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1.
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   
2.
随着地震数据采集技术的进步,地震数据量日益增加,全自动、高精度的地震初至走时拾取技术受到了更加广泛的关注.本文将初至拾取看作特征空间内带约束的Markov决策过程,在奖励函数空间,按一定准则全局寻优获得积累奖励值最大的路径,从而达到在高维空间自动拾取初至信息的目的.同时,状态值函数中包含与距离相关的折扣因子γ,使Markov决策过程拾取初至能够考虑地震数据的横向连续性,并且回避地震数据中的坏道信息.在此基础上,本文方法进一步引入受空间几何信息约束的动作(Actions)和转移概率(Transitions Probability),从而降低了对起始状态和折扣因子选取的难度,让地震数据初至走时拾取更加准确和自动化.实际数据测试结果表明,在初至能量较弱(信噪比较低)情况或浅层存在相邻较近复杂波形时,本文提出的约束Markov算法仍能准确地进行初至走时的自动拾取,并且具有一定的质量监控能力,让拾取结果更有物理意义.  相似文献   
3.
4.
为了提高工业机器人运动学参数标定的精度,分析了影响标定结果的误差源,并提出了一种基于抗差岭估计的参数辨识算法。在机器人误差模型建立过程中,针对基坐标系拟合具有一定误差的特点,首先建立了机器人的误差模型;然后分析了误差方程中系数阵存在的病态性问题,以及多因素导致的末端观测值存在的粗差现象;最后基于抗差岭估计的最小二乘法对运动学参数进行了解算。实验表明,机器人经标定补偿后,绝对定位的RMS误差由补偿前的0.83 mm降低为0.42 mm;平均误差由补偿前的0.75 mm降低到0.37 mm。从而证明了该方法的有效性。  相似文献   
5.
力觉临场感遥操作机器人系统是一个典型的人-机-环交互系统.环境是遥操作机器人系统最终的环节,也是操作者感知和作用的对象,环境的动力学特性对整个遥操作机器人系统的控制性能会产生直接的影响.通过分析环境在力觉临场感遥操作机器人系统中的动力学特性,建立了环境在碰撞接触、线性平稳接触和非线性平稳接触3类情况下的动力学模型,并给出了模型的等效阻抗形式,为力觉临场感遥操作机器人系统的分析提供了基础.  相似文献   
6.
分析Ground-based Radar(GB-Radar)与测量机器人变形监测技术的特点,以及两种监测技术数据融合所带来的优势。通过分析两种监测系统的关系,建立了这两种变形监测系统数据配准和数据融合的数学模型。通过设计试验,获取了GB-Radar与测量机器人对角反射器的变形监测数据。结果表明,对GB-Radar雷达视线向一维变形量与测量机器人三维变形量进行数据融合得到的监测点三维监测数据,最大监测误差明显降低,监测精度达到亚毫米级。  相似文献   
7.
在油气田开发过程中,微震监测是获得水力压裂引起裂缝分布的一种较为有效的方法。微震的定位成像与裂缝解释需要利用有效微震信号位置,而微震信号具有低信噪比的特点,传统信号拾取方法无法有效实现较低信噪比条件下初至时刻的准确拾取。本文提出一种基于时频谱熵的初至拾取新方法,该方法首先通过S变换获取含噪信号的时频谱;然后对谱内各个采样点沿频率方向进行分帧操作,并计算每帧频段内的近似负熵值,以最小近似负熵值作为该谱点的负熵值;最后沿时间方向比较各谱点的负熵值,最小值对应的时刻即为初至时刻。本文利用不同信噪比的合成地震数据对该方法进行效果验证,并与长短时窗能量比(STA/LTA)法进行拾取结果对比,结果表明:信噪比在-5 dB时,两种方法拾取效果都很好;信噪比在-10 dB时,时频谱熵法拾取效果更好。时频谱熵法更适合低信噪比情况下的信号初至拾取。  相似文献   
8.
为获得更有效的微地震初至自动拾取方法,笔者分析了3种具有代表性的初至自动拾取方法(长短时均值比(STA/LTA)法、偏振分析法、AIC法)的原理及国内外研究进展,对3种方法在实际数据处理中的应用情况进行比较,讨论每种方法的实用性及在实际数据处理应用中存在的优缺点。在综合3种微地震初至拾取方法的基础上,发展了综合法。实际数据处理结果表明综合法能有效地对振幅弱、信噪比低的微地震信号进行初至拾取,提高微地震初至拾取的准确性。  相似文献   
9.
深度神经网络拾取地震P和S波到时   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
从地震波形数据中快速准确地提取各个震相的到时是地震学中的基础问题.本文针对上述问题提出了利用深度神经网络拾取到时的新方法,建立了用于地震到时提取的17层Inception深度网络模型,在对原始三分量数据进行高通滤波和归一化处理后输入网络直接输出到时信息.整个过程基于神经网络自适应提取波形特征,自动输出结果.通过对100组加了不同强度的噪声数据进行了可靠性检验,相比于其他方法神经网络方法对于噪声具有较高的容忍度以及稳定性,并且与地震目录数据有较高的相似性.相比于AR-AIC+STA/LTA,深度神经网络虽然运算速度稍慢,但整个过程不需设定时窗与阈值,同时具有更高的可用性,并且可以迭代升级以提高精度.此方法作为人工智能方法,为波形到时拾取提供了新思路.  相似文献   
10.
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