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1.
大地震在哪里发生是地震预报首先要解决的问题.利用反演GNSS观测数据得到的2011年日本东北9级大地震前7年(2004—2010年)断层上的应力变化,我们发现了这次地震断层的孕震区.为了进一步研究该孕震区的演化过程,本文继续反演这次大地震在1997—2003年间的断层应力变化过程.通过这两期的反演工作,我们看到,在这14年中,断层应力的年变化图案的主要特征基本是稳定的,并存在明显的应力增加区和降低区.前者与地震的破裂区吻合,后者与前震、重复小地震和无震滑动的区域一致.显著的剪切应力增加区不但与主震,而且还与大余震的破裂区相符合.我们发现断层面上高应力积累区的零剪应力和零正应力变化的等值线不重合,前者在断层面上的深度大于后者,这意味着在剪应力增加区存在着正应力降低区或剪切强度降低区(由于剪切强度与正应力成正比).断层初始破裂点似乎更偏好零正应力等值线附近的位置,这是因为该处不但靠近剪切强度降低区,而且位于剪应力积累最显著的地方.研究结果表明,正应力变化对大地震的初始破裂有影响;本文所使用的断层应力变化反演方法,可以用来作为预测大地震发生位置的一种手段. 相似文献
2.
利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性. 相似文献
3.
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
4.
川东褶皱带作为华南板块中部的“侏罗山式”褶皱,开始形成于晚古生代.自白垩纪晚期开始,受太平洋板块和印度板块对欧亚大陆挤压的影响,这一构造带乃至华南板块中部又叠加了新的构造变形.但是,目前对于川东褶皱带白垩纪以来的构造演化缺乏足够的认识.位于川东褶皱带东侧、雪峰造山带西麓的沅麻盆地形成于早白垩世.晚白垩世以来,沅麻盆地与川东褶皱带处于同一构造应力场中,因此对盆地内早白垩世红层的古地磁研究对于解释川东褶皱带中生代晚期以来的构造演化有着重要的意义.该研究在沅麻盆地早白垩世红层中开展的古地磁学研究获得了可靠的原生剩磁分量:Ds=15.6°,Is=42.9°,k=118.6,α95=2.6°,表明沅麻盆地自早白垩世以来发生了4.1°±3.0°的顺时针构造转动.对川东褶皱带周缘白垩纪古地磁数据所揭示的地壳旋转变形,与断裂和褶皱轴组成的构造线迹变化之间的线性相关性分析,表明川东褶皱带位于齐岳山断裂带东南侧的部分,受印度板块-欧亚大陆、太平洋板块-华南板块间的挤压作用,自晚白垩世以来累积了约50~93 km的右旋错断量. 相似文献
5.
地震剖面中的绕射点反应地下断层、尖灭、溶洞等不连续体的位置信息,因此绕射波对于实现小尺度构造的精细成像具有重要意义.基于逆时偏移的绕射波成像方案包括乘法成像条件法和倾角域拾取法.乘法成像条件利用正\负倾角构造剖面相乘实现绕射点的定位,倾角域拾取法则根据绕射波能量在角度域的特征进行拾取.其中,通过Hilbert变换和伴随波场的延拓可以实现波场的方向分解,从而实现单一倾向构造的成像并改善倾角道集的质量.本文也对无需方向分解的正\负倾角构造成像公式进行了推导.逆时偏移作为一种全波成像方法,所得剖面本身包含绕射点信息,因此本文通过图像处理方法提取绕射点位置.这一方法具有成本低、扩展性强、可对剖面做局部化处理的特点. 相似文献
6.
