STA/LTA算法拾取微地震事件P波到时对比研究

本文将HZ-MS48微地震采集仪监测的实际数据,利用STA/LTA算法来识别微地震事件P波到时.比较了在不同STA(短时窗平均值)情况下对拾取精度和结果的影响.结果表明:此算法确定信噪比比较高的微地震事件是非常有效的,能精确拾取P波到时.利用5ms、10ms、20ms三种不同的短时窗处理数据,发现对P波拾取的敏感程度不同,短时窗的值越大,拾取P波的敏感性越低,拾取精度降低,触发的阈值应随着短时窗的增加而减小.

基于STA/LTA算法的地脉动有效信号自动识别研究

地脉动测试已经广泛应用于工程领域,如测试计算场地特征周期,利用地脉动台阵反演土层剪切波速结构等。但是对地脉动数据规范化处理存在争议。以26个场地采集的108条地脉动测试数据为研究对象,自编反STA/LTA算法程序,从计算方法、特征函数和长短时窗时长的选取,探究STA/LTA算法对于地脉动测试数据处理的可行性。结果表明:STA/LTA算法对地脉动测试数据的干扰信号能够准确、快速地识别,并给出了参数设置的推荐值。提高了地脉动数据处理的速度和数据使用的质量。

微震信号自动检测的STA/LTA算法及其改进分析

通过对合成微震数据和实测微震记录的处理实验,对自动检测有效微震信号的STA/LTA(短时窗平均/长时窗平均)算法及其改进的加权系数法、多窗口算法和修正的能量比算法进行了分析和对比,给出了时窗长度、触发阈值和特征函数对算法性能的影响特征及其选取规律.与原STA/LTA算法相比,加权系数法,降低了微震事件的漏判率;多窗口算法和修正的能量比法提高了对低信噪比微震记录检测的正确率及微震到时的拾取精度.

基于改进STA/LTA的高精度超声测厚方法研究

超声测厚技术在工业中的无损检测领域有着广泛应用,对于保证工件厚度规格和质量均匀性具有重要意义。然而,常规高频超声难以满足大厚度、高衰减材料的测厚需求,研究采用低频超声检测与长短时窗比(short-term average/long-term average, STA/LTA)法相结合,并应用于大厚度、高衰减材料厚度检测的方法。低频超声的测厚精度依赖于信号到时提取的准确度,传统STA/LTA算法没有考虑强噪声影响以及信号相位特性,对低频超声难以实现高精度到时提取。因此,基于信号的相位相干特性,提出一种改进的STA/LTA算法。仿真及试验结果表明该算法提升了传统STA/LTA算法的抗噪性,能实现高精度的低频超声信号到时提取,同时实现大厚度、高衰减材料的测厚,厚度相对误差不超过1.33%。

P波自动识别算法及其在四川地震台网中的应用

采用了三种P波自动识别算法对四川地区单台记录的单个地震事件和连续波形进行了测试,结果表明:(1)STA/LTA算法简单高效,无论单个地震事件还是连续波形都能对P波到时有较好的识别效果,但需要挑选时窗长度及阈值以权衡虚报率和漏报率;(2)MER和AIC算法对单个地震P波到时识别精度高,但无法从连续波形中识别单个地震事件;(3)无论哪种方法都无法做到不经过任何其他处理而直接从单一算法中获得准确的S波到时数据;(4)利用多台P波震相的自动识别数据,完全可以实现地震的自动定位。

基于局部相关谱约束的多道匹配追踪算法识别微地震信号

多道匹配追踪算法是将地震记录中的每一道信号分解成一系列相同位移参数、频率参数及相位参数但振幅不同的匹配原子的线性组合。在地震剖面中,有效信号往往具有一定的方向性。为了利用信号的方向性等特征,提出了基于局部相关谱约束的多道匹配跟踪算法。利用局部窗口内的相关谱作为权重,对每次匹配跟踪的方向进行约束,对模拟以及实际的三分量微地震信号分别采用传统的多道匹配跟踪算法和本文提出的方法进行处理。为了验证该算法的准确性及可行性,采用STA/LTA算法对其结果进行事件拾取对比分析,结果表明基于相关谱约束的多道匹配跟踪算法能显著提高微震信号的信噪比,在一定程度上降低了微震事件误判的机率,且使STA/LTA算法的峰值提高1.2倍左右,提高了微震事件检测的可能性,可较为准确地识别出微震信号。

