基于UNet++的地震P波初至拾取研究

基于UNet++对P波初至拾取进行研究,首先对UNet++进行降维,并从网络结构的深度和单个Block的操作两方面对原始网络进行改进;然后给模型选择损失函数和优化器,让模型能够有优化的目标和方向;接着进行数据的预处理,筛选信噪比小于20 dB的数据出来,对其进行小波阈值去噪、归一化处理;最后是训练和验证,选择在验证集上表现最优的一个模型作为最终模型。经过150条测试集数据的测试,证明所使用方法在均值、方差、命中率3项指标上均优于STA/LTA和AR-AIC,其中P波初至拾取的精确率高达98.00%,为P波初至自动拾取提供了一种新思路。

P波初至到时自动拾取技术研究

基于粘滞性单自由度振动器响应下的能量转换理论,提出利用阻尼能量作为目标函数的P波震相到时拾取方法——SDOF Picker算法。使用该方法对江苏及邻区2010—2016年实际记录的9 607组P波初至进行到时自动拾取测试,以地震编目中人工拾取到时为基准,与利用AIC算法自动抬取的结果进行了系统性对比分析,结果显示:SDOF Picker算法和AIC算法自动拾取P波初至的准确率分别为97.1%、91.8%,中值偏差分别为(0.02±0.61)s、(0.05±0.77)s,方差分别为0.37 s2、0.60 s2,这表明SDOF Picker算法的在准确率和拾取精度方面均优于AIC算法。

微地震P波初至拾取的方法

微地震监测技术是一种能够进行实时动态监测的地球物理学新技术。本文主要介绍了微地震P波初至自动拾取的基本原理和应用效果,特别对一种Allen算法和Bear算法结合的AB算法进行了详细研究并通过实验进行验证。使用AB算法实现了对微震事件的自动拾取,并对拾取效果进行分析。

基于改进的STA/LTA方法的微地震P波自动拾取技术

基于STA/LTA方法,提出了一种改进的自动拾取P波到时算法.引入权重因子K,构建了一种新的特征函数,提出寻找STA/LTA曲线上的最大值对应时刻为P波到时的方法,并运用Matlab对冬瓜山铜矿微震事件进行初至拾取分析.结果表明:该方法能够准确地拾取微地震P波初至,减少了传统的STA/LTA算法需要调整触发阈值(Thr)的过程,克服了固定阈值不能适应复杂多变信号到时拾取的缺点,具有抗噪性强、稳定性强、拾取精确度高等优势.

用振幅变化长短时均值比实现地震预警中P波自动拾取

地震P波到时快速、精确的自动拾取是实现地震预警的第一步。目前所有P波到时自动拾取方法都需要进一步考虑准确度问题,据此提出用"振幅变化"长短时均值比方法拾取P波到时。研究表明引进"振幅变化"作为特征函数比Allen的"振幅变化平方"更能突显地震波初至时刻的"突变"特征。对"振幅变化长短时均值比方法"和Allen的"振幅变化平方长短时均值比方法"进行抗噪音分析表明,在较低信噪比条件下,Allen方法不能准确地拾取P波到时,而新方法依然能较准确地拾取P波到时。在较高信噪比条件下,用两种方法拾取的160个M_S>4.0地震P波到时,其误差大都在允许范围内,但新方法拾取的准确度略高。新方法可以看做是对长短时均值比方法的拓展。

基于振幅相对变化实现地震预警中P波的自动拾取

为提高地震P波初至自动拾取的抗干扰性能,提出拾取P波初至的振幅相对变化长短时均值比方法。以振幅相对变化为特征函数,其比振幅绝对变化更能突显地震波初至时刻的突变特征,利用该特征函数计算长短时均值比,减少干扰产生的地震波到时的拾取偏差。在计算特征函数前对地震波实时进行低通滤波,分别采用振幅相对变化长短时均值比方法、Allen方法、AIC准则和PAI-S/K方法,在相同干扰条件下,对160个地震拾取P波初至。研究表明,振幅相对变化长短时均值比方法拾取P波初至抗干扰能力强。该方法在考虑环境干扰、仪器干扰和地震特点基础上确定合适的阈值,可以用于地震预警。

利用高频GPS进行地表同震位移监测及震相识别

结合日本3.11大地震,利用近震区和远震区若干测站的高频GPS观测数据,采用动态精密单点定位技术分析了强震时复杂的地表运动时序,获得了地表同震位移.在此基础上提出利用S变换对高频GPS地震波进行震相识别,有效拾取了P波初至,反演了P波传播速度并与地震仪数据、USGS提供的参考值进行了对比和分析,为后续地震应急、地震预警提供了重要的、科学的决策依据.

