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STA/LTA—AIC算法对地震P波震相拾取稳定性影响 总被引：1，自引：1，他引：0
选取区域地震台网记录的地震波形数据,使用STA/LTA算法与STA/LTA—AIC算法,进行地震P波震相初至到时自动拾取,对地方震及震中距较大的震相进行P波震相拾取效果分析,发现:STA/LTA算法对于地方震P波震相识别精度较高,与STA/LTA—AIC算法拾取的P波震相初至到时相差不大;震中距变大后,STA/LTA算法对P波拾取位置相对于最佳位置向后延迟,STA/LTA—AIC算法有效矫正了STA/LTA算法拾取位置的延迟问题,与人工拾取位置差别可忽略不计。 相似文献
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精确获取震相到时是地震定位和地震走时成像等研究的重要基础.近年来，随着地震台站的不断加密，地震台网监测到的地震数量成倍增长，发展快速、准确、适用性强的震相到时自动拾取算法是地震行业的迫切需求.本文在前人工作基础上，发展了Pg、Sg震相自动识别与到时拾取的U网络算法（Unet_cea），使用汶川余震和首都圈地震台网记录的89344个不同震级、不同信噪比的样本进行训练和测试.研究表明，U网络能够较好地识别Pg、Sg震相类型和拾取到时，Pg、Sg震相的正确识别率分别为81%和79.1%，与人工标注到时的均方根误差分别为0.41 s和0.54 s.U网络在命中率、均方根误差等性能指标上均明显优于STA/LTA和峰度分析自动拾取方法.研究获得的最优模型可以为区域地震台网的自动处理提供辅助. 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(3)
微小地震事件的研究工作应用领域广泛,在诱发地震监测、地颤动低频地震监测、地震预警等研究中有举足轻重的地位.而微震事件的自动识别以及震相的自动拾取的研究则是后期微震数据处理工作的基础,包括地震定位、地震成像、震源机制反演等工作.本文就目前各类地震事件自动识别及震相拾取方法的原理起源与大致分类应用进行了阐述,重点介绍了三大类方法:第一类是基于振幅(能量)判据的长短时窗比、震源扫描叠加等事件识别以及震相拾取系列方法;第二类是基于波形互相关技术的事件识别方法;第三类是基于波形自相关的盲搜索技术.最后还列举了几类较为前沿的综合性方法及其应用分析,并与传统搜索和拾取方法进行了比对,认为各类单一传统方法各有利弊,不具有普适性,应就具体的研究领域进行综合应用. 相似文献
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准确拾取P、S波震相到时是深入开展地震波研究工作的基础，本文改进了自动拾取参数优化函数算法和质量评估方案，引入了拾取到时优化方案，使用基于参数优化的频带-带宽拾取算法、AICD拾取算法和峰度拾取算法对腾冲地区7个宽频带地震台站记录的地震资料开展了地震P、S波到时自动拾取，对拾取结果进行了优化和质量判定.结果表明：经参数优化、拾取优化后，采用3种方法自动拾取的P、S波到时与人工拾取到时的时差在0.1 s内的记录占比分别达到74.66%、70.98%.这些参数值均优于算法改进前的同类参数，证明了优化方法的可靠性. 相似文献
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区域地震信号自动识别方法及应用(英文) 总被引：2，自引：0，他引：2
地震信号的实时、自动、准确识别对于地震自动速报和地震预警十分重要。仿真信号试验分析表明,观测数据的四阶统计量函数(BKCF)对信号与噪声在能量和(或)频率方面的微弱差异变化具有较高的分辨能力。以此为基础,本文提出了一种新的自动探测区域地震事件的方法和测定直达波震相到时的BKCF-AIC方法。为了进一步提高波震相到时测定的精度,本文首先对指定时段的P-波记录进行偏振特性分析,其次对含有P波的S波记录进行偏振滤波处理,再次应用上述方法测定震相到时。与传统算法相比,基于山东测震台网记录的区域地震震例分析结果表明,使用本文提出的方法能够大幅度降低地震事件误检、漏检率,进一步提高了震相识别精度。 相似文献
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以JOPENS系统实时流接收为基础,应用Redis共享内存技术和近年来发展较快的深度学习震相自动识别技术,设计一套可7×24小时不间断稳定接收并实时识别连续地震流数据中P、S震相的系统,为地震台网实时数据处理提供一套辅助工具,并在福建省地震局测震台网128个台站的实时数据流上进行测试。该工具由Redis实时数据流共享模块与深度学习震相到时自动拾取、MSDP震相格式转换3个模块组成,可以实时接收并自动识别台网地震连续波形,生成P、S震相报告,并可导入MSDP人机交互工具进一步处理,在一定程度上可以减轻人工处理工作量。 相似文献
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基于粘滞性单自由度振动器响应下的能量转换理论,提出利用阻尼能量作为目标函数的P波震相到时拾取方法——SDOF Picker算法。使用该方法对江苏及邻区2010—2016年实际记录的9 607组P波初至进行到时自动拾取测试,以地震编目中人工拾取到时为基准,与利用AIC算法自动抬取的结果进行了系统性对比分析,结果显示:SDOF Picker算法和AIC算法自动拾取P波初至的准确率分别为97.1%、91.8%,中值偏差分别为(0.02±0.61)s、(0.05±0.77)s,方差分别为0.37 s2、0.60 s2,这表明SDOF Picker算法的在准确率和拾取精度方面均优于AIC算法。 相似文献
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地震P波、S波到时是精确分析地震水平位置、深度与速度结构等的重要参数,如何准确拾取P波和S波到时是地震学的一项重要的基础工作.大数据量与强噪声环境给地震到时的自动拾取带来了很大挑战.在频率域中可将信号与噪声分离,但会造成震相的偏移.针对上述问题,本文在STA/LTA、AIC方法的基础上,引入了标准时频变换(Normal Time-Frequency Transform,NTFT),结合信号时间域与频率域特征,提出了基于NTFT的STA/LTA方法,以及基于NTFT的AIC方法来拾取P波和S波的到时.基于NTFT的STA/LTA方法通过构建即时频率约束的特征函数,以增强地震信号振幅响应的变化特征.基于NTFT的AIC方法则根据NTFT的变换系数定位即时频率-时间基准点,通过滑动窗口直接对标准时频谱进行AIC处理拾取最佳到时.本文采用了不同强度噪声的60组合成数据和105组实测地震数据对方法的可靠性进行检验.以人工拾取到时为参考,实测数据中NTFT-STA/LTA方法拾取P波、S波到时的均方根误差分别为0.36 s和0.56 s;NTFT-AIC方法拾取P波、S波到时的均方根误差分别为0.25 s和0.35 s.相比于STA/LTA、AIC方法,NTFT改进后的方法提高了P波和S波到时的拾取准确率,为强噪声环境下的地震波形到时拾取提供了新思路. 相似文献
