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相似文献
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1.
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   

2.
研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用v-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验.通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响.结果表明,上述3种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据.  相似文献   

3.
研究了从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出来的能量比特征在天然地震和人工爆破事件的自动识别中的有效性及适用性。对波形记录进行了4层小波变换,然后对变换得到的小波系数提取能量比特征,最后利用支持向量分类机ν-SVC进行识别效果检验。实验证明,由bior2.2小波包分解后提取出来的能量比特征对天然地震和人工爆破事件的识别效果很好,可用于实际的自动识别系统作为识别判据之一。  相似文献   

4.
天然地震与人工爆破的波形小波特征研究div   总被引:12,自引:4,他引:8       下载免费PDF全文
研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用upsilon;-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验.通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响.结果表明,上述3种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据.   相似文献   

5.
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   

6.
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   

7.
近年来,天然地震与人工爆破特征识别作为地震事件分类识别的关键技术之一,随受关注度的不断提升获得了长足的发展。文中针对该研究方向出现的识别特征和特征提取方法进行了整体综述,以期为进一步深入研究天然地震与人工爆破特征识别以及拓展其应用领域奠定一定的基础。  相似文献   

8.
段刚 《地球物理学进展》2021,36(4):1379-1385
地震台网记录的人工爆破事件波形特征与天然地震有相似之处,如果不能及时的予以识别和筛选,会混淆依此记录所建立的地震目录,影响日后地震学的研究工作.因此连续地震信号中的天然地震和人工爆破的识别分离有助于破坏性构造地震的监测预警.同时,随着地震仪的大规模部署以及建设行业活动的持续增强,记录的爆破事件增多,增大了识别的难度和工作强度.为了解决人工识别天然地震与爆破存在的问题,本研究基于卷积神经网络,设计了一个具有13层深度的网络模型(CNN-Epq13),选用福建数字地震台网历史地震记录和人工爆破记录,利用TensorFlow深度学习框架,采用TFrecord文件形式作为训练集,训练得出事件类别识别模型.此模型在训练中识别准确率为98.438%,损失为0.0646.用新的数据进行测试,模型能准确识别事件类别,区分天然地震和人工爆破,可以进一步在日常工作中进行应用.  相似文献   

9.
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   

10.
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   

11.
应用福建地震台网记录的爆破与地震的数字资料,采用波谱分析的方法分析发生在同一区域的爆破与地震波谱特征。结果表明,爆破与地震的拐角频率存在差异,据此得出本区域爆破识别的定量识别判据,为今后爆破的识别提供依据。  相似文献   

12.
Based on the Gauss linear frequency-modulated wavelet transform, a new characteristic index is presented, namely time-frequency energy attenuation factor which can reflect the difference features of waveform in earthquake focus mechanism, wave traveling path and its attenuation characteristics in focal area or near field. In order to test its validity, we select the natural earthquakes and explosion or collapse events whose focus mechanisms vary obviously, and some natural earthquakes located at the same site or in a very small area. The study indicates that the time-frequency energy attenuation factors of the natural earthquakes are obviously different with that of explosion or collapse events, and the change of the time-frequency energy attenuation factors is relatively stable for the earthquakes under the normal seismicity background. Using the above-mentioned method, it is expected to offer a useful criterion for strong earthquake prediction by continuous earthquake observation.  相似文献   

13.
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   

14.
本文基于高斯线调频连续小波变换,提出了能够反映震源区或近场区小地震波形在震源深度、震源尺度、震源破裂机制、地震波传播途径、地震波衰减等方面的差异特征信息的特征指标,即小波变换的时频能量衰减因子方法。为了验证该方法的有效性,选取了震源破裂机制有明显差异特性的天然地震、爆破或塌方资料以及非强地震孕震区同一地点发生的多次小震资料。研究结果表明,天然地震与爆破或塌方记录的连续小波变换时频能量衰减因子有明显区别;正常地震活动背景下地震记录的连续小波变换时频能量衰减因子变化比较稳定;利用该方法,通过对某一地区的连续观测,可望为强震预测提供有效判据。  相似文献   

