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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 484 毫秒
1.
本文提出了一种在近震条件下,确定台阵三分向记录图中Pg波震相的初至识别方法,并对美国UPSAR台阵记录到的2003年发生在圣西门(San Simeon)地区6.5级的地震数据进行了Pg波震相分析和识别.分析结果表明,本文提出的震相识别方法是有效的.  相似文献   

2.
兰州地震台阵监测能力研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用兰州地震台阵与兰州地震台数字化近两年的资料,对地震震相特征和震级进行对比分析,结果发现:地震记录震相特征基本相同,台阵有压低干扰背景和突出地震波信号的功能,说明台阵对记录较微弱地震有优势;在震中距小于1 000 km的范围内,兰州台阵的监测能力较明显高于兰州台,而震中距大于1 000 km时,兰州地震台阵与兰州地震台的监测能力相当.  相似文献   

3.
尝试用垂直分量P波接收函数技术,分离莫霍面多次反射透射震相PpPmp,以此确定台阵下方的地壳厚度.利用兰州小孔径台阵记录的16次深远地震资料,分离了PpPmp震相,根据其到时计算台阵下方的地壳厚度约(51.6plusmn;1.8) km,与前人研究结果一致.   相似文献   

4.
利用双差地震定位方法及台阵技术对2002年6月江苏张家港地震序列地震重新定位.双差定位方法对于在一定范围内的地震序列可以提高定位精度;而台阵技术对于微弱近震可以很好地进行精确定位,这样结合这两种方法可以很好地研究该地区地震分布与地质构造的关系.  相似文献   

5.
基于2019年中国地震局"一带一路"鹤岗地震台阵勘选资料,分析了勘选测点记录的近震Pg震相和远震P波震相在时间域和频率域的相关性。时间域相关分析结果显示,鹤岗地震台阵场地对近震Pg震相和远震P波震相的最佳监测距离分别约为550 m和1 570 m;频率域相干分析显示,监测远震P波信号的最佳距离约1 570 m,与时间域分析结果一致;近震和远震的最佳监测距离分别对应勘选台阵最内圆和最外圆半径,可作为该台阵布局设计的依据。台阵增益分析显示,勘选台阵对于Pg和P波震相识别具有一定增强作用。  相似文献   

6.
基于上海地震台阵记录的远震利用台阵处理技术研究了PpSmS、P660S及SKS震相的分裂。根据三震相的分裂参数(快慢波延时时间及快波偏振方向)的差异对上海地震台阵地区地壳、上地幔及下地幔介质的各向异性情况进行了简要分析。  相似文献   

7.
面对海量地震资料,自动准确地拾取震相并确定其到时的需求非常迫切.基于支持向量机技术,本文提出了使用两个分类器SSD和SPS自动识别地震体波震相并自动拾取其到时的方法.相比于传统的自动拾取方法,本文方法能够更准确地识别震相并区分P波和S波.进一步地,我们提出了利用台阵资料辅助识别震相的方案,有效地提高了地震震相拾取的准确率.  相似文献   

8.
根据汶川地震序列,选出距离合适、波形相关性较好的事件作为震源阵,联合永久台阵(那曲、和田台阵),进行震源阵与固定台阵组合研究,计算其台阵响应.结果表明,地震序列可以形成震源阵,按照地震台阵的特殊方法进行研究,可以提高信噪比,为揭示地下精细结构提供条件.  相似文献   

9.
基于中国地震科学台阵资料及内蒙古、甘肃地震台网资料,采用结合台阵策略的震相拾取深度学习方法APP,开展内蒙古地震监测能力薄弱区——阿拉善右旗拾震能力研究。研究结果显示,APP方法检测到了人工目录中97.8%的地震,地震拾取总数为人工目录地震数的22倍。经tomoDD方法定位后,地震深度分布较符合内蒙古西部的地质构造特征。对震源深度与断裂位置间相关性的初步分析显示,深度随纬度变化中有5条深度“集中条带”与研究区7条断裂的位置相对应,深度随经度变化中有4条深度“集中条带”与研究区7条断裂的位置相对应。分析认为,APP拾取方法在实际地震资料应用中展示出较强的泛化能力,可为增强固定地震台网对于监测能力薄弱地区微震的识别能力,以及优化地震台网布局、提高监测能力薄弱地区的地震监测水平等提供参考。  相似文献   

