钻孔体应变观测会受到气温、气压及钻孔水位等因素的影响,采用传统方法难以精准有效识别此类干扰。以新安江地震台TJ-Ⅱ型钻孔体应变仪近几年观测数据为研究对象,建立线性回归、K-近邻算法、随机森林等机器学习模型,分析体应变观测的影响因素。基于均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)对模型进行性能评估,发现随机森林模型在各项指标上均优于其他2种模型。采用该模型进行钻孔体应变观测干扰分析,结果表明,温度是影响观测数据质量的主要因素。引入机器学习方法,可精准识别钻孔体应变观测影响因素,为后续相关研究提供有力的数据支撑。
The observation of borehole body strain is affected by factors such as temperature, air pressure, and borehole water level, and it is difficult to accurately and effectively identify such interference using traditional methods. Taking the observation data of the TJ-II borehole body strain at Xinanjiang Seismic Station in recent years as the research object, this study establishes machine learning models such as linear regression, K-nearest neighbor algorithm, and random forest to analyze the influencing factors of borehole body strain observation. Using mean square error (MSE), root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination(R2) to evaluate different models, it is found that the performance of the random forest model is better than other models in all evaluation metrics. The analysis of the observation interference of the borehole body strain was carried out using this model. The results show that temperature is the main factor affecting the quality of the observation data. The introduction of machine learning methods can accurately identify the influencing factors of the observation of borehole body strain, which can provide strong data support for subsequent related research.
2025,46(2): 107-115 收稿日期:2024-7-19
DOI:10.3969/j.issn.1003-3246.2025.02.012
基金项目:中国地震局地震监测、预报、科研三结合课题(项目编号:3JH-202301072)
作者简介:刘晋云(1991—),女,助理工程师,主要从事数据分析工作。E-mail:591878526@qq.com
参考文献:
敖亦乐. 随机森林类算法在地球物理勘探中的相关应用技术研究[D]. 北京:中国石油大学(北京),2019.
龚丽文,张怀,陈石,等. 基于机器学习的长宁地震三维断层面几何特征建模[J]. 地震学报,2023,45(6):1 040-1 054.
韩晓冰,柳庆瑜,范梦宁,等. 基于疏密交叉网格建模的KNN大地电磁反演方法[J]. 采矿技术,2020,20(3):155-159.
何斌,田韬,王恒知. 基于钻孔特性的体应变观测相关性研究[J]. 地震工程学报,2018,40(1):153-158.
李章,李本有,曹志磊,等. 体应变观测干扰分析[J]. 科技资讯,2021,19(19):57-59.
梁梓豪,苗鹏宇,Wang J M,等. 基于随机森林方法的地震损失预测[J]. 地震学报,2024,46(4):649-662.
刘金平,姜立新,杨天青,等. 基于随机森林的地震灾害直接经济损失评估研究——以中国西部地区为例[J]. 中国地震,2024,40(2):355-367.
卢双苓,李惠玲,范晓易,等. 体应变观测数据稳定性影响因素[J]. 地震地磁观测与研究,2018,39(1):123-128.
宋建国,高强山,李哲. 随机森林回归在地震储层预测中的应用[J]. 石油地球物理勘探,2016,51(6):1 202-1 211.
宋晓煜,马广庆,王志敏,等. 怀来台体应变干扰因素分析及质量评价[J]. 四川地震,2022,(2):30-34.
王怀秀,冯思怡,刘最亮. 基于改进随机森林算法的地质构造识别模型[J]. 煤炭科学技术,2023,51(4):149-156.
巫继兰,陈小云,洛旦巴珠,等. 拉萨地震台钻孔体应变观测资料分析[J]. 地震地磁观测与研究,2016,37(6):85-89.
吴明,杨晓东,齐银峰,等. 基于小波分解的宁陕钻孔体应变观测数据分析[J]. 科技与创新,2022,(9):68-69.
张晨蕾,何明文,杨晓东,等. 乾陵地震台钻孔体应变观测资料分析[J]. 地震地磁观测与研究,2022,43(2):128-133.
张雷,王琳琳,张旭东,等. 随机森林算法基本思想及其在生态学中的应用——以云南松分布模拟为例[J]. 生态学报,2014,34(3):650-659.
赵小贺,公续升,闫万晓,等. 马陵山和相公庄台钻孔体应变观测质量影响因素分析[J]. 地震工程学报,2018,40(Z1):95-100.
赵小艳,蒋海昆,孟令媛,等. 基于决策树的川滇地区地震序列类型判定特征重要性研究[J]. 地震研究,2024,47(3):321-335.