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1.
利用模板匹配方法对2016-01-21青海省门源县MS6.4地震进行遗漏地震检测以及补充单台震相到时研究。鉴于主震后短时间内目录遗漏较多，故对主震后3 h的连续波形进行检测。主震后3 h内青海测震台网记录到的余震事件共332个，其中单台57个。选取主震后ML2.0以上余震112个作为模板事件，通过匹配滤波的方式扫描出遗漏地震123个，约为台网目录的40%。利用波形互相关提取震相到时的方法对单台事件补充其他台站震相到时，对单台事件重定位，最后得出41个单台事件的震中位置。基于包络差峰值振幅与震级的线性关系估测了检测事件的震级参数，最后将检测后的余震目录与台网余震目录在主震后3 h内的最小完备震级进行了对比分析，结果发现，检测后最小完备震级从ML1.1降到了ML0.6，得到青海测震台网在门源地区最小完整性震级为ML0.6。 相似文献
2.
基于理论地震图，分别探讨台站埋深、S波速度以及衰减结构对井下地震计噪声强度的影响，发现当台站深度小于参考深度即S波速度与声波速度相等的深度时，声波转换波/P波振幅比随深度变化较小；而当台站深度大于参考深度时，声波转换波/P波振幅比随深度指数下降。利用2015年天津爆炸事件在井下地震计记录的波形，分析井下地震计噪声强度的变化特征，其结果与基于理论地震图的结果一致。 相似文献
3.
基于闽粤地区10个地形变观测点40个测项的同震形变波记录,利用幅度比值和小波多尺度分析方法探讨其记录特点和传导机制,结果显示：1)同震形变波到时与震中距有关,波形记录含有d-P和d-S波,不同测项记录到的波形不一致,同测项的记录波形相似;2)幅度比值在一定程度上与震源方位有关,进一步反映其各向异性;3)通过互（自）相关计算和滤波处理,能识别出同震形变波的频带为002~0.04 Hz,峰值在0025 Hz附近;4)智利地震形变波序列小波能谱为64~254 s,能量集中在128~254 s;而尼泊尔地震形变波在不同测点区别较大,潮州台为16~32 s,厦门台为16~64 s。研究结果表明,形变记录中除面波外还包含体波成分,不同震源机制引起的同震形变波传导机制可能存在各向异性,这对于开展地震引发应变等研究有借鉴意义。 相似文献
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珊溪水库地震与构造地震波谱时-频特征的对比研究 总被引：5，自引：1，他引：4
基于2002~2006年浙江地震台网记录的数字化波形资料,利用时-频分析方法,研究了珊溪水库诱发地震和构造地震波谱的时-频特征,发现两者的P波波谱存在差异:1)水库诱发地震P波主频低于构造地震;2)水库诱发地震P波频率成分比构造地震丰富,能量密度频谱随频率轴展布较宽,且出现多个能量较强的频率段;3)水库诱发地震P波能量强度的峰值在整个波列中出现时间较构造地震早且能量衰减快。 相似文献
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使用B-Δ方法对日本东北地区265个地震事件进行分析，得到该地区P波初动包络线增长率，研究其区域差异特性。利用P波初动2～3 s的数据，通过经验公式预测地震震中距；通过对P波初动波形拟合公式Bt·exp(－At)得到拟合参数A和B；在确定公式斜率值后，得到经验系数c值。结果显示，该地区记录到的地震波P波包络线增长率存在一定的深度依赖性，深度较小的地震得到较小的c值，即表现出较为平缓的P波包络线增长率；深度较大的地震得到较大的c值，即表现出较为陡峭的P波包络线增长率。 相似文献
6.