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Fast and accurate P-wave arrival picking significantly affects the performance of earthquake early warning(EEW)systems.Automated P-wave picking algorithms used in EEW have encountered problems of falsely picking up noise,missing P-waves and inaccurate P-wave arrival estimation.To address these issues,an automatic algorithm based on the convolution neural network(DPick)was developed,and trained with a moderate number of data sets of 17,717 accelerograms.Compared to the widely used approach of the short-term average/long-term average of signal characteristic function(STA/LTA),DPick is 1.6 times less likely to detect noise as a P-wave,and 76 times less likely to miss P-waves.In terms of estimating P-wave arrival time,when the detection task is completed within 1 s,DPick′s detection occurrence is 7.4 times that of STA/LTA in the 0.05 s error band,and 1.6 times when the error band is 0.10 s.This verified that the proposed method has the potential for wide applications in EEW. 相似文献
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A method to identify the P-arrival of microseismic signals is proposed in this work, based on the algorithm of intrinsic timescale decomposition (ITD). Using the results of ITD decomposition of observed data, information of instantaneous amplitude and frequency can be determined. The improved ratio function of short-time average over long-time average and the information of instantaneous frequency are applied to the time-frequency-energy denoised signal for picking the P-arrival of the microseismic signal. We compared the proposed method with the wavelet transform method based on the denoised signal resulting from the best basis wavelet packet transform and the single-scale reconstruction of the wavelet transform. The comparison results showed that the new method is more effective and reliable for identifying P-arrivals of microseismic signals. 相似文献
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地震预警定位方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
实时地震定位是地震预警系统中必须解决的关键问题之一.文中在借鉴已有实时地震定位方法的基础上并结合我国台网的实际情况,推导得到一套利用前三/四台P波、S波到时信息进行实时定位的算法.作者选取2000年至2008年问福建省地震监测台网记录到的68个3.0级以上地震对该算法进行验证.研究结果表明,采用文中方法的定位结果具有一... 相似文献
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由于常用的均方根值法和噪声功率谱法不能消除不同传感器记录的噪声干扰，为提高噪声水平计算的准确度，本文选用最大概率峰值位移作为背景噪声评估指标。基于可靠的噪声数据，借鉴震级-最大距离监测能力法并考虑预警时效，提出了地震预警最小震级评估方法，系统评估福建三类传感器网及其融合网的地震预警最小震级和预警首报时间。结果表明：测震强震融合网的地震预警最小震级高于单测震网，但明显低于强震网；强震烈度计融合网与单烈度计网的结果相近；三网融合后95%区域的地震预警最小震级约为ML3.2。由于烈度计网比测震和强震网密集，其预警首报时间最短；三网融合相对于单测震网或单强震网，其震后地震预警首报时间得到了明显缩短，预计95%区域的首报时间为4—6 s。本文研究为福建省的台网布局的优化和重点区域监测能力的提升提供了参考依据。 相似文献
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地震预警震级计算方法研究综述 总被引：7，自引：1，他引：6
地震预警系统是减轻地震灾害的有效手段之一,世界上多个国家和地区都已经建立了地震预警系统,并在实际应用中取得了显著的减灾实效.由于地震预警系统应用中的高度时效性要求,预警震级计算是整个地震预警系统中最重要也是最困难的一部分.本文回顾总结了地震预警研究中采用的一些震级计算方法,并将其归纳为三大类算法:与初始周期相关的算法、与初始幅值相关的算法和与初始强度相关的算法.对每种算法都做了详尽介绍和仔细分析,同时列举出与该算法相关的研究成果.通过对这些算法的分析总结并结合我国地震观测台网的实际情况,作者推荐τc、Pd两种方法作为我国地震预警系统建设中优先采用的两种预警震级算法. 相似文献
