新疆天山地震窗口网的进一步研究

基于2008年以来新疆天山及其邻近区域单台数字化地震资料,以地震台为中心,按照ML≥1.0、S-P≤10s范围内的小震月频度统计,并根据其与附近区域内强震的关系筛选出相应的地震窗,然后建立地震窗口网将大震震中包围,研究结果:(1)对新疆天山地区23个地震台站单台地震窗小震月频度数据进行收集处理,并对其强震映震效果进行了分析,最后筛选出5个具有较高预报效能的地震窗。(2)在系统分析各个地震窗异常特征的基础上,进而将5个地震窗构建成窗口网,分别分析一次强震之前,地震窗口网的异常特征,即场上5个地震窗的综合异常特征,试图实现由场求源的目的。通过地震窗口网的构建和分析可以获取丰富的大震三要素的震兆信息,进一步提高地震三要素的预报效能。

广东地震信息网的动态域名服务解决方案

动态域名服务是一种把固定域名解析为动态IP的网络新技术。简要地介绍了动态域名服务技术,并以广东省地震信息网的动态域名服务系统为例,介绍了如何在Win dows2000Server下实现动态域名服务。

支持向量机在储层厚度预测中的应用

将支持向量机运用到储层厚度估计中,利用地震属性及少量测井作为学习样本进行储层预测。通过引入 窗口核函数,准确地反映了不同深度的地质信息。通过实例将支持向量机预测结果与BP网络预测结果进行比 较,结果表明该方法有效可靠,预测精度高,可很好地解决BP网络方法中无法避免的局部极值问题。

1992年8月19日苏萨梅尔7．5级地震前地震窗口网的异常及其预报

１９９２年８月１９日，与中国新疆毗邻的吉尔吉斯斯坦境内的苏萨梅尔地区发生了７．５级强烈地震。震前，中方笔者曾根据新疆部分地震窗口网的异常作出一定程度的短期预报。本文全面分析了窗口网的时空异常特征，并简述了预报过程及其效果，最后对某些问题进行了讨论。

地震检测波的分形神经网络模式识别

基于分形理论提出了尺度窗分配维的概念,与单一分形维相比,尺度窗分配维集合能更好地对自然界中的无规分形进行全面、细致的描述,形成其分形特征向量.将分形特征向量作为输入矢量,通过标准样本集的学习,建立基于分形分析的复杂非线性系统RBF神经网络辨识模型.以地震检测波为分析对象,尝试将该模型应用于混凝土地下连续墙的区域物性预测,实例证明它的可行性.该方法将分形理论与神经网络的优势联合,提出了一条非线性系统检测识别的新技术路线,在无损检测等多个领域具有应用价值.