地震加速度监测中事件检测策略比较研究

地震加速度监测中,实时、准确的事件检测具有重要意义。事件检测的常用方法是STA/LTA算法,使用地震加速度原始数据。考虑将地震加速度原始数据进行带通滤波和加速度速度数据转换,再使用STA/LTA算法。研究表明,带通滤波和速度数据都能优化事件检测的效果;二阶同四阶带通滤波效果差别不大;同时使用二阶带通滤波和速度数据的策略检测效果最好。

一种简易稳定火旋风火焰多参量测量系统

研制一种简易稳定火旋风测量演示装置和多参量测试系统。装置主要由旋风罩、竖直槽道组成,实现火旋风的形成和风流旋转观测。利用该系统开展了75%、100%酒精和正庚烷燃料以及不同质量正庚烷燃料火旋风实验,分析温度和火焰光信号变化,并通过火焰光信号的STA/LTA算法分析将火旋风火焰分为三个区域。

基于FPGA的微震信号快速识别系统设计

高采样率的微震数据采集可以提高微震数据的时间分辨率,但同时也增加数据冗余。通过在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)内部嵌入FIR滤波器和STA/LTA算法内核的方法,实现了连续数据采集中对震动数据的识别,降低了连续采集过程中无效噪声数据的空间占用。研究结果表明:所设计系统能对震动数据进行快速识别,在100 k Hz的采样率下,处理1 s的数据仅需2.12 ms。同时与未加入震动数据识别的采集系统相比,在24 h测试中,数据量降低约72%,极大程度地降低了数据存储和传输的压力。

基于高频GPS资料确定强震P波到时研究

针对发生强震时第一时间获得震中及震级是进行预警和后续迅速组织救援等工作的基础,而震中及震级准确计算的前提是获取精确的地震P波到时。本文使用2011年3月11日日本仙台发生Mw9.0地震和2003年12月22日发生于美国加州圣西蒙地区的Mw6.5级地震的高频GPS数据,采用Gamit的TRACK模块获取站点的同震位移,在此基础上利用S变换和STA/LTA算法对GPS地震波进行震相识别获取精确的地震P波到时。

利用高频GPS反演强震发震时刻和震中位置

1研究背景针对全球地震等各种地质灾害的频繁发生,研究人员对地震相关方面的研究不断深入,而随着高频GNSS设备的出现和处理方法的不断改进,高频GNSS成为地震相关研究热点。地震发生后第一时间获得发震时刻、震级及震中是后续预警及应急的基础。传统地震仪在强震(M>7)发生时,会出现限幅、饱和、系统偏差及信号扭曲等现象,给地震参数的获取带来困难(Bilich et al,2008)。

不同信噪比的微震信号初至时刻拾取优化研究

对微震信号的初至时刻的拾取是对微震分析的关键,在现场采集到的微震信号中往往含有大量的噪声,会造成对信号初至时刻的识别误差。基于STA/LTA算法、AIC算法和数字滤波器、小波去噪以及EMD分解去噪等相关降噪方法对含噪信号的拾取效果进行了分析,提出了在不同信噪比的环境下拾取初至时刻的最优算法,对于信噪比大于30 dB的信号可以直接计算初至时刻;对于信噪比在10~20 dB的信号可以使用降噪后的信号来拾取初至时刻;对于信噪比小于10 dB的信号可以使用降噪后的信号与AIC法相结合来拾取初至时刻。同时,根据现场采集到的不同信噪比的微震数据对初至时刻拾取,拾取结果较直接使用单一方法识别精度有所提升。