基于动力响应的特高压变压器套管地震实时损伤识别

特高压变压器套管具有较高的地震易损性,为研究其在地震过程中出现结构损伤的识别问题,基于改进的希尔伯特黄变换算法提出一种利用设备加速度响应信号进行实时损伤识别的方法. 采用高通滤波以及集合经验模态分解提取信号的异常高频成分;然后将其作为损伤特征,定义高频能量比用于损伤定位;最后通过数值算例模拟不同损伤工况下结构的地震响应,验证所提损伤识别方法的准确性.研究表明,地震过程中结构突发损伤会使加速度响应信号中产生瞬时高频成分;信号中瞬时高频成分的能量大小与采集点到损伤位置的距离有关,距离越近瞬时高频成分的能量量级越大.所提方法仅需结构的加速度响应作为算法输入即可实现损伤判定和损伤定位,数据需求简单.     

一种小波综合阈值地震信号降噪方法

小波阈值方法中硬、软阈值方法是地震信号降噪常用方法,但容易造成信号中高频信息丢失导致地震误判和漏判情况发生。小波综合阈值方法继承和发展了硬、软阈值降噪方法的优点,对信号高频部分用硬阈值方法,以提高高频信号能量,对信号低频部分用软阈值方法,提高信号降噪能力的同时保证信号连续性和光滑性。利用噪声信号小波系数小和地震信号小波系数大的特征,进行雷克子波降噪仿真实验和实际地震信号降噪实验。仿真实验表明,小波综合阈值方法降噪后波形MSE值最小,且降噪后与原信号波形最近似,降噪后波形高频部分能量增强且抑制低频部分能量。最后,对实际采集的地震信号进行降噪处理,处理后信号中能量增强被压制,利用处理后的信号可得到地震的初至时间。     

地震数据有损压缩与失真分析

文中提出了应用双正交小波变换有损压缩地震数据的方法,该方法具有实现简单、在高压缩比情况下失真小等特点。以信噪比、剩余能量作为评价指标,分析了压缩引起的信号失真。结果表明压缩比在0~31范围内取值时,信噪比较高,剩余能量在99%以上,原始信号与重构信号有很好的相关度。即使在不太理想的情况下,将重构信号用于地震参数快速测定,对震级的计算误差最大为8.6×10-3,震中距的最大计算误差为3.69 km。     

地铁车站模型地震破坏连续-离散耦合模拟分析

基于北京地区典型地铁车站结构的大型振动台试验建立了有限差分-颗粒流离散元耦合模型,对车站结构模型的地震响应和破坏现象进行了模拟分析。在耦合计算模型中,土体采用连续模型,结构采用颗粒流离散元模型模拟,在FLAC边界节点处建立接触面,将FLAC在大应变模式计算的位移通过接触面传输给PFC;并将颗粒与接触面计算的相互作用力传输给FLAC,作为施加在各节点上的力,从而实现并行耦合运算。结果表明,模型的计算结果与试验结果拟合得较好;地震加载过程中,柱板、墙板节点为地铁车站模型结构的薄弱部位;模型的整个破坏过程和能量转化过程分为3个阶段进行;颗粒孔隙率、配位数和接触力的变化以及能量的转化规律能够反映结构的破坏过程。     

大型结构并行动态测试系统研究与实现

针对大型结构测试点分散、通道数量多且各路信号差异大的特点,提出网络型并行测试方法解决多终端实时同步及流水线优化处理问题,研制的并行测试系统包括分布式测试终端和系统测试软件,终端由∑-ΔADC DAC浮点DSP组成,具有8通道可级联扩展模块。测试软件实现本地的FFTZoom-FFT PSD CSD等信号处理功能,本地的正弦、瞬态扫频、随机、冲击响应谱等信号合成功能,远程的软件除实现终端信号处理外还有MIMO Wavelet等功能。给出了并行MIMO方法的理论和算法实现,实验验证表明,系统稳定、具有24位分辨率、>109dB动态范围,可用于振动、冲击、噪声工程等并行测试。     

基于小波变换的结构地震响应与能量计算分析

多分辨分析可将地震信号分解到不同的频段。本文推导了运用多分辨分析计算多自由度体系地震响应的基本公式,讨论了各频段地震信号及结构响应的能量分配。最后,通过多自由度体系的算例验证了弹性体系在原始地震作用下的动力响应可以由该地震作用在时域的各小波分量的动力响应叠加而得,同时将高频抑制后的重构信号应用于近似模型的计算,并利用能量分析明确了地震信号与结构响应在各频段的能量分配。     

