ในด้านแผ่นดินไหววิทยาการเลือกจุดเริ่มต้น (first-break picking)คือการตรวจจับหรือเลือกจุดเริ่มต้นของการมาถึงของสัญญาณหักเหจากสัญญาณทั้งหมดที่ได้รับจากอาร์เรย์รับสัญญาณและสร้างขึ้นโดยแหล่งกำเนิดสัญญาณเฉพาะ เรียกอีกอย่างว่า การเลือกจุดเริ่มต้น (first arrival picking) หรือการตรวจจับจุดเริ่มต้น (first break detection) การเลือกจุดเริ่มต้นสามารถทำได้โดยอัตโนมัติ ด้วยตนเอง หรือเป็นการผสมผสานทั้งสองแบบ ด้วยการพัฒนาของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และขนาดของการสำรวจแผ่นดินไหว การเลือกอัตโนมัติจึงมักเป็นที่นิยมมากกว่า^{[ 1 ]}

การเลือกจุดเริ่มต้นที่สัมพันธ์กับ เวลาการมาถึงของ การหักเหของคลื่นจะถูกนำมาใช้ในแผนการผกผัน เพื่อศึกษาบริเวณที่มี ความเร็วต่ำใกล้พื้นผิวและการกำหนดค่าแก้ไขแบบคงที่ในภายหลัง ค่าแก้ไขแบบคงที่คือการแก้ไขที่ใช้กับข้อมูลทางธรณีฟิสิกส์ โดยเฉพาะข้อมูลแผ่นดินไหว เพื่อชดเชยผลกระทบจากความไม่สม่ำเสมอใกล้พื้นผิว ความแตกต่างในระดับความสูงของแหล่งกำเนิดคลื่นและเครื่องรับสัญญาณหรือการประยุกต์ใช้ใดๆ เพื่อแก้ไขตำแหน่งของแหล่งกำเนิดและตัวรับสัญญาณ

Gelchinsky และ Shtivelman ^{[ 2 ]} (1983) ใช้ คุณสมบัติ ความสัมพันธ์ของสัญญาณและใช้เกณฑ์ทางสถิติในการประมาณเวลาการมาถึงครั้งแรก

Coppens ^{[ 3 ]} (1985) คำนวณอัตราส่วนของพลังงานของคลื่นไหวสะเทือนของหน้าต่างทั้งสองและใช้อัตราส่วนนั้นเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสัญญาณและเสียงรบกวน

Michael D. McCormark และคณะ^{[ 4 ]} (1993) ได้นำเสนอ วิธีการเครือข่ายประสาท แบบย้อนกลับ (BNN) เครือข่ายประสาทที่แก้ไข ข้อมูล แผ่นดินไหวหรือเลือกจุดแตกหักแรกได้รับการฝึกฝนโดยผู้ใช้ ซึ่งเพียงแค่เลือกและนำเสนอตัวอย่างการแก้ไขร่องรอยหรือการเลือกการหักเหให้กับเครือข่าย จากนั้นเครือข่ายจะเปลี่ยนน้ำหนักภายในซ้ำๆ จนกว่าจะสามารถสร้างตัวอย่างที่ผู้ใช้ให้มาได้อย่างแม่นยำ

Fabio Boschetti และคณะ^{[ 5 ]} (1996) นำเสนออัลกอริทึมแบบแฟรกทัลซึ่งตรวจจับการมีอยู่ของสัญญาณโดยการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของมิติแฟรกทัลตามร่องรอย วิธีนี้ใช้ได้ผลเมื่ออัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนมีขนาดเล็ก แต่ค่อนข้างช้า

วิธีการสหสัมพันธ์โดยตรงได้รับการแนะนำโดย Joseph et al. ^{[ 6 ]} (1999) ซึ่งพัฒนาขึ้นเพื่อใช้กับสัญญาณที่มีความละเอียดเวลาสูงและมีสัญญาณรบกวนต่ำที่ได้มาในห้องปฏิบัติการ ในวิธีนี้ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson ที่มากที่สุดระหว่างส่วนต่างๆ ของรูปคลื่น ที่สังเกตได้ ใกล้กับจุดเริ่มต้นของพัลส์และที่จุดอ้างอิงที่เหมาะสมจะทำหน้าที่เป็นเกณฑ์การกำหนดเวลา

Zuolin Chen และคณะ^{[ 7 ]} (2005) ได้นำเสนออัลกอริทึมแบบหลายหน้าต่างเพื่อตรวจจับการแตกหักครั้งแรก ในวิธีนี้ จะใช้หน้าต่างเคลื่อนที่สามบาน และต้องคำนวณค่าเฉลี่ยของแอมพลิจูดสัมบูรณ์ในแต่ละหน้าต่าง จากนั้นอัตราส่วนตามค่าเฉลี่ยของหน้าต่างจะให้มาตรฐานในการแยกแยะสัญญาณออกจากสัญญาณรบกวนที่ไม่ต้องการ