15.
通过福建及台湾海峡地区的新一维速度模型与现有华南速度模型的对比,讨论了新一维速度模型在福建地震观测台网的适用性。理论走时分析结果表明,尽管两个速度模型差异明显,但震中距在0—100 km范围内的震相理论走时相差较小,一定程度上说明两速度模型所给出的本区域地壳平均速度差异较小。对利用18次人工定点爆破记录的地震定位结果的分析表明:当震源深度不受约束时,应用华南速度模型的定位结果精度稍优于新一维速度模型;将震源深度固定为0 km后,应用新一维速度模型的定位结果精度则明显优于华南模型。对19个仙游震群序列事件进行定位的结果显示,由于华南地区速度结构的横向变化较小,应用两模型的地震定位精度结果基本相当,但新一维速度模型定位的发震时刻较华南速度模型普遍早0.61 s左右,因此使得事件定位残差显著增大。   相似文献   

16.
简要介绍地震事件震源倒谱分析的基本原理和方法,分析发生在朝鲜半岛的2006年核爆炸(M_L4.3)与2007年M_L5.1地震事件的倒谱特征。结果表明,倒谱判据在朝鲜半岛具有判识效能。  相似文献   

17.
小地震与人工爆破记录的时频分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
基于Matlab软件,编制了对近震记录进行时-频分析试验研究的程序,搜集2006—2008年间首都圈地区震级介于ML2.4~2.7的5次天然地震和5次人工爆破的27个台站的宽频带记录,根据震中距离的相似性挑选5组天然地震和人工爆破地震,分析其时频特征。对于所有的数据都给出其三分向的时频图、原始波形图和频谱图,以及水平向和三分向的叠加图。分析结果表明,天然地震和人工爆破的记录具有明显不同的时频特征,天然地震的时频呈现出"多峰"特征,而人工爆破的时频分布则相对"少峰";天然地震的时频峰值分布在较宽的频率范围内,人工爆破的峰值则分布在频率较低的相对狭窄的范围内。通过以上实践,发现时频分析在分析不同时间点的频谱信息以及整个数据的时频分布特点时比傅里叶变换具有优势。  相似文献   

18.
本文选用内蒙古区域地震台网记录到的417个爆破事件和519个天然地震事件的观测资料,对其进行截取和滤波等预处理后,经过短时傅里叶变换转换为时频域的对数振幅谱,使用含有3个卷积层的卷积神经网络作为分类器,实现地震事件自动分类。5折交叉验证结果显示,本文所使用算法的平均准确率达到97.33%,测试集的准确率达到98.03%,本文采用的模型应用了较完整的原始信息,因此获得了较高的准确率和较好的稳定性。   相似文献   

19.
本文分析了河北怀来多次爆炸、河北三河采石场多次爆炸和低震级天然地震事件的记录特征和时频差异。结果显示:河北怀来爆炸的P波能量强、衰减快、S波发育弱;河北三河采石场爆炸的P波、S波主频均低于怀来爆炸,S波与面波混淆,不同震中距的台站记录低频发育明显;而天然地震的有效频带更宽,频率成分更为复杂。将Pg/Sg谱比判据应用于小震级地震与爆炸的识别中,探索交叉频带谱比对不同地区爆炸的识别。结果表明:高频(>5 Hz)Pg/Sg谱比判据可将研究数据中的爆炸与小震级地震完全区分;与Sg低频(0—2 Hz)有关的交叉频带谱比可对两个不同地区的爆炸进行识别,交叉频带的谱比判据较传统的单一频带谱比判据能够更好地反映出不同类型事件的特征差异。   相似文献   

20.
为了进一步增强区域台网针对天然地震与人工爆炸事件的识别能力,本文利用广义S变换方法,围绕河北省三河采石场爆破以及周边发生的天然地震波形记录展开研究,总结了地震与爆炸在时频谱中的差异性。研究表明,受震源机制影响,天然地震时频谱图的频带范围更宽广,能量团分布也较人工爆炸更为复杂。为了消除震中距的影响,本文将求解的时频谱保存为规格相等的灰度图像,通过滑动窗口计算图像的灰度一致性得到新的识别判据?谱图二阶矩。对三河地区已知地震和爆炸事件的测试表明,谱图二阶矩对单台波形记录的识别率可达91%,多台求取平均值之后的识别率超过98%,因此该判据具有良好的应用前景。   相似文献   

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