10.
在APP方法的基础上,使用U-net++模型,提出了进一步的改进算法APP++用于台阵下的震相到时自动拾取,测试结果显示,APP++模型在具有和APP相当的拾取能力的同时,还能够更好地避免误识别,且具有跨区域泛化能力;将该方法用于川滇地区的固定台网和流动台阵上,扫描了2014—2019年6年的连续数据,检测到了73 291条地震,发现很好地符合G-R关系,完备震级在1/5~2级之间;地震的空间分布和该区域的断层有很好的一致性;由此计算得到的b值分布图也显示出和当地断层形态、应力状况很好的一致性,研究结果很好地展示了APP++方法的实用性。  相似文献   

11.
Earthquake data include informative seismic phases that require identification for imaging the Earth's structural interior. In order to identify the phases, we created a numerical method to calculate the traveltimes and raypaths by a shooting technique based upon the IASP91 Earth model, and it can calculate the traveltimes and raypaths for not only the seismic phases in the traditional traveltime tables such as IASP91, AK135, but also some phases such as pPcP, pPKIKP, and PPPPP. It is not necessary for this method to mesh the Earth model, and the results from the numerical modeling and its application show that the absolute differences between the calculated and theoretical traveltimes from the ISAP91 tables are less than 0.1 s. Thus, it is simple in manipulation and fast in computation, and can provide a reliable theoretical prediction for the identification of a seismic phase within the acquired earthquake data.  相似文献   

12.
唐明帅  王海涛 《地震学报》2011,33(6):776-787
地震P波波列中地表反射波pP或sP震相的准确识别,对地震震源深度的精确测定具有重要作用.基于新疆和田地震台阵部分地震记录数据,利用F检测算法对震中距分别为22.1°,6.44°和39.62°的3次地震事件进行了地表反射波pP或sP震相检测.结果表明,应用F检测分析新疆和田小孔径地震台阵数据,可以帮助分析人员识别地震的地...  相似文献   

13.
为有效提高山西测震台网震相识别精度,在论述小波变换原理基础上,结合台网记录的震相特征,针对干扰大、能量弱的震相,采用小波变换进行分析。常见噪声干扰相对地震信号频率较高,小波变换能够有效压制噪声,提高震相识别精度;对于能量较弱的震相,可以利用小波变换分解信号,按频率逐层进行震相识别。分析认为,小波变换是识别山西地区震相的有效方法。  相似文献   

14.
基于深度卷积神经网络的地震震相拾取方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
地震震相拾取是地震数据自动处理的首要环节,包括了信号检测、到时估计和震相识别等过程,震相拾取的准确性直接影响到后续事件关联处理的性能,影响观测报告的质量.为了提高震相拾取的准确性,进而提高观测报告质量,本文采用深度卷积神经网络方法来解决震相拾取问题,构建了多任务卷积神经网络模型,设计了分类和回归的联合损失函数,定义了基于加权的分类损失函数,以三分量地震台站的波形数据作为输入,同时实现对震相的检测识别和到时的精确估计.利用美国南加州地震台网的200万条震相和噪声数据对模型进行训练、验证和测试,对于测试集中直达波P、S震相识别的查全率达到98%以上,到时估计的标准偏差分别为0.067s,0.082s.利用迁移学习和数据增强,将模型用于对我国东北地区台网的6个台站13000条数据的训练、验证和测试中,对该数据集P、S震相查全率分别达到91.21%、85.65%.基于迁移训练后的模型,设计了用于连续数据的震相拾取方法,利用连续的地震数据对该算法进行了实际应用测试,并与国家数据中心和中国地震局的观测报告进行比对,该方法的震相检测识别率平均可达84.5%,验证了该方法在实际应用中的有效性.本文所提出的方法展示了深度神经网络在地震震相拾取中的优异性能,为地震震相和事件的检测识别提供了新的思路.  相似文献   

