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利用密集台阵对水力压裂微地震进行监测将有助于优化储层压裂、揭示断层活化.为满足密集台阵海量采集数据的处理需求,本文建立了一种综合运用多种机器学习方法和台阵相关性的、无需人工干预的自动处理流程,从而能够快速得到高质量的密集台阵震相到时目录.该综合策略包括：(1)利用迁移学习在连续波形中快速检测地震事件;(2)利用U型神经网络PhaseNet自动拾取P波、S波震相;(3)利用三重线性剔除法,结合密集台阵到时相关性剔除异常到时数据和地震事件;(4)利用K-means和SVM两类机器学习算法,进一步区分发震时刻接近的多个地震事件,减小事件漏拾率.通过将该流程应用于四川盆地长宁—昭通页岩气开发区微地震监测数据,并将自动处理结果与人工拾取结果进行比对发现,二者在震级测定、定位以及走时成像结果等方面具有很好的一致性,表明本文处理流程结果精度可达到手动处理精度.本文结果为密集台阵地震监测数据的高效、高精度处理提供了新思路. 相似文献
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根据福建地震台网的地震目录,利用各个地震事件前4台的P波到时对Tnow定位方法和4台连续定位方法进行检验,结果表明,两种方法的定位结果相差不大,大部分地震事件的定位偏差也都较小;随震中距的增大,两种方法对网外地震的定位偏差可能增大,这可能和台站集中在震中的一侧、参与定位的台站与地震之间的张角较小有关。波速结构对4台连续定位方法的定位结果存在一定的影响,选择合适的速度模型将有助于改善地震预警定位结果。采用Tnow定位方法不能定位的地震事件相对于4台连续定位方法要多,这可能是由于Tnow定位方法应用了未触发台站的信息,而部分P波到时信息因台站断记或震相记录不清晰等原因而未在地震目录中体现导致的;综合考虑两种定位方法的局限性有助于提高地震预警系统的稳定性和可靠性。 相似文献
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介绍一种高采样率超低频地震电磁场观测系统,通过对几种事件分析和提取方法的优缺点讨论,引入一种新的事件判定和提取方法,即极差归一化变换法,利用该方法对怀来地震台的超低频地震电磁场试验观测数据进行分析处理.研究结果表明:极差归一化变换法在事件阈值计算中不受观测数据幅度变化的影响,且受到背景噪声干扰的影响比较小,是一种比较有应用前景的超低频地震电磁场事件提取方法. 相似文献
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地震事件识别是地震层析成像的重要组成部分。然而,在处理宽频带流动台阵天然地震记录中识别地震事件过程中,利用传统的人工识别方法耗时巨大,效率十分低。本文首先运用STA/LTA 对地震事件进行初步判断,并结合支持向量机信号检测算法和多台联合检验法来提高地震事件判别的准确度及抗干扰能力,达到天然地震事件的自动识别。南岭流动台阵数据的应用结果表明该综合识别算法可自动快速准确地判别地震事件,并可用于地震震相的拾取。 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(6)
为了处理中国台阵项目(ChinaArray)产生的海量数据,本文利用STA/LTA方法进行事件触发检测,利用AIC初动到时修正法检测并修订初动到时.为了检验两种方法联合起来的设置效果,选取了18个地震事件进行分析.为解决误触发问题,统计分析了科学台阵记录的小震功率谱,得出小震的主要频段,从而据此修改滤波器带宽以滤除尽量多的干扰信号,而后进行大量地测试,得到了适合小震事件的STA/LTA窗长.针对小震进行的检测,触发参数设置的比较灵敏,所以对于频率和持续时间与小震相似的信号在测试中都能被检测到.结果表明,利用STA/LTA方法对科学台阵记录的地震事件进行检测,利用AIC方法对其到时进行修正,在所有的试验地震中,检测成功率为99%,初动到时的正确率为96.5%.对于震级在2.0级以下的小震,检测成功率为98%,初动到时的正确率为96%.该研究大大节省了分析时间、提高了工作效率.对于应用科学台阵数据进行地下结构反演、中小地震震源参数研究、各断裂带地震分布等地震学、地球物理学方面的研究具有重要的意义. 相似文献
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雷强 《地震地磁观测与研究》2003,24(6):121-125
1 概述 实时事件检测是地震数据实时处理系统中一项重要任务。无论国家数字地震台网、区域数字地震台网还是单个数字地震台站,都需要对通过传输系统接收到的地动信号进行事件检测。事件检测的目的在于从连续的地面运动信号数据流中,识别出需要处理的事件信号。事件检测的要求,一是尽可能将所有的事件识别出来,即降低漏检率;二是尽可能地 相似文献
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《世界地震译丛》2016,(5)
北京西部房山岩体多次发现动态触发事件,但之前的研究都受限于台站分布稀疏的影响。本文系统地分析了2011年3月11日日本东北近海MW9.1地震和2012年4月14日印度洋MW8.6地震之前和之后各40天内固定台站和流动台站记录的连续波形。首先,本文采用短时平均比长时平均的检测方法构建模板数据库;其次,本文运用波形模板匹配滤波技术对连续波形进行互相关来检测地震事件。最后,本文分别检测得到日本东北近海地震主震后和印度洋地震主震后1 956个和950个地震事件。多数检测到的地震属于浅源(5km)地震并群集出现在北京西部房山岩体北岭向斜构造,这个地区邻近一个正在运行的煤矿。从两次主震的强振幅面波中分别检测出7个和10个地震事件,但对应的强前震和余震波形中则没有检测到类似的多事件爆发模式。多种统计检验表明两次主震后短时爆发事件是动态触发事件。本文认为采矿相关的活动可能扰动了地下应力环境,从而使该地区比其他地区更容易被动态应力触发。 相似文献
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Introduction Potential seismic sources are the areas where destructive earthquakes will probably occur. Being an important work in probability approach of seismic zonation, the determination of potential seismic sources is based on the study of seismicity, seismic tectonics and seismic zone. It has strong effects on the final results of seismic zonation (State Seismological Bureau, 1996). For the different observing view, there are various demarcations in the same region for different resear… 相似文献
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Automatic phase picking is a critical procedure for seismic data processing, especially for a huge amount of seismic data recorded by a large-scale portable seismic array. In this study is presented a new method used for automatic accurate onset phase picking based on the proporty of dense seismic array observations. In our method, the Akaike＇s information criterion （AIC） for the single channel observation and the least-squares cross-correlation for the multi-channel observation are combined together. The tests by the seismic array observation data after triggering with the short-term average/long-term average （STA/LTA） technique show that the phase picking error is less than 0.3 s for local events by using the single channel AIC algorithm. In terms of multi-channel least-squares cross-correlation technique, the clear teleseismic P onset can be detected reliably. Even for the teleseismic records with high noise level, our algorithm is also able to effectually avoid manual misdetections. 相似文献
