共查询到20条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
通过对比分析昭通巡龙测震台记录的重型地面平整机施工事件和微震记录的波形特征差异，认为：强夯土事件释放能量当量相当于ML0.6～1.4级地震，P波初动向下、能量衰减快、波形持续时间短，P/S振幅小于天然地震，两者记录的频谱特征差异较大；微震震相明显，强夯土事件震相不明显。通过分析强夯土事件与微震波形特征差异，可以为非天然地震和天然地震分类识别提供依据。 相似文献
2.
《地震地磁观测与研究》2015,(5)
2009年6月5日下午15时许,重庆市武隆县铁矿乡鸡尾山山体发生一次特大型岩质滑坡,能量相当于ML 2.7地震,与该市辖区内构造地震、爆破、岩溶塌陷等波形进行对比,得到不同类型地震事件的波形特征和频谱特征,此次滑坡波形特点为:波形初动不清晰,在滑坡过程中波形振幅变化不大;由于地表吸收,高频衰减快;0—4 Hz低频段近台波形丰富,优势频率为0.6 Hz。 相似文献
3.
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
4.
5.
利用福建地震台网的人工爆破与天然地震的数字记录,采用波形对比法,分析发生在同一地区的爆破与地震波形特征.结果发现,爆破与地震在震相、P波初动符号分布、振幅比As/Ap等方面具有不同特征,据此得出爆破识别的有效判据,并对一次疑爆事件进行有效检验,为今后爆破的识别提供依据. 相似文献
6.
腾冲火山区地震事件(LP,VT,VE)的识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用腾冲流动数字台网资料，用多种方法对腾冲火山区的地震事件进行识别研究，认为腾冲火山区记录到的地震事件按波形主要分为两类：P波最大振幅明显大于S波及Lg波最大振幅的事件；P波最大振幅小于S波及Lg波最大振幅的事件。其中P波最大振幅明显大于S波及Lg波最大振幅的事件是火山地震的可能性较大。根据多个事件频谱随时间变化扫描图中的频谱特征，认为目前这个地区未记录到长周期事件；但流动台网记录到几组振幅较小，频率较高，振动持续时间双腾冲地震事件的持续时间（一般为6－7s)明显长，达20余秒的颤动事件，波形与Tremor事件曲型图有相似之外，这几个事件是否是Tremor事件，值得深入研究。 相似文献
7.
《应用地球物理》2017,(3)
对非常规油气藏,断层既可以成为油气的流通通道,也可能成为油气藏开采开发的阻碍,体现在(1)导致压裂液的滤失;(2)导致储层水淹;(3)诱发小型地震。因地震勘探分辨率的影响使得部分小型断层无法被有效检测,该类断层在压裂施工过程中变得异常活跃并释放出大量的微震。为此,本文总结出一种融合微震时空特征、相对震级、震源机制、振幅、频率的天然断层识别方法。该方法基于储层力学机理分析天然断层和压裂裂缝激发的力学环境,并得出其时空分布规律;通过引入微地震相对震级的算法对天然断层和压裂裂缝活动所致的微地震事件进行标定,并基于地震位移理论分析天然断层和压裂裂缝所致微震的动力学特征,得出其在频率和振幅存在的差异。通过微地震地面和井中监测实例的应用和验证,该方法能有效地达到对天然断层和压裂裂缝识别的目的。 相似文献
8.
9.
10.
西山村滑坡位于地震活动性剧烈的龙门山地区，这个区域有大量的滑坡在汶川地震中被触发，此后西山村滑坡发生持续变形.为了监测该滑坡体的运移和局部破裂产生的微弱的地震信号，由微震事件获取滑坡滑动和变形模式，2015年八月底至十一月底，我们在滑坡上布置了30套地震仪.首先通过信号到时和波形特征把滑坡上的微震信号从人类活动产生的信号和滑坡体以外的区域地震信号区分开来.然后以识别到的微震波形为模板，用滑动时窗互相关的方法匹配其他的微震事件.结果表明，96个微震事件能被30个台站都记录到.通过对这些事件的定位，我们发现大部分（80个）能被所有台站记录到的事件发生在滑坡的底部，其他的少部分（16个）发生在滑坡的顶部.这意味着有相当多的能量积聚在滑坡的顶部和底部，而滑坡的底部则更活跃.除此外，在滑坡的中部有较多更微弱的事件被周围的部分仪器记录到.基于这些微震事件的位置，我们发现四个辐射地震信号的不稳定区域和钻孔监测到的不稳定区域比较吻合.这些辐射地震信号的不稳定区域应该和滑坡体的运动和内部变形相关.由此表明，地震学方法也是监测滑坡的变形的有效手段，是现有监测手段的有力补充. 相似文献
11.