基于地震波及震相到时数据,经地震精定位及震中位置归一处理,给出了冀鲁豫交界地区地壳介质的微动态变化过程.结果显示,该区中等地震前部分台站记录丛集地震P波走时差滑动平均值出现中短期负异常,即地壳介质速度升高,显示出不同方位地壳介质承压状态存在差异. 相似文献
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本文利用高频深源近震地震波形数据的R/Z比来获取沉积盆地速度结构,并以2011-05-10发生在黑龙江省与吉林省交界处(131.09°E,43.32°N)的M W5.7深源地震(深度554.9 km)为例,分析位于松辽盆地沉积层内部NECESSArray中的22个台站记录到的0.5~2 Hz数据,利用沉积盆地对地震波的到时延迟效应及P波和Ps转换波的振幅信息,通过对沉积盆地底部剪切波速度与厚度进行网格搜索获得松辽盆地的速度结构。结果显示,22个台站下方的沉积层顶部剪切波速度为0.1~1.0 km/s,且盆地边缘速度较大,盆地厚度为0~6.5 km,总体呈现内部大于边缘的状态。与已有结果相比,本文结果在沉积层边缘地带较符合实际趋势,表明利用高频近震深源Ps转换波的方法可以较好地获得沉积盆地内部的速度结构。 相似文献
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采用福建地区天然地震和人工爆破事件波形记录，通过一维离散小波变换（DWT）及4层小波包变换（WPT）对信号进行分解，提取出用于识别的4种波形小波特征：小波能量比特征、小波包能量比特征、小波包香农熵特征及小波包对数能量熵，此外还提取出P/S震相振幅比；采用BP神经网络对4种小波特征及分别加入P/S震相振幅比的组合特征进行识别效果检验，结果表明，单小波判据小波能量比特征识别效果好；双判据组合P/S震相振幅比和小波包对数能量熵的组合识别效果最好，可考虑作为实际天然地震与人工爆破在线自动识别系统的识别判据。 相似文献
9.
降噪后的微地震信号存在波形失真问题,基于U型卷积神经网络,引入膨胀系数的空洞卷积,建立U型卷积降噪模型,利用包络熵作为损失函数,对实际微地震信号进行无监督处理,并将U型卷积神经网络的微地震降噪方法(U-NetNA方法)与小波阈值法、时频峰值法、卷积神经网络降噪方法的降噪效果进行对比。结果表明：U-NetNA方法可以应用于合成和实际微地震数据降噪,具有可行性和有效性。与其他方法相比,U-NetNA方法得到更丰富的有效信号特征,能够有效压制噪声,提高微地震信号信噪比。该结果对微地震事件识别、反演定位和裂缝解释等具有参考意义。 相似文献
10.
三峡库首区最小一维速度模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
根据三峡台网2001～2006年记录的490个地震事件中的7 330条P波和3 524条S波到时资料,利用Kissling方法得到了三峡库区最小一维P波和S波速度模型以及台站校正值,并应用于地震的精定位.重新定位后地震走时残差均方根从原来的0.56 s下降到0.41 s,地震定位精度在经度、纬度、深度方向上有了较大提高. 相似文献
11.
