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1.
研究了从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出来的能量比特征在天然地震和人工爆破事件的自动识别中的有效性及适用性。对波形记录进行了4层小波变换,然后对变换得到的小波系数提取能量比特征,最后利用支持向量分类机ν-SVC进行识别效果检验。实验证明,由bior2.2小波包分解后提取出来的能量比特征对天然地震和人工爆破事件的识别效果很好,可用于实际的自动识别系统作为识别判据之一。 相似文献
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利用小波包变换时频谱识别宁夏及邻区的地震和爆破 总被引：3，自引：0，他引：3
采用dmey小波基函数分别对地震和爆破事件的垂直向记录信号进行小波包变换,计算各事件信号的归一化时频谱值以及P波和S波时频谱值达到最大时的频率fmp和fms,比较地震信号和爆破信号P波段(0～6.25Hz)和S波段(0～6.25Hz)在各相同分解频带内的瞬时谱最大值差异,寻找合适的单项定量识别指标,并综合各单项识别指标形成综合识别判据。运用综合识别判据对银川台记录到的宁夏及邻区14个地震事件和19个爆破事件进行判别,结果表明,各单项定量识别指标的识别率均在80%以上,综合判别结果均与事件的真实类型一致。 相似文献
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《地震学报》2010,(3)
研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用v-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验.通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响.结果表明,上述3种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据. 相似文献
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研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别．首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用upsilon;-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验．通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响．结果表明,上述３种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据． 相似文献
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对琼北地区确定性井下人工爆破和天然地震事件波形特征进行梳理,分析人工爆破与天然地震波不同判据特征。结果表明:P波初动方向、振幅比是识别人工爆破和天然地震的2个主要判据;尾波持续时间、S波最大振幅与持续时间比可作为识别人工爆破和天然地震的一般判据;发震时间可根据事件的强度、规律性,并结合其他判据,仅作为识别过程中的参考因素。 相似文献
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识别天然地震和人工爆破的判据选择 总被引：4，自引：4，他引：0
从快速识别事件性质的要求出发,分析了天然地震和人工爆破的发震时间,P波初动方向,P波、S波振幅比值,P波、S波最大振幅与尾波持续时间比值等判据,得到P波初动方向和P最大振幅与S最大振幅比值是识别爆破和地震的两个有效判据,为研制“识别天然地震和人工爆破的分类决策支持系统”提供了应用依据. 相似文献
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通过分析昭通巡龙2022年11月—2023年5月多次重型地面平整机施工和小震级天然地震事件的记录特征及差异后认为：昭通巡龙强夯土事件的P波初动向下、持续时间短、衰减快、P波与S波最大振幅小于天然地震,强夯土事件波形记录的频谱特征与天然地震差异较大,天然地震P波与S波震相明显,强夯土事件震相不明显。可以利用Pg/Sg谱比、交叉Pg/Sg谱比实现强夯土非天然地震和天然地震事件的分类识别。分类结果表明：当频率大于5 Hz时,Pg/Sg谱比判据基本实现天然地震和强夯土事件分类;交叉Pg/Sg谱比判据对应的分类识别正确率为天然地震事件91.3%,强夯土事件90.7%。交叉Pg/Sg谱比判据比单一频带谱比判据能更好地反映天然地震和强夯土事件的特征差异。 相似文献
8.