迭部5.9级地震爆破地震波动力学特性的变化

本文利用遥测传输台网可见记录和磁带记录对厂坝炮爆破进行地震波动力学特性分析,发现各次爆破记录有一致性。对失真信号进行滤波处理,经凝聚函数分析证明了爆源的一致性。对1987年1月8日迭部Ms=5.9地震的分析,表明由于介质状态的改变,记录到的地震波优势频率向高频方向移动。在近震中有关台站上,地震波位移谱出现多峰与能量分散现象,拐角频率也向高频方向移动,振幅比呈现低—高—发震的形态。在地震前二十几天,主频处地震波衰减小,而震后明显变大。上述特征可能与该地震孕育过程中应力水平和介质状态变化有关。     

电磁式可控震源-大地耦合过程中的非线性特征分析

基于液压式可控震源的线性模型在电磁式可控震源的应用上已不再适合, 故电磁式可控震源-大地耦合模型研究对实现有限激励能量向大地的最佳传输至关重要. 由于可控震源基板中含有大量高频谐波, 在耦合模型中引入非线性恢复力, 并通过用多尺度法对系统进行了非线性振动分析. 对振动过程中的超谐共振现象为能量传输过程中谐波的产生给出了合理的解释, 并为可控震源地震勘探中互相关参考信号的选取提出了改进方案, 通过野外实验, 取得了良好的应用效果.     

基于能量耗散的重力坝地震响应时频特征分析

为了从能量角度研究重力坝地震响应的时频特征,在重力坝非线性动力分析基础上,探讨了重力坝地震过程中振动能量的时域耗散机制;采用小波频域多层次分解技术研究了其动响应的分频段能量特征,得到了坝体典型位置动响应分频段振动能量随高程的变化规律.通过分析发现:结构地震能量耗散为时域上不可逆的增加,坝体损伤集中出现在地震过程的某个时间段,地震动峰值后坝体损伤状态基本稳定;小波分解可以较全面地描述结构动响应能量的分频段特征.对于本文算例,在坝踵和上游折坡附近,重力坝地震响应的振动能量以4～8 Hz频段为主,这与输入的地震信号分频段特征一致;而坝顶附近则以1 ～4 Hz的振动能量为主,高频能量分量的比重随高程增大而逐渐减小.     

南北地震带地震强化监测及技术途径——动态虚拟数字地震台网技术

在2004年5～7月采用全新的思路和技术集成实现了南北地震带紧急强化地震观测。其中的4个关键技术集成是：采用了移动通讯技术解决边远山区地震信号实时传输问题、在Internet中建设VPN（Virtual Private Net）通道解决大型台网之间的数据实时共享问题,采用类LISS数据流形成大型台网地震台站间数据流协议,通过1P到台站技术实现对流动加密台站的远程控制。这4种关键技术的有机集成成功地解决了一系列地震遥测技术领域中的老大难问题,并在3个月内建成了南北地震带动态虚拟数字地震台网。     

高铁震源地震信号的稀疏化建模

我国每天有数千趟高铁列车运行在两万多公里的高铁线路上,不但会引起高铁路基的振动,还会激发出地震波.地震检波器所接收到的数据中不仅包含窄带分立谱特性的高铁震源地震信号,还包含宽频带特性的背景信号.如何实现从检波器所接收到的高铁震源地震数据中分离出高铁震源地震信号和宽频带背景信号是准确利用该类信号的关键.考虑到高铁震源地震信号与宽频带信号在频率域明显的形态特征差异,本文首次将形态成分分析这种信号分离手段引入到高铁震源地震信号处理中,实现高铁震源地震信号的稀疏化建模并进而实现从接收数据中分离出高铁震源地震信号以及宽频带背景信号.对北京大学在中国南方某高铁沿线采集到的大量高铁震源地震数据进行处理,结果表明:采用形态成分分析并结合分块坐标松弛算法,能够实现实际采集高铁震源地震数据中的高铁震源地震信号和宽频带信号的分离.     

用多通道AD分级采集扩展地震数据采集器的动态范围

地震数据采集是地震信号数字化必不可少的环节,动态范围是其一个重要的性能指标.实际地震信号的动态范围在160dB以上,而目前普遍使用的24位地震数据采集器动态范围相对较小且在50 Hz采样率时最大只达到135dB,致使24位地震数据采集器在实际使用中对小信号分辨率不够,不能有效提取地震信息;在大地震时又容易使数据采集器出现饱和限幅失真的现象而失去地震监测记录功能.本文针对在地震监测和地震研究中需要具有高分辨率和高动态范围的地震数据采集器这个亟待解决的问题,提出一种采用多通道AD转换器并行分级采集的方法,讨论了通道间失配及其标定.对研制实验样机的测试表明,其动态范围在50Hz采样时可以达到157dB以上,线性度优于0.005%.     

