一种基于图像分割的DAS微震事件自动识别方法

本申请提出一种基于图像分割的DAS微震事件自动识别方法，包括将原始DAS数据的二维图像数据输入到预先训练的语义分割模型中，模型会对每个像素进行分类，并输出一个与二维图像数据大小相同的概率分布图，用于展示每个像素属于微震事件的概率；通过对概率分布图进行事件连通域分析，可以确定微震事件的位置和范围，并在事件连通域分析的基础上，可以结合地震学的相关知识来进一步确定震源的位置。能够实现在极低信噪比环境下的微震事件的识别精度；利用语义分割模型可以减少人工标记成本，从而大幅减少人工干预；针对大规模的原始DAS数据，通过在概率分布图基础上的事件连通域分析，能够快速完成事件检测，能够兼顾实时性和鲁棒性。