对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。 相似文献
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针对主动源地震波重复性高、信噪比低的特点,采用基于模板匹配法的地震自动检测方法,通过编写数据自动处理程序,对参考台实验期间的25 200 s的连续波形记录进行处理,识别出其中13次气枪激发记录波形并获取激发时刻。结果表明,此方法识别率达到100%,无误判情况发生。此方法对诸如地震台阵等需要进行海量数据处理的情况具有借鉴意义。 相似文献
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利用内蒙古测震台网地震事件资料,选取爆破事件中SNR较高的8个爆破事件波形作为模板,使用基于波形互相关系数的模板匹配方法进行震相识别。研究结果表明,在震级相近的情况下,相同类型地震事件各自对应的波形之间互相关系数较大,可作为地震类型判别的依据。 相似文献
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选取甘肃、青海和宁夏区域测震台网19个宽频带数字台站的地震波形，采用CAP震源机制解方法，研究2016-01-21青海省门源县MS6.4地震，得到其震源机制解和最佳震源深度。反演结果显示，最佳双力偶解为，节面Ⅰ：走向143°，倾角40°，滑动角71°，节面Ⅱ：走向347.2°，倾角52.6°，滑动角105.3°，地震矩震级为MW5.9，最优深度解为7.7 km，与其他结果（CENC、IGP-CEA、Harvard）基本一致。利用滑动时窗相关法提取Pn、sPn震相，再利用其到时差测定震源深度为8.5 km，与CAP结果基本一致，验证了该方法的可行性。 相似文献
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通过限定震群集中区范围,剔除同一台站记录的震中位置相近且具有相同路径的地震波,使用双差波速比两次差分的方法,对2017~2018年长岛地区发生的2个震群的波速比值开展特征分析。通过对震相数据敏感性分析得出,双差波速比方法对Pg波到时较为敏感,资料处理时需要将Pg、Sg波震相误差分别控制在0.02 s和0.20 s以内。最终分析结果显示,长岛震群波速比值在1.69~1.78范围内波动,波速比变化与震群活动过程密切相关;震群几次较大余震发生前,波速比呈现低值状态;主震和余震的波速比变化存在差异,可能反映二者发震机理有所不同。 相似文献
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为解决天然地震事件性质辨识依赖人工检测、自动化程度不高且误差较大的问题,利用机器学习中的最小二乘支持向量机（LSSVM）和信息论中的排列熵、近似熵及香农熵等特征参数,建立Entropy-LSSVM地震波形特征提取与事件性质辨识模型。基于2021年青海玛多MS7.4地震、云南漾濞地震事件及人工爆破干扰事件等共计500条波形数据,设计多个不同训练比例与测试比例的随机抽取子实验,采用准确率、召回率、特效度、精确度、F-measure验证该模型的有效性。实验结果表明,熵特征对天然地震和非天然地震事件波形的区分效果明显,且结合熵特征的LS-SVM模型整体性能优于QDA、LDA、朴素贝叶斯、决策树、LogitBoost及RobustBoost等方法,训练集与测试集比例为3∶2的辨识准确率和召回率分别达到99.00%和96.97%,即使训练集只有50条的辨识准确率也可达98%以上,这对天然地震事件的有效甄别有一定参考价值。 相似文献
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利用一种深度学习地震信号检测方法（PhaseNet模型）检测甘肃省岷县MS6.6地震序列,根据地震震相关联技术和绝对定位Hypoinverse方法构建AI检测目录,对比人工分析地震目录和震相报告,分析AI自动处理地震事件的误差范围。结果表明,AI技术能够实现85.5%的人工工作量,定位误差在20 km范围内呈正态分布;在低震级地震事件检测中,AI方法也发挥了显著能力。相比于人工处理方法,AI方法稳定性好、不依赖个人经验、分析速度快,在大震后的地震目录快速产出中能发挥关键作用,可提高地震分析能力、节省人力成本。 相似文献
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基于宁夏区域地震台网资料,采用初至P震相定位法测定2021-09-29中宁M_(L)3.6地震震源深度,同时利用gCAP反演方法测定该地震震源机制解及矩张量解,然后根据震源机制与应力场模拟方法计算现今应力场体系在中宁M_(L)3.6地震震源机制两个节面的相对剪应力和正应力。结果表明,初至P震相定位法和gCAP方法测定的中宁M_(L)3.6地震震源深度均为11 km,震源机制节面Ⅰ走向242°、倾角63°、滑动角8°,节面Ⅱ走向148°、倾角83°、滑动角153°,矩张量解结果表明该地震的双力偶成分占全矩张量解的97.07%,表明该地震为天然地震。结合震中附近2009年以来M_(L)1.0以上地震重定位后的空间分布、区域地质构造和相对剪应力等分析推测,中宁M_(L)3.6地震发震断层可能与天景山断裂东南段附近NNW向断裂薄弱带有关,该地震是在青藏高原东北缘NE向挤压作用下,沿着NNW向断裂剪切滑动引起的一次右旋走滑型地震事件。 相似文献