, 1987.