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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 296 毫秒
1.
基于河南测震台网记录的平顶山平煤矿区及周边发生的天然地震和人工爆破资料,按照直观、可快速识别的要求,选用发震时刻、P波初动方向、振幅比、振幅与尾波持续时间比等方法,对该地区天然地震和人工爆破进行对比分析。结果表明,P波与S波最大振幅之比(Pm/Sm)是识别该地区地震类型的最有效判据;P波初动振幅与S波最大振幅之比(Pc/Sm)和S波最大振幅与尾波持续时间之比(Sm/T)2种方法可以作为辅助判据,以提高识别地震类型的准确性。  相似文献   

2.
基于广东省数字遥测地震台网的天然地震动记录与人工爆破记录资料,采用直观快速识别的时域多指标对比分析方法,选取事件发震时间、波形震相特征、P波初动方向、P波和S波振幅比等多个时域判据,对广东省的天然地震和人工爆破事件进行识别和对比分析。结果表明,P波最大振幅与S波最大振幅的比值是识别天然地震和人工爆破较为有效的特征参数,P波初动方向可作为辅助识别依据。研究结果可为省地震台网天然地震和人工爆破事件的识别工作提供参考依据。  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.
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   

5.
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   

6.
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   

7.
乌鲁木齐附近地区小爆破识别判据的研究   总被引:1,自引:3,他引:1  
采用新疆乌鲁木齐地区多个地震台的位移仪及速度仪记录,探讨了人工小爆破记录与天然地震记录的差异及其识别判据。结果发现,爆破记录与地震记录在震相、P波垂直向初动符号分布、振幅衰减、振幅比As^-/Ap^-等方面具有不同的特征,据此我们制定出了识别爆破的单项判据和综合判据。  相似文献   

8.
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   

9.
天然地震波形与工业化爆破波形振幅比对比的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
包翠玲 《内陆地震》2007,21(3):267-274
选取乌鲁木齐遥测地震台记录的部分天然地震与新疆工业化爆破项目中的部分爆破资料,通过波形振幅比AS/AP以及记录在P波垂直向的初动符号的对比,总结出了识别爆破与地震的依据。工业化爆破振幅比的比值比较稳定,且小于天然地震振幅的比值,而天然地震受多种因素的影响,振幅比的比值变化范围大。工业化爆破波形记录的初动向上为" ",而天然地震产生的地震波的初动符号具有四象限分布的明显规律。  相似文献   

10.
鉴于马鞍山地区矿山较多,常有人工爆破发生,为了快速识别事件性质,分析了人工爆破与天然地震在P波初动方向、纵横波振幅比、衰减速度、频谱、发震时间等方面的差异。  相似文献   

11.
基于前人研究成果以及现场的实测结果,采用卓资山露天钼矿微震监测项目产出资料,提取了5类微震事件的波形特征和时频特征。波形特征显示:微地震的振幅、辐射均匀性和频率变化特征表明微地震是由于岩层受到单力偶和剪切力作用破裂而产生;爆破具有P波初动方向向上、S波不易识别的特点,包含“初震段、主震段、尾波段”三段变化形态;小型边坡滑坡波事件属楔体滑坡,是由多个“加速—缓冲—终止”构成,波形是由包络线呈“V”字形的多组脉冲波列组成;机械开采震动事件具有自振能量不变、脉冲幅度相差很大、持续时间间隔不确定的特点;运输车辆波形振幅具有形态“弱—强—弱”、等频率、包络线呈多段纺锤形的特征。时频空间分布可以分为相对独立、界限分明的两类:一类包含微地震、爆破、机械开采、小型边坡滑坡事件,另一类只包含车辆运输事件。  相似文献   

12.
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   

13.
首先将龙嘉堡事件的波形记录,与该地区构造地震和人工爆破的记录进行对比,根据其记录波形的周期、振幅、初动和面波等直观特征判断为矿山地震。然后通过频谱分析、视速度计算以及实地考察得到进一步证实。  相似文献   

14.
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   

15.
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   

16.
The Sakarya prefecture is an interesting area with various seismicity types. This activity comes from earthquakes occurring at the North Anatolian Fault Zone and from a few quarry blast areas in the region. These quarry blast recordings produce errors in the determination of active faults and mapping of the microearthquake activity. Therefore, to recognize the tectonic activity in the region, we need to be able to discriminate between earthquakes and quarry blasts in the catalogues. In this study, a statistical analysis method (linear discriminant function) has been applied to classify seismic events occurring in the Sakarya region. We used 110 seismic events that were recorded by Sakarya University Seismic Station between 2012 and 2014. Time and frequency variant parameters, maximum S wave and maximum P wave amplitude ratio (S/P), the spectral ratio (Sr), maximum frequency (fmax), and total signal duration of the waveform were used for discrimination analyses. The maximum frequency (fmax) versus time duration of the seismic signal gives a higher classification percentage (94%) than the other discriminants. At the end of this study, 41 out of 110 events (44%) are determined as quarry blasts, and 62 (56%) are considered as earthquakes.  相似文献   

17.
统计曹妃甸地震台网成立以来记录的地震波形资料,对比天然地震和化学爆炸、矿爆的波形,发现天然地震与爆破震相特征在P波初动、周期、波形衰减及振幅等方面有很大不同,并对波形进行频谱分析,进一步识别天然地震及爆破。  相似文献   

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