利用天然地震震源和人工爆破震源之间信号能量分布的差异,结合RBF神经网络技术,对2类事件进行分类,具体步骤如下:使用8个带通滤波器对事件波形进行滤波,并划分为4个波形段:P波、P波尾波、S波和S波尾波,分别计算每个滤波器信道和波形段的能量特征值,以所得32个特征参数作为输入向量,利用RBF神经网络,对地震和爆破事件进行分类识别。结果表明,基于RBF神经网络的地震事件识别方法,识别率为88.1%,具有较高的准确性,可作为地震与爆破事件识别的一个重要依据。 相似文献
12.
选取2019年3月—8月河南平顶山市宝丰县平煤矿区发生的ML 2.0—2.9天然地震、爆破、塌陷等9次震动事件,在区域地质构造背景和波形特征分析基础上,采用短时傅里叶变换(STFT)方法开展时频波谱分析,提取不同类型事件的时频特征。结果显示:(1)天然地震频率成分丰富,且高、低频分布均匀,P波在约3 Hz和8 Hz处存在2个峰值,S波存在多个峰值;(2)爆破事件的时频谱相对集中,以低频为主,P波频率峰值约5Hz,信号主频随时间变化,大致呈线性降低至1—2 Hz;(3)塌陷事件频率成分以4 Hz以下的低频为主,P波无明显峰值且频率成分单一,主频出现在2 Hz左右的面波。本文结果可为今后该矿区震动事件类型判断提供参考依据。 相似文献
13.
14.
山西运城振动事件S变换时频分析 总被引：1，自引：1，他引：0
基于S变换，对2005年以来山西南部运城及其附近地区的振动事件波形进行时频分析，并与山西南部地区的天然地震、爆破和塌陷地震波谱特征进行对比分析。结果表明：天然地震一般S波携带能量较大，衰减较慢，震相高低频成分呈现均匀分布；一般近台记录的人工爆破P波比S波发育，能量衰减较快，震相急促短暂；塌陷地震波列能量随时间和频率的展布相对集中，一般分布在频率较低区域；振动事件震相简单，被不同台站记录的波形能量优势分布及频率分布范围差异较大，衰减特征不明显。据此，基本可以排除山西南部及附近区域的振动事件为天然地震、爆破和塌陷事件的可能。 相似文献
15.
选取乌兰浩特地震台记录到的典型天然地震事件及爆破事件，根据断裂带分布及波形记录特征，分析地震及爆破事件的震相特征。结果表明，研究区域近震波形Pn、Pg、Sn、Sg震相及Sm面波较清晰，Pg、Sg波走时差一般不大于23 s，与中国地震台网中心发布的MS震级间的偏差一般小于0.6级；远震P、S、pP、sP震相可较清晰识别，Pm、L面波记录较明显，P、S波走时差一般不小于25 s，震级偏差一般小于0.4级，且通过震相特征及实地考察发现，爆破多为霍林郭勒区域爆破事件。 相似文献
16.
南阳淅川喀斯特地貌区地震记录特征 总被引：1，自引：1，他引：0
分析河南测震台网记录的南阳淅川喀斯特地貌地区地震波形特征，从初动方向、AS/AP振幅比、反射波PmP与Pg到时差、直达波Pg视速度，与河南省汝阳矿区工程爆破记录波形进行对比分析，发现二者波形特征较为相似，但喀斯特地貌地区地震仍具有典型地震特征，如：初动方向呈四象限分布，振幅比远大于3，反射波记录较弱，Pg波视速度较高。 相似文献
17.
18.
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
19.
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
20.
明灯一号及邻近地区地震与爆炸的识别 总被引：2，自引：0，他引：2
通过明灯一号大当量爆破资料,挑选其周边地区天然地震和人工爆破事件,研究天然地震和人工爆破事件的波形记录特征,并应用两种模式进行识别。结果表明振幅比判据能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可以作为识别两类事件的有效判据。两种模式识别方法的U检验效果较好,表明该研究的特征和方法具有实际应用前景。 相似文献