为了提取天然地震和爆破或塌方记录波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息,本对山东数字化台网记录的天然地震和爆破或塌方波形进行了小波多分辨率的能量线性度特征分析,提出了用小波变换能量线性度方法识别天然地震与爆破或塌方事件．结果表明：在精细结构小波分解信号“能量”线性度方面,天然地震主要集中在-2．0～1．0之间,爆破或塌方主要集中在2．0～3．4之间;在精细结构小波分解信号“能量”最大值对应的小波分解尺度方面,爆破或塌方主要集中在4～5,频段集中在0．7～3．1Hz之间,而天然地震主要集中在1～2,频段集中在6．25～25Hz之间． 相似文献
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选取首都圈地区2008年8月——2009年9月ML在2.0——2.2范围内的爆破、矿塌和天然地震数据资料,从时间域和频率域进行分析对比,总结出识别爆破、矿塌和天然地震的依据．在时域方面,爆破的初动方向向上,矿塌向下,天然地震的初动方向依赖于台站的分布情况;爆破和矿塌的面波比较发育;天然地震的S波与P波最大振幅比(AS/AP)大于爆破和矿塌,同时,爆破和矿塌的能量衰减比天然地震快．在频域方面,高频成分的能量衰减快于低频;天然地震的拐角频率较高,爆破次之,矿塌的最小;在震中距200 km范围内,爆破的顶峰频率主要分布在5——7 Hz,矿塌分布在2——4 Hz,天然地震的顶峰频率较大,在10——18 Hz范围内.另外,天然地震的频率域较宽,其次为爆破、矿塌． 相似文献
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本文分析了河北怀来多次爆炸、河北三河采石场多次爆炸和低震级天然地震事件的记录特征和时频差异。结果显示:河北怀来爆炸的P波能量强、衰减快、S波发育弱;河北三河采石场爆炸的P波、S波主频均低于怀来爆炸,S波与面波混淆,不同震中距的台站记录低频发育明显;而天然地震的有效频带更宽,频率成分更为复杂。将Pg/Sg谱比判据应用于小震级地震与爆炸的识别中,探索交叉频带谱比对不同地区爆炸的识别。结果表明:高频（＞5 Hz）Pg/Sg谱比判据可将研究数据中的爆炸与小震级地震完全区分;与Sg低频（0—2 Hz）有关的交叉频带谱比可对两个不同地区的爆炸进行识别,交叉频带的谱比判据较传统的单一频带谱比判据能够更好地反映出不同类型事件的特征差异。 相似文献
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Seismic records produced by different seismic sources vary. In this study, we compared the waveform records and time-frequency characteristics of tectonic earthquakes, artificial explosions, and mine collapses in China’s Capital Region. The results show that tectonic earthquakes are characterized by stronger S-wave energy than P-wave energy, obvious high-frequency components, and wide frequency bands of P and S waves. Artificial explosions are characterized by greater P-wave amplitude than S-wave amplitude and near-station surface wave development. Mine collapses are characterized by lower overall frequency, more obvious surface waves, and longer duration. We extracted quantitative discriminants based on the analysis of different event records, with 31 feature values in 7 categories (P/S maximum amplitude ratio, high/low frequency energy ratio, P/S spectral ratio, corner frequency, duration, the second-order moment of spectrum, and energy strongest point). A comparison of the ability of these feature values to recognize distinct events showed that the 6–17 Hz P/S spectral ratio was able to completely distinguish artificial explosions from the other two types of events. The S-wave corner frequency performed relatively well in identifying all three types of events, with an accuracy of over 90%. Additionally, a support vector machine was used to comprehensively distinguish multiple features, with an accuracy for all three types of events reaching up to 100%. 相似文献