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地震预警是地震减灾工作的重要途径,而震级预估是整个地震紧急预警系统中重要且较为困难的一个环节.目前,世界上多个国家和地区都已建立了各自的地震预警系统,并且形成了特征频率(τ_p和τ_c等)相关和特征振幅(Pd等)相关的两类震级紧急预警的方法,但各有局限性.本文在已有的方法和理论基础上,运用机器学习算法,将日本KIK和KNET台网从2015年至2017年所记录到的843条地震目录,55426条记录作为全数据集,设计、训练出一套用于常见震级范围的机器学习震级预估模型.与已有方法的预估结果相比,机器学习方法不仅使预估的整体误差和方差下降,同时多台联合评估单一地震事件的截面方差也更低.本研究的结果显示了机器学习算法在震级紧急预估问题上具有较广阔的应用前景,同时也为较为复杂的深度学习类算法框架下端到端模型提供了实践基础和研究可能. 相似文献
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提出了一种地震预警信息可靠度检验方法. 针对地震预警系统对信息的高度时效性及准确性要求, 并结合其应用特点, 从地震动记录信噪比、 特征参数相容性、 特征参数协调性及地震预警定位结果可靠性等4个方面对地震预警信息的综合可靠度进行探讨, 并分别提出了相应的可靠度定量计算方法. 利用日本KiK-net台网记录的444个地震事件共4737条三分向加速度记录对上述4个指标参数及综合可靠度指标参数的验证结果表明, 采用本方法有助于提高地震预警信息发布的准确性和可靠性, 减少“漏报”及“误报”事件的发生. 相似文献
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In this article, we systematically introduce the latest progress of the earthquake early warning (EEW) system in Fujian, China. We focus on the following key technologies and methods: continuous earthquake location and its error evaluation; magnitude estimation; reliability judgment of EEW system information; use of double-parameter principle in EEW system information release threshold; real-time estimation of seismic intensity and available time for target areas; seismic-monitoring network and data sharing platform; EEW system information release and receiving platform; software test platform; and test results statistical analysis. Based on strong ground motion data received in the mainshock of the Wenchuan earthquake, the EEW system developed by the above algorithm is simulated online, and the results show that the system can reduce earthquake hazards effectively. In addition, we analyzed four earthquake cases with magnitude greater than 5.5 processed by our EEW system since the online-testing that was started one year ago, and results indicate that our system can effectively reduce earthquake hazards and have high practical significance. 相似文献
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Bing-Ru Wu Nai-Chi Hsiao Pei-Yang Lin Ting-Yu Hsu Chiou-Yun Chen Shieh-Kung Huang Hung-Wei Chiang 《Journal of Seismology》2017,21(1):165-180
An earthquake early warning (EEW) system with integration of regional and onsite approaches was installed at nine demonstration stations in several districts of Taiwan for taking advantages of both approaches. The system performance was evaluated by a 3-year experiment at schools, which experienced five major earthquakes during this period. The blind zone of warning was effectively reduced by the integrated EEW system. The predicted intensities from EEW demonstration stations showed acceptable accuracy compared to field observations. The operation experience from an earthquake event proved that students could calmly carry out correct action before the seismic wave arrived using some warning time provided by the EEW system. Through successful operation in practice, the integrated EEW system was verified as an effective tool for disaster prevention at schools. 相似文献