15.
复杂地质结构OBS地震剖面震相识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
震相识别对获取深部速度结构至关重要.横穿加瓜海脊的T1测线东段,地形高差达3 km,沉积厚度相差约2 km,沉积基底变化复杂,对海底地震仪(OBS)地震剖面的震相识别增加了难度.本文以该测线东段OBS数据为例,采用地形校正、基底校正、多次波识别、正演模拟、走时投影等多种手段,开展了复杂构造的OBS震相识别研究,获得了测线下方深部速度结构模型.结果表明,采用的方法对复杂地质结构下OBS震相识别是行之有效的,相比传统的方法提供了更多且准确的震相走时信息,获得的速度模型更加可靠.  相似文献   

16.
A trained analyst can frequently provide a rapid assessment of a seismic record and provide identification for many seismic phases. For digital data a challenge is to find methods (or combinations of methods) which can provide equivalent levels of phase identification and attribute analysis. Until now, there have been few discussions on phase attribute analysis for broadband records, even though the character of the major phases has been recognised several decades ago. We introduce a combination of four simple methods into the analysis of broadband seismograms so as to provide a means of improving phase recognition and the full use of broadband information for far-regional distances where the seismograms are particularly complex (because of the influence of the upper mantle discontinuities). For arrival detection we can employ the energy ratios of the short term behaviour to the long-term trend, using the vertical component and horizontal components of unrotated seismic records. We also use auto-regressive analysis to endeavour to separate broadband records into three parts: the seismic signal, microseismic noise and white noise. The higher order auto- and cross-correlation coefficient (representing the similarity of waveform) can be used to identify the presence of seismic phases, by avoiding the influence of the relatively low order correlation of microseismic noise. For each broadband 3-component record a set of complex traces are constructed and then a variety of definitions of instantaneous phase and frequency can be exploited to separate the behaviour of signal and noise. The complex traces can also be used for polarisation analysis. The changes in the character of the eigenvectors are particularly helpful for recognising the phases of broadband records in the far-regional range. The individual methods are quite powerful but when used in combination can provide a very effective means of phase characterisation.  相似文献   

17.
根据各大网站地震目录和前人研究成果,分析全球地震台网与地震台阵、我国区域台网与地震台阵的监测能力,阐述了地震台阵与密集台网/台阵的区别。研究表明,对同一地区所检测的地震数,地震台阵是地震台网的3-10倍,而震级下限可降低1.2-2级。一般情况下,以微弱信号检测为目的的地震台阵监测能力均优于以结构研究为目的的密集台网/台阵,2种台阵是目的、性质、孔径、形状、台间距、技术手段、研究方法均不同的监测系统。  相似文献   

18.
Statistical tests for regional seismic phase characterizations   总被引:1,自引:0,他引:1  
In seismic analysis some assumptions are often made aboutthe data, e.g. stationarity and Gaussianity. This is not obvious for all realseismic data. Here, we use statistical tests for characterization of regionalseismic data. We apply tests for stationarity, symmetry, linearity, andtime-reversibility. In the analysis we use twelve regional seismic events inFennoscandia recorded with the seismic small-aperture arrays NORESS,ARCESS and FINESA at hypocentral distances in the range from 160 to1580 km. For the tests we use the regional phases Pn, secondary P, Sn and Lg-phases and the preceding noise. Two of the eventsare explosions, two are rockbursts and eight are earthquakes. Theperformance and possibilities of using statistical tests based on bispectra, asa complementary tool for conventional analysis of seismic phases isdemonstrated. The preceding noise recorded before the first onset of theP-wave for the twelve events is tested to be spatially stationarybetween each channel within each array and temporal stationary in 21consecutive time windows of 3.2 sec each. Also, the preceding noise issymmetric and linear. The seismic phases defined by the symmetry test asnon-Gaussian (not symmetric) are all linear. This means a linear model canbe used to characterize both the noise and the phases. The first P-phase for the two explosions is characterized as non-Gaussian at thethree arrays. For all 36 possibly first P-phase arrivals at the three arraystations, 23 are non-Gaussian. The second P-phase is non-Gaussian at13 of 36 data records, the S-phase at eleven of 36 and the Lg-phase at nine of 36. For all the four phases more than 32 of possible36 are time-reversible.  相似文献   

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