Wong et al. ^{[ 8 ]} (2009) ได้นำเสนอวิธีการอัตราส่วน STA/LTA วิธีนี้คล้ายกับอัลกอริทึมของ Coppens ^{[ 3 ]}ความแตกต่างคือการหาอัตราส่วนของค่าเฉลี่ยพลังงานสองค่าระหว่างหน้าต่างระยะสั้นและหน้าต่างระยะยาว ซึ่งแสดงด้วย STA/LTA (ค่าเฉลี่ยระยะสั้น/ค่าเฉลี่ยระยะยาว) แทนที่จะคำนวณอัตราส่วนพลังงานของคลื่นไหวสะเทือนของหน้าต่างทั้งสองในอัลกอริทึมของ Coppens

แหล่งที่มา: ^{[ 8 ]}

วิธีนี้คล้ายกับอัลกอริทึมของ Coppens (1985) ความแตกต่างอยู่ที่การคำนวณอัตราส่วนของค่าเฉลี่ยพลังงานสองค่าระหว่างช่วงเวลาสั้นและช่วงเวลายาว ซึ่งแสดงด้วย STA/LTA (ค่าเฉลี่ยระยะสั้น/ค่าเฉลี่ยระยะยาว) แทนที่จะคำนวณอัตราส่วนพลังงานของคลื่นไหวสะเทือนในสองช่วงเวลาตามอัลกอริทึมของ Coppens อนุพันธ์เชิงตัวเลขของอัตราส่วนสามารถกำหนดได้ดังนี้

${\displaystyle {\begin{aligned}&d_{i}=r_{i+1}-r_{i},i=1,2,...(n-1)\\\end{aligned}}}$

โดยที่r _i+1คืออัตราส่วน STA/LTA ณ ดัชนีเวลาi+1และr _i คืออัตราส่วน STA/LTA ณ ดัชนีเวลาiสำหรับคลื่นไหวสะเทือนที่ปราศจากสัญญาณรบกวน ค่าสูงสุดของอนุพันธ์เชิงตัวเลขของอัตราส่วน STA/LTA จะอยู่ใกล้กับเวลาที่คลื่นแรกมาถึง

Wong et al. (2009) ได้ปรับปรุงอัลกอริธึมของวิธีการอัตราส่วนพลังงาน โดยตั้งชื่อวิธีการนี้ว่า อัตราส่วนพลังงานแบบปรับปรุง ในวิธีการนี้ พวกเขากำหนดอัตราส่วนพลังงานดังนี้

${\displaystyle {\begin{aligned}&er_{i}=\sum _{j=i}^{i+ne}x_{j}^{2}/\sum _{j=i-ne}^{i}x_{j}^{2}\\\end{aligned}}}$

โดยที่x _iคืออนุกรมเวลาที่แสดงถึงคลื่นแผ่นดินไหวที่มีดัชนีเวลาi=1, 2 ... Nและจำนวนจุดในหน้าต่างพลังงานคือneจากนั้น อัตราส่วนพลังงานที่ปรับปรุงแล้วจะถูกกำหนดดังนี้

${\displaystyle {\begin{aligned}&er3_{i}=(abs(x_{i})^{*}er_{i})^{3}\\\end{aligned}}}$

จุดสูงสุดของอัตราส่วนพลังงานที่ปรับปรุงแล้วer3iนั้นใกล้เคียงกับเวลาที่คลื่นแรกมาถึงในคลื่นไหวสะเทือนที่ปราศจากสัญญาณรบกวนมาก

แหล่งที่มา: ^{[ 7 ]}

วิธีการนี้จำเป็นต้องคำนวณค่าเฉลี่ยของแอมพลิจูด สัมบูรณ์ จากสัญญาณแผ่นดินไหว โดยใช้ช่วงเวลาเคลื่อนที่สามช่วงก่อนและหลังแต่ละจุดเวลา (ตัวอย่าง)

เมื่อค่าแอมพลิจูดสัมบูรณ์ทันทีเกินเกณฑ์ที่ปรับโดยอัตโนมัติ อัตราส่วนที่คำนวณจากค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาในตัวอย่างเวลาที่ผ่านมาจะใช้เป็นมาตรฐานในการแยกแยะสัญญาณออกจากสัญญาณรบกวนที่ไม่ต้องการ