相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于快速流式算法的局部余弦相似性计算方法,其采取局部数据递推的模式,避免迭代算法带来的计算负担,在保证计算精度的前提下能够快速地表征不同数据之间的差异.流式局部余弦相似性可以用于解决不同的地震数据处理问题,包括叠前地震数据加权叠加、多波多分量数据纵横波速度比估计以及基于构造预测的断层检测,更加适用于现阶段的宽方位角和高密度采集数据的处理流程.理论模型和实际数据测试结果可以验证流式局部余弦相似性算法的效率优势和解决不同地震数据处理问题的有效性. 相似文献
7.
浅海和俯冲海沟等海域,不仅是矿产和油气资源主潜力区,也是构造地震频发区,其浅表热流和深部温度信息对于了解板块俯冲和岩浆活动等过程至关重要.这些区域浅层地温场和热流场受到底水温度波动(BTV)强烈扰动,其背景热流需由长期观测来获取.在全面分析了国内外海底热流长期观测技术特点后,我们提出了系缆式海底热流长期观测方案,2013年起陆续开展了部分核心技术的预研究及一系列海底、湖底及浅孔试验.结果表明:(1)自主研制的长周期低功耗微型测温单元,在2~36℃的环境下可连续观测1年;系缆式投放与回收方案即使在地形陡峭、1.5 kn流速及无动力定位等条件下仍然可行.(2)南海北部BTV总体随水深变浅而增强,在浅水区对浅层地温场扰动不可忽略.例如,在水深2600~3200 m和850~1200 m海域分别为0.025~0.053℃(17天内)、0.182~0.417℃(2天内),而台西南盆地北坡(水深763 m)夏季的海底热流由浅表的0.69 W·m-2转变为0.83 m以深的-0.25~-0.05 W·m-2.(3)兴伊措和湖光岩玛珥湖BTV向深部传导过程中其幅度逐渐减弱、相位滞后,进而导致热流方向与强度随季节发生变化.而康定中谷浅层(7 m内)地温在不同深度处同步波动,且冬高(35~36℃)夏低(28~32℃).推测为夏季大量降雨所致;其热流浅部低(0.504 W·m-2)深部高(0.901 W·m-2),指示着鲜水河断裂带深部热流体上涌.这些预研究工作为后续系缆式海底热流长期观测系统的正式研制与应用奠定了扎实基础. 相似文献
8.
本文基于宾川气枪地震信号发射台激发的地震波信号,利用线性叠加和时频域相位加权叠加方法提高信噪比,通过反褶积、插值拟合和波形互相关等方法,获得2021年漾濞M;6.4地震前后气枪震源初至波信号走时变化特征.结果表明两种叠加方法得到的走时变化趋势基本一致,在沿发震断裂带附近的3个台站观测到的初至波走时延迟为7.3~14.4 ms,在射线路径上平均波速降低了0.08%~0.12%,距离震中位置较远的台站走时延迟为2~6 ms.分析认为,观测到的走时变化主要是漾濞M;6.4地震引起强地面运动造成浅层介质疏松、同震破裂导致震源区地下介质裂隙增加和地下流体侵入等共同作用造成,相关研究成果有助于加深和促进对此次地震震源物理过程的认识和了解. 相似文献
9.
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式. 相似文献
10.
由于观测手段有限,目前对月球内部结构的认识还存在很大的不确定性,至今仍没有一个被广泛认可的内部结构模型,且现有对月球内部结构模型的研究几乎很少关注观测值对观测精度的影响.本研究采用混合密度神经网络方法得到了月球内部结构模型的后验概率密度分布,获得了平均月球内部结构模型(Mean模型)、最大后验概率对应的月球内部结构模型(MAP模型)以及满足1-σ准则的月球内部结构模型(1-σ模型),其中MAP模型即为本文给出的最优化月球内部结构模型.此外,研究结果表明月球低速区S波波速低于月幔S波波速,因此本文结果支持月幔底部存在一个低速区的观点.不同观测值观测精度对模型影响的研究结果表明,勒夫数k2存在一个约为0.0220的下边界,且其观测精度对月球内部结构模型的影响显著大于平均密度和平均转动惯量. 相似文献