横向寻优叠加提高地震资料成像精度

针对加权叠加方法中存在的模型道建立不够准确,及自适应加权叠加中存在计算量过大的问题,提出了将这两种方法的优点结合起来建立模型道的方法--横向滑动寻优建立模型道法。首先将欲处理的整个CMP道集采用滑动的办法生成若干子集,选取叠加能量最强的子集作为建立模型道的基础;然后在该子集中采用两两互相关的办法,选出最好的信号道建立模型道;以此为基础,采用逻辑滤波的办法来克服加权成像本身存在的问题,消除加权叠加所带来的不利影响。实际资料处理结果显示,经横向寻优叠加处理后的剖面,去噪效果明显,叠加成像准确。

利用sPn震相精确测定江苏高邮、宝应交界M4.9地震震源深度

从江苏省数字地震台网中选取16个宽频带台站的记录资料(震中距范围约为280～380km),利用滑动窗互相关叠加技术提取出sPn震相,并通过sPn与Pn的到时差准确地测定出2012年7月20日江苏高邮、宝应交界M4.9地震的震源深度为9.4km,总的误差小于1.2km。为了验证计算结果,采用与震相走时无关的时域矩张量反演方法(Time-Domain Moment Tensor Inverse),通过反演不同震源深度(5～25km)模型下的矩张量解来进行逆向佐证。结果显示:在震源深度为9、10km时,反演结果的相关系数达到最大,分别约为0.93、0.92,表明9～10km是此次地震的最佳震源深度范围。另外,利用波形互相关的双差定位法得到的震源深度为10.2km,两者相差仅为0.8km。

利用sPn震相测定芦山M_S7.0级地震余震的震源深度

利用南北地震带南段密集流动地震台阵的观测数据,采用波形互相关方法拾取Pn波走时,应用滑动时窗相关法识别sPn震相,通过sPn与Pn震相之间的走时差测定了芦山地震序列中28个ML4.0级以上余震的震源深度.结果表明,震源深度集中在10～20km范围内,垂直余震带的北西—南东向震源深度剖面揭示,余震分布表现出西深东浅的特点,倾角大约为39°.这些余震在空间上具有较好的线性分布特征,推测可能发生在与主震有关的破裂面上或邻近位置,由此推测主震的破裂面倾角大约为39°.根据余震的空间分布特征,认为芦山地震的发震断层并非双石—大川断裂,可能是其东侧的一条隐伏断层.

利用sPn震相测定柴达木盆地地震的震源深度

利用青海省遥测地震台网的观测记录,对比分析震相特征,提取出了两次地震记录的sPn震相,并分别推导出单、双层地壳模型下的震源深度公式,计算了两次地震事件的震源深度。为验证计算结果的可靠性,利用滑动窗互相关技术进行对比,两者计算出的震源深度相差1.0 km。但分析相关系数图后,认为由于地震震级较小,滑动窗法在识别sPn震相时存在误差,误差修正后得出的结果与人工识别计算的结果一致。

利用sPn震相测定台湾海峡M6.2地震震源深度

采用波形互相关技术获得Pn震相准确到时,然后应用滑动时窗相关法获取sPn与Pn震相的走时差,通过该走时差测定台湾海峡M6.2地震震源深度为14.7 km,并对测定的结果进行分析解释。对比本文计算结果与CAP方法的反演结果得出,本文研究方法更加方便、快捷、精确。

sPn震相特征及在震源深度测定中的应用

通过理论地震图模拟,研究sPn震相特征,分析其影响因素。研究表明:sPn与Pn震相的初动极性关系在不同台站方位角呈现不同特点,基于sPn震相的深度定位方法更适合于中强地震。以2012年9月7日12时16分彝良M_S 5.6地震为例,利用南北地震带南段密集流动地震台阵的观测数据,采用波形互相关方法拾取Pn波走时,应用滑动时窗相关法识别sPn震相,通过sPn与Pn震相走时差,测定震源深度为9.6 km。

地震自动识别及震相自动拾取方法研究进展

微小地震事件的研究工作应用领域广泛,在诱发地震监测、地颤动低频地震监测、地震预警等研究中有举足轻重的地位.而微震事件的自动识别以及震相的自动拾取的研究则是后期微震数据处理工作的基础,包括地震定位、地震成像、震源机制反演等工作.本文就目前各类地震事件自动识别及震相拾取方法的原理起源与大致分类应用进行了阐述,重点介绍了三大类方法:第一类是基于振幅(能量)判据的长短时窗比、震源扫描叠加等事件识别以及震相拾取系列方法;第二类是基于波形互相关技术的事件识别方法;第三类是基于波形自相关的盲搜索技术.最后还列举了几类较为前沿的综合性方法及其应用分析,并与传统搜索和拾取方法进行了比对,认为各类单一传统方法各有利弊,不具有普适性,应就具体的研究领域进行综合应用.