ตัวเลือกเฟส P อัตโนมัติแบบหลายหน้าต่างทำงานในโดเมนเวลา โดยมีขั้นตอนในการกำหนด: ช่วงเวลา มาตรฐาน เกณฑ์ที่เกี่ยวข้อง และการแก้ไข รูปคลื่น

1. ค่าเฉลี่ยของค่าแอมพลิจูดสัมบูรณ์ภายในช่วงเวลา BTA (ค่าเฉลี่ยก่อนครบกำหนด), ATA (ค่าเฉลี่ยหลังครบกำหนด) และ DTA (ค่าเฉลี่ยหลังครบกำหนด) ถูกกำหนดไว้ดังนี้:

${\displaystyle {\begin{aligned}&{\overline {BTA(t)}}=\sum _{i=1}^{m}{\frac {|u(ti)|}{m}}\\&{\overline {ATA(t)}}=\sum _{i=1}^{n}{\frac {|u(t+j)|}{n}}\\&{\overline {DTA(t)}}=\sum _{j=1}^{q}{\frac {|u(t+j+d)|}{q}}\\&R_{2}(t)={\frac {\overline {ATA(t)}}{\overline {BTA(t)}}}\\&R_{3}(t)={\frac {\overline {DTA(t)}}{\overline {BTA(t)}}}\\\end{aligned}}}$

มาตรฐานR ₂ (t)และR ₃ (t)ใช้สำหรับการจำแนกสัญญาณรบกวนที่มีแอมพลิจูดสูงในช่วงเวลาสั้นและช่วงเวลายาว

2. เกณฑ์กำหนดไว้ดังนี้

${\displaystyle {\begin{aligned}&H_{1}(t)=E_{m}(tp)+\alpha E_{sd}(tp)\\\end{aligned}}}$

โดยที่E _mคือค่าเฉลี่ย และE _sdคือ ค่า เบี่ยงเบนมาตรฐาน ; pคือจำนวนตัวอย่างที่เลื่อน; αคือสัมประสิทธิ์ในการปรับความสูงของเกณฑ์แรก และกำหนดให้เป็น 3 จากสมการนี้เห็นได้ชัดว่าH ₁ (t)จะถูกปรับโดยอัตโนมัติด้วยความแปรปรวนของสัญญาณรบกวนพื้นหลัง

3. H ₁ (t)ถูกกำหนดให้มีค่ามากกว่าระดับเสียงรบกวนที่มีอยู่ก่อนหน้าส่วนใหญ่ และแอมพลิจูดสัมบูรณ์ทันที ณ จุดเวลาทริกเกอร์มีค่าสูงกว่าH ₁ (t)ตามการกำหนดค่าของการมาถึงครั้งแรกของเหตุการณ์ เวลาเริ่มต้นจริงจะต้องเร็วกว่าจุดเวลาทริกเกอร์ ควรใช้การแก้ไขรูปคลื่นเพื่อชดเชยเวลาเริ่มต้นที่ล่าช้านี้ สำหรับการมาถึงครั้งแรกแบบกระตุ้น สามารถใช้ความสูงของแอมพลิจูดสัมบูรณ์และความชัน ที่เป็นตัวแทน ณ จุดทริกเกอร์เพื่อทำการแก้ไขได้

Potash SU เป็นแพ็กเกจที่รวมโค้ดสไตล์Seismic Unix ซึ่งพัฒนาโดย Balazs Nemeth โดยมี ซับรูทีนที่เรียกว่า simple window-based first break picker ซึ่งภาพแสดงภาพแผ่นดินไหวทั้งก่อนและหลังการใช้ซับรูทีนนี้

วิธีการเลือกจุดเริ่มต้นคลื่นแผ่นดินไหว: การเลือกจุดเริ่มต้นคลื่นแผ่นดินไหวอัตโนมัติมีบทบาทสำคัญในการประมวลผลข้อมูลแผ่นดินไหว และส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของภาพตัดขวางแผ่นดินไหว เนื่องจากขนาดของการสำรวจแผ่นดินไหว ที่เพิ่มขึ้น จึงจำเป็นต้องมีวิธีการเลือกจุดเริ่มต้นคลื่นแผ่นดินไหวที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น โดยวิธีการแบบขนานเป็นที่นิยมมากกว่า

การประยุกต์ใช้การตรวจจับสัญญาณช่วงแรก: โดยทั่วไปแล้วนักธรณีฟิสิกส์จะใช้สัญญาณช่วงแรกสำหรับการแก้ไขค่าคงที่ สัญญาณช่วงแรกยังสามารถใช้เป็นข้อมูลการสังเกตสำหรับการจับคู่ประวัติได้อีกด้วย