微震信号初至拾取的AIC算法及其分析

为了提高微震信号P波初至到时的拾取精度,对微震信号初至拾取的赤池信息量准则(AIC)算法包括AR-AIC算法、VAR-AIC算法进行分析和对比,给出AR模型阶数M、特征函数、时窗长度对拾取结果影响及其选取规律。结果表明:AR模型阶数M对AR-AIC算法的计算精度和计算速度有较大影响,AR模型阶数M越大,算法计算速度越慢,AR模型阶数M应选择AIC(M)最小值时的阶数M或者选择AIC(M)最小值稍前的阶数M;特征函数、时窗长度对VAR-AIC算法的计算精度有影响,特征函数建议选择CF_(4),时窗长度建议选择600~1000个采样点,时窗结束时刻为信号最大振幅值时刻,开始时刻为信号最大振幅时刻向前移动600~1000个采样点。

基于LabVIEW的微震实时监测系统

针对锡铁山铅锌矿深部地压活动频繁的现状,提出了一种基于LabVIEW的微震实时监测系统的设计方案。该系统采用三分量检波器检测微震信号,通过前置放大电路、滤波电路、NI CRIO-9014嵌入式实时控制器与NI 9201采集模块将信号送入工控机及LabVIEW软件平台进行处理,从而实现微震实时监测及定位功能。实际应用表明,该系统的实时性和准确性满足设计要求,具有一定的可行性。

攀西裂谷带及其邻区的现代构造应力场特征

本文主要根据近30多年来,发生在攀西裂谷地区地震的断层面解,辅以其它手段的资料,讨论该地区的现代构造应力场。结果表明,攀西裂谷带的受力状态已由过去的拉张变为现今的压扭,是一条消亡的古裂谷带。

基于变分模态分解和独立成分分析的矿山微震信号降噪

微震信号降噪对P波、S波初至拾取、震源定位和震源机制反演等具有重要意义,为此提出一种基于变分模态分解和独立成分分析的微震信号降噪方法。采用变分模态分解将微震信号分解为特定数目的模态分量,再根据模态分量与原微震信号的相关系数剔除噪音特别大的模态分量。针对噪音与有用信号混合的模态分量,采用独立成分分析提取有用信号,再与剩余的低频模态分量相加得到VMD_ICA降噪信号。此外,采用正弦函数拟合的方法去除VMD_ICA降噪信号存在的工频噪音。信号测试表明:VMD_ICA法和VMD_ICA_Sine法降噪均能有效保留微震信号的局部特征,且其信噪比大于直接去除部分模态分量。矿山微震信号应用进一步表明:VMD_ICA法和VMD_ICA_Sine法均能提高微震信号的信噪比,有效地提高了PAI-K法P波初至拾取效果,且VMD_ICA_Sine法优于VMD_ICA法降噪效果。综上所述,VMD_ICA_Sine法能为矿山微震信号降噪提供一种较好的分析方法。

基于EEMD_Hankel_SVD的矿山微震信号降噪方法

针对矿山微震信号降噪,提出了一种基于EEMD_Hankel_SVD(集合经验模态分解_Hankel矩阵_奇异值分解)的微震信号降噪方法。首先采用EEMD获得多层模态分量,计算各模态分量与原始信号的相关系数,剔除第一个相关系数差值局部最大值前的模态分量。对剩余各模态分量分别构建Hankel矩阵,再计算各Hankel矩阵的奇异值矩阵。根据奇异值曲线划分信号空间和噪声空间,实现剩余各模态分量的降噪,进而对降噪后的模态分量相加得到降噪信号。仿真试验表明该方法能有效保留信号的局部特征,提高了信噪比;矿山微震信号应用表明该方法有效地提高了STA/LTA,PAI-K和AIC法P波初至拾取效果;仿真试验和矿山微震信号P波拾取均表明该方法降噪效果优于小波重构、EMD重构和Hankel_SVD降噪,且该方法与AIC法结合拾取效果最佳。

基于IGS观测数据的智利Mw8.2级地震分析

利用2014年智利Mw8.2级地震前后各3d的震中周边40个IGS站的连续观测数据和IGS精密星历,计算获得远场同震地表位移,结果显示,智利地震同震水平位移影响范围达1 500 km^2 000 km;经过对其中2个IGS站的高频观测数据进行解算,获得地震发生瞬时测站动态运动轨迹,在此基础上,使用S变换,过滤背景噪声,有效拾取P波初至时刻,反演出P波在地壳中的传播速度,并与IRIS提供的参考值进行对比和分析,说明结果的可靠性。