Dispersion calculation method based on S-transform and coordinate rotation for Love channel waves with two components

Dispersion analysis is an important part of in-seam seismic data processing, and the calculation accuracy of the dispersion curve directly influences pickup errors of channel wave travel time. To extract an accurate channel wave dispersion curve from in-seam seismic two-component signals, we proposed a time–frequency analysis method based on single-trace signal processing; in addition, we formulated a dispersion calculation equation, based on S-transform, with a freely adjusted filter window width. To unify the azimuth of seismic wave propagation received by a two-component geophone, the original in-seam seismic data undergoes coordinate rotation. The rotation angle can be calculated based on P-wave characteristics, with high energy in the wave propagation direction and weak energy in the vertical direction. With this angle acquisition, a two-component signal can be converted to horizontal and vertical directions. Because Love channel waves have a particle vibration track perpendicular to the wave propagation direction, the signal in the horizontal and vertical directions is mainly Love channel waves. More accurate dispersion characters of Love channel waves can be extracted after the coordinate rotation of two-component signals.     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法     

高速铁路地震预警系统控车方案研究

随着中国高速铁路建设的飞速发展,对高速铁路地震预警系统的要求越来越迫切。目前我国建成的几条高速铁路地震监测及预警系统,都是在铁路沿线布置的台网,没有与当地地震台网实现地震信息共享,对于地震的精确定位以及强度估计存在一定的偏差。在高速列车快速制动后,如果能从地震台网获得相应的地震信息,对于制定高速列车恢复行车策略能够起到很大的作用。本文在对国外和国内高速铁路地震预警系统建设调研的基础上,结合我国目前建设的地震预警系统实际情况,提出了高速铁路地震预警系统快速制动及恢复行驶方案,以期对我国下一步高速铁路地震预警系统的建设提供参考。     

压制地震勘探随机噪声的分段时频峰值滤波方法

提高勘探资料信噪比是地震勘探的主要内容之一.本项研究利用短时能量将记录分成能量均衡的若干段,获得减少尺度变换误差的分段时频峰值滤波方法,并运用端点拓展和与地震信号特征匹配的多级时窗参数改进时频峰值滤波精度.理论模型和共炮点资料处理结果表明,分段时频峰值滤波很好地消除了尺度变化误差引起的信号波形阶梯状畸变,能够在压制强随...     

Weak Seismic Signal Extraction Based on the Curvelet Transform

Seismic signal denoising is a key step in seismic data processing. Airgun signals are easy to be interfered with by noise when it travels a long distance due to the weak energy of active source signal of the airgun. Aiming to solve this problem, and considering that the conventional Curvelet transform threshold processing method does not use the seismic spectrum information, we independently process the Curvelet scale layer corresponding to valid data based on the characteristics of the Curvelet transform of multi-scale, multi-direction and capable of expressing the sparse seismic signals in order to fully excavate the information features. Combined with the Curvelet adaptive threshold denoising the algorithm, we apply the Curvelet transform to denoising seismic signals while retaining the weak information in the signal as much as possible. The simulation experiments show that the improved threshold denoising method based on Curvelet transform is superior to the frequency domain filtering, wavelet denoising and traditional Curvelet denoising method in detailed information extraction and signal denoising of low SNR signals. The calculation accuracy of the relative wave velocity variation of underground medium is improved.     

SEISMIC SIGNAL DETECTION AND PARAMETER ESTIMATION*

In the mathematical theory of seismic signal detection and parameter estimation given, the seismic measurements are assumed to consist of a sum of signals corrupted by additive Gaussian white noise uncorrelated to the signals. Each signal is assumed to consist of a signal pulse multiplied by a space-dependent amplitude function and with a space-dependent arrival time. The signal pulse, amplitude, and arrival time are estimated by the method of maximum likelihood. For this signal-and-noise model, the maximum likelihood method is equivalent to the method of least squares which will be shown to correspond to using the signal energy as coherency measure. The semblance coefficient is equal to the signal energy divided by the measurement energy. For this signal model we get a more general form of the semblance coefficient which reduces to the usual expression in the case of a constant signal amplitude function. The signal pulse, amplitude, and arrival time can be estimated by a simple iterative algorithm. The effectiveness of the algorithm on seismic field data is demonstrated.     

基于压缩感知的多跳地震数据采集技术与方法

随着油气地震勘探目标的复杂程度日益提高,地震数据采集系统的道容量也需要得到进一步的提升.本文根据压缩感知、稀疏表示等理论,提出了一种多跳恒传输量的数据采集框架,以减少每条测线上地震数据的传输量,进而提升采集系统的道容量.为了能够明显地提高带道能力,设计了基于有序并行原子更新的字典学习算法,该算法能够在计算量较小的前提下有效的得到相应数据的稀疏变换矩阵.基于压缩感知的多跳地震数据采集方法已能够在吉林大学研制的无缆自定位地震仪中实现.本文最后使用一组仿真数据和一组实测数据进行测试,其结果表明,数据采集信噪比控制在14 dB以上(引入噪声约18%)时,最多可以将系统的道容量提高3倍以上.