广东地区地震与爆破事件识别方法研究

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。     

河南平顶山平煤矿区天然地震和人工爆破的波形特征及识别判据

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。     

识别天然地震和人工爆破的判据选择

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.     

明灯一号及邻近地区地震与爆炸的识别

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。     

昭通巡龙强夯土非天然地震记录特征及识别研究

通过分析昭通巡龙2022年11月—2023年5月多次重型地面平整机施工和小震级天然地震事件的记录特征及差异后认为：昭通巡龙强夯土事件的P波初动向下、持续时间短、衰减快、P波与S波最大振幅小于天然地震,强夯土事件波形记录的频谱特征与天然地震差异较大,天然地震P波与S波震相明显,强夯土事件震相不明显。可以利用Pg/Sg谱比、交叉Pg/Sg谱比实现强夯土非天然地震和天然地震事件的分类识别。分类结果表明：当频率大于5 Hz时,Pg/Sg谱比判据基本实现天然地震和强夯土事件分类;交叉Pg/Sg谱比判据对应的分类识别正确率为天然地震事件91.3%,强夯土事件90.7%。交叉Pg/Sg谱比判据比单一频带谱比判据能更好地反映天然地震和强夯土事件的特征差异。     

福建地区人工爆破与天然地震的判定

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.     

乌鲁木齐附近地区小爆破识别判据的研究

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。     

基于能量比的天然地震与人工爆破自动识别算法研究

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。     

振幅衰减特性在地震与爆破识别中的应用

基于小震级地震与爆破事件,从快速识别要求出发,分析了P波初动振幅AI和P波最大振幅AP分别与S波最大振幅AS的幅值比判据及其对事件的识别能力．考虑到传播路径对地震与爆破各振幅的影响,选用合理的振幅随距离衰减公式,分别研究了P波、 S波各振幅随震中距的衰减特征,结果显示爆破振幅衰减比地震快; 在100 km处进行衰减校正后重新计算P波与S波幅值比,得到经过衰减校正后的幅值比AI/AS正确识别率从84%提高到98%,AP/AS正确识别率从92%提高到100%,表明经衰减校正后的幅值比判据可以更好地应用于小震级地震与爆破的识别中．      

天然地震与人工爆破的波形小波特征研究

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.     

天然地震波形与工业化爆破波形振幅比对比的研究

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。     

安徽及周边地区小爆破的识别与判据研究

根据安徽测震台网记录的爆破与地震的数字资料,采用波谱分析方法,对该区域记录的小爆破与小震级地震事件计算纵横波拐角频率和卓越周期,试图获得爆破和地震识别的定量指标。对比研究波谱特征,发现爆破与地震的纵横波拐角频率和卓越周期等存在明显差异,为该地区小爆破的识别,提供了新的判据。最后,对爆破与地震其他方面的判据特征进行了总结。     

Features of different types of seismic events in China’s Capital Region

Seismic records produced by different seismic sources vary. In this study, we compared the waveform records and time-frequency characteristics of tectonic earthquakes, artificial explosions, and mine collapses in China’s Capital Region. The results show that tectonic earthquakes are characterized by stronger S-wave energy than P-wave energy, obvious high-frequency components, and wide frequency bands of P and S waves. Artificial explosions are characterized by greater P-wave amplitude than S-wave amplitude and near-station surface wave development. Mine collapses are characterized by lower overall frequency, more obvious surface waves, and longer duration. We extracted quantitative discriminants based on the analysis of different event records, with 31 feature values in 7 categories (P/S maximum amplitude ratio, high/low frequency energy ratio, P/S spectral ratio, corner frequency, duration, the second-order moment of spectrum, and energy strongest point). A comparison of the ability of these feature values to recognize distinct events showed that the 6–17 Hz P/S spectral ratio was able to completely distinguish artificial explosions from the other two types of events. The S-wave corner frequency performed relatively well in identifying all three types of events, with an accuracy of over 90%. Additionally, a support vector machine was used to comprehensively distinguish multiple features, with an accuracy for all three types of events reaching up to 100%.     

首都圈地区爆破、矿塌和天然地震的识别研究

选取首都圈地区2008年8月——2009年9月ML在2.0——2.2范围内的爆破、矿塌和天然地震数据资料,从时间域和频率域进行分析对比,总结出识别爆破、矿塌和天然地震的依据．在时域方面,爆破的初动方向向上,矿塌向下,天然地震的初动方向依赖于台站的分布情况;爆破和矿塌的面波比较发育;天然地震的S波与P波最大振幅比(AS/AP)大于爆破和矿塌,同时,爆破和矿塌的能量衰减比天然地震快．在频域方面,高频成分的能量衰减快于低频;天然地震的拐角频率较高,爆破次之,矿塌的最小;在震中距200 km范围内,爆破的顶峰频率主要分布在5——7 Hz,矿塌分布在2——4 Hz,天然地震的顶峰频率较大,在10——18 Hz范围内.另外,天然地震的频率域较宽,其次为爆破、矿塌．      

不同地区人工爆炸与天然地震记录特征及识别研究

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。      

遥测地震台网对人工爆破与天然地震的判定

总结了人工爆破与天然地震的区别和记录特征.在对模拟遥测地震台网直观、定性判定爆破的基础上提出结合用S波与P波的振幅比值(As/Ap)和视速度V这两项量化指标进行定性与定量相结合判别.并按照这一思路成功判定了在2004年4月至5月中的一次密集人工爆破群.     

含裂隙介质中地震波传播的振幅异常

本文首先利用两相介质模型从理论上简要分析了地震波在含裂隙介质中的传播特性.由初步理论研究结果与简单计算实例可以看出,在含裂隙介质或两相介质中有可能发现并观测到地震波形状与振幅的某些变化.其次,利用马鞍山矿区爆破及唐山、松潘、马边、康定等地区小地震的观测资料,着重提出了研究大震前振幅异常或振幅比异常的一些实际方法,认为大震前外围介质已属于微破裂介质或两相介质.得出并详细研究了震前振幅异常,尤其是振幅比异常的一些基本特性.最后,本文对影响到振幅异常的发现与分析的某些因素作了简要的讨论.文中所得结果与初步结论可能有助于地震预报的研究工作.      

利用数字地震记录资料识别地震与爆破

利用西安数字地震遥测台网记录资料,通过对波形、P波与S波振幅比等方面进行对比分析,找出陕西及邻区地震与爆破的区别。