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使用P/S谱比法重点对响水爆炸中信噪比较高的几个台站记录进行了处理分析。选取2013年1月19日发生在距其7 km左右的一次天然地震事件作为对比。得出频率在2—15 Hz范围内,90%以上的台站,爆炸P/S谱比大于1,天然地震这一值小于1,而在4—15 Hz范围内,这一结果达到了100%。为了进一步验证此方法判断爆炸与天然地震的可行性,本文又对2015年天津港爆炸事件进行计算,得到了相同的结果。此研究为使用P/S谱比法验证低震级爆炸提供案例。本文在研究的同时,对响水爆炸事件进行了波形特征及频谱特征分析。得出此事件地震记录的震相较单一,与普通的爆破记录较相似,并没有出现像2015年天津港爆炸中那样低速的空气声波与地面耦合的Rayleigh波。得到此事件有两个主频率,分别为0.2—1 Hz和4—10 Hz。 相似文献
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基于小波包和峰度赤池信息量准则的P波震相自动识别方法 总被引：2，自引：2，他引：0
基于小波包变换和峰度赤池信息量准则(AIC), 提出了一种新的自动识别P波震相的综合方法, 即小波包-峰度AIC方法． 首先对由加权长短时窗平均比(STA/LTA)法粗略确定的P波到时前后3 s的记录进行小波包三尺度的分解与重构, 分别计算每个尺度重构信号的峰度AIC曲线并将其叠加, 叠加曲线的最小值则为P波震相到时; 然后对原始地震记录进行有限冲激响应自适应滤波以提高信噪比和识别精度; 最后将小波包-峰度AIC方法应用到合成理论地震图及实际地震记录的P波初至自动识别中. 结果表明: 初至清晰度对识别精度的影响比信噪比对其影响更大; 与单独使用加权STA/LTA方法和峰度AIC法相比, 小波包-峰度AIC法具有更强的抗噪能力, 识别精度更高; 当初至清晰时, 小波包-峰度AIC法自动识别与人工识别的P波到时平均绝对差值为(0.077±0.075) s． 相似文献
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快速、准确地识别天然地震和人工爆破事件是地震台网监测的重要工作之一,也是提高地震观测记录质量、开展地震研究工作的重要基础.针对反向传播神经网络、支持向量机等主流分类识别方法在地震事件分类识别应用上的不足,提出一种基于改进 EWT 和 LogitBoost集成分类器的地震事件分类识别算法.首先,基于S谱能量曲线对传统经验小波变换进行改进,将信号自适应分解为按频率和能量分布的本征模函数;其次,提取 P波与S波最大振幅比,前4个本征模函数的香农熵、对数能量熵,以及去噪后重构信号主频等特征;最后,采用基于集成学习 LogitBoost的决策树集成分类器进行分类.实验结果表明,所提算法具有较高的鲁棒性,能有效解决样本不足的问题,识别准确率达93．1%以上,比集成学习 AdaBoost、反向传播神经网络和支持向量机等方法提高了1%以上,且分类识别效果好. 相似文献
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简要介绍当前国内外关于天然地震与爆破、塌陷等非天然地震特征研究及事件类型识别的进展。对各类事件的定义及主要波形特征进行简要综述,重点介绍了事件类型判定的各类识别方法。与自然界天然地震不同,非天然地震由人工干预或人类活动间接引发。爆破是炸药在爆炸瞬间能量迅速释放,部分能量以地震波形式向外传播,引起地表振动而产生破坏效应的一种地震;塌陷是由于岩层崩塌陷落而形成的地震。虽然在地震台网记录到的天然地震与爆破、塌陷的波形存在一定的共性特征,但由于震源类型、波的传播路径、震源深度等不同,各类事件的波形记录在P波初动、P波与S波最大振幅比、持续时间、震相、短周期面波发育情况、发震时刻、空间位置分布以及频谱特征等方面差异明显。目前主要有两类方法来识别地震与爆破、塌陷等非天然事件。一类为直接基于波形在信号、数据方面的特征,通过定性分析来进行事件类型判定,如波形时频分析对比法、小波变换、相关系数等;另一类为统计学领域诸如模式识别等算法,利用统计算法综合考虑多个事件特征判据的定量判定阀值来实现地震与爆破、塌陷事件类型的识别,如最小距离法、改进的连续亨明方法、Fisher方法、逐步代价最小决策法、支持向量机、前馈神经网络等。两类方法本质上均为提取有效特征判据,即对数据进行降维使用,未将事件记录的全部信息用于事件判定。因此,有必要使用一种可从全部事件记录中自动提取各类信息并可组合底层特征的算法来对各类事件进行判断识别。 相似文献
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利用甘肃省区域地震台网提供的地震波形,计算得到甘肃东南地区2010年1月至2014年6月183个ML≥2.5地震纵、横波的拐角频率和零频极限等震源谱参数,分析2013年7月22日岷县—漳县MS6.6地震前后纵、横波拐角频率比值和零频极限比值的变化特征,间接反映震源处波速比的变化。结果如下:(1)拐角频率比值的平均值约为1.32,而由零频极限比值计算得到的波速比平均值约为1.55,后者高于前者;(2)二者得到波速比的时间变化趋势基本一致:两个波速比在岷县地震前后呈现出"明显升高-下降-震前急剧下降-震后缓慢恢复"的变化过程;(3)二者得到的波速比空间分布基本一致:岷县地震震中附近及合作、舟曲等地区在震前出现低值异常,震中附近地区的波速比在震后有所回升。 相似文献