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将专家知识和神经元网络方法结合起来，利用专家知识和规则构造规则样本的方法来提高神经元网络学习样本的质量，通过神经元网络对规则样本的学习，形成基于专家知识的神经元网络模型。在潜在震源区划分专家系统中有关规则的基础上，将基于专家知识的神经元网络方法引入到潜在震源区定量划分中，并以首都圈地区为例，对其潜在震源区作了定量划分，结果表明，规则样本能较好的反映专家的知识和规则，利用构造规则样本的方法，可以提高 相似文献
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Farnoush Forghani‐Arani Jyoti Behura Seth S. Haines Mike Batzle 《Geophysical Prospecting》2013,61(4):778-787
In studies on heavy oil, shale reservoirs, tight gas and enhanced geothermal systems, the use of surface passive seismic data to monitor induced microseismicity due to the fluid flow in the subsurface is becoming more common. However, in most studies passive seismic records contain days and months of data and manually analysing the data can be expensive and inaccurate. Moreover, in the presence of noise, detecting the arrival of weak microseismic events becomes challenging. Hence, the use of an automated, accurate and computationally fast technique for event detection in passive seismic data is essential. The conventional automatic event identification algorithm computes a running‐window energy ratio of the short‐term average to the long‐term average of the passive seismic data for each trace. We show that for the common case of a low signal‐to‐noise ratio in surface passive records, the conventional method is not sufficiently effective at event identification. Here, we extend the conventional algorithm by introducing a technique that is based on the cross‐correlation of the energy ratios computed by the conventional method. With our technique we can measure the similarities amongst the computed energy ratios at different traces. Our approach is successful at improving the detectability of events with a low signal‐to‐noise ratio that are not detectable with the conventional algorithm. Also, our algorithm has the advantage to identify if an event is common to all stations (a regional event) or to a limited number of stations (a local event). We provide examples of applying our technique to synthetic data and a field surface passive data set recorded at a geothermal site. 相似文献
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研究基于Fourier变换的数据重建方法,既能进行非均匀采样数据重建,又可以去除空间假频. 将不规则采样数据重建问题归结为信息重建的地球物理反演问题,采用最小二乘方法从观测的稀疏或不规则数据反演模型空间完全信息. 在求解信息重建反演问题时,引入DFT 加权范数规则化策略,采用预条件共轭梯度法（PCG）求解,保证解的稳定性和收敛速度. 处理线性同相轴假频问题时,根据采样定理,引入线性预测方法,采用Yule Walker方程由带限信号的无假频低频功率谱预测高频功率谱,达到反假频目的. 本文研究了均匀采样数据内插,非均匀采样数据重建,非均匀分布高频信息重建等方面问题,数值试验取得较好效果. 相似文献
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为改善传统的基于机器学习的网络入侵检测方法只能检测已知入侵行为,对于未知入侵行为的检测存在误警率高、时效性差的不足,提出一种基于混沌算法的地震信息网络入侵检测方法。创建候选地震信息网络特征-混沌变量映射模型,实现变量之间的转化;采用混沌变量迭代演化算法进行地震信息网络特征选择;使用支持向量机对最优特征进行学习,为提高地震信息网络入侵检测精度,利用柯西蜂群算法对支持向量机参数进行寻优,建立网络入侵检测优化模型。仿真实验证明,基于混沌算法的地震信息网络入侵检测方法能有效实现高检测率、低误报率的入侵检测,具有很高的应用优势。 相似文献
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In this paper, the method which can combine different seismic data with the different precision and completeness, even the palaeo-earthquake data, has been applied to estimate the yearly seismic moment rate in the seismic region. Based on this, the predictable model of regional time-magnitude has been used in North China and Southwest China. The normal correlation between the time interval of the events and the magnitude of the last strong earthquake shows that the model is suitable. The value of the parameter c is less than the average value of 0.33 that is obtained from the events occurred in the plate boundary in the world. It is explained that the correlativity between the recurrence interval of the earthquake and the magnitude of the last strong event is not obvious. It is shown that the continental earthquakes in China are different from that occurred in the plate boundary and the recurrence model for the continental events are different from the one for the plate boundary events. Finally the seismic risk analysis based on this model for North China and Southwest China is given in this paper. 相似文献