Adapt 区域数字遥测地震台网数据

数字遥测地震台网通用数据采集和处理软件包(Adapt)是一套通用的数字地震采集和处理系统,能够记录实时地动信号,地震事件发生时能报警,快速检测、识别和定位地震事件,自动产生地震月报等.Adapt采用简体中文Windows NT工作平台,系统最小可以接收4路地震数据,最大可以接收128路.介绍了该系统的功能、技术途径以及实际应用.     

基于机器学习和台阵相关性的水力压裂微地震事件自动识别及到时拾取

利用密集台阵对水力压裂微地震进行监测将有助于优化储层压裂、揭示断层活化.为满足密集台阵海量采集数据的处理需求,本文建立了一种综合运用多种机器学习方法和台阵相关性的、无需人工干预的自动处理流程,从而能够快速得到高质量的密集台阵震相到时目录.该综合策略包括：(1)利用迁移学习在连续波形中快速检测地震事件;(2)利用U型神经网络PhaseNet自动拾取P波、S波震相;(3)利用三重线性剔除法,结合密集台阵到时相关性剔除异常到时数据和地震事件;(4)利用K-means和SVM两类机器学习算法,进一步区分发震时刻接近的多个地震事件,减小事件漏拾率.通过将该流程应用于四川盆地长宁—昭通页岩气开发区微地震监测数据,并将自动处理结果与人工拾取结果进行比对发现,二者在震级测定、定位以及走时成像结果等方面具有很好的一致性,表明本文处理流程结果精度可达到手动处理精度.本文结果为密集台阵地震监测数据的高效、高精度处理提供了新思路.     

基于MapSIS的地震地球物理台网事件可视化平台建设

地球物理台网观测数据是反映前兆台网数据变化信息的重要部分,可为监测数据质量评估、地震分析预报会商、地震科学研究等工作提供科学依据。为充分利用这些保存在数据库中的事件数据记录,研制了基于MapSIS的地球物理台网事件可视化平台。该平台实现了事件记录的人工交互分析、自动统计分析,基于震情自动触发的专题报告自动生成等功能,具有功能全面、运行稳定的优点。该平台现已在全国地震前兆台网、地震分析预报会商中部署使用,可为地震分析预报提供科学可靠的信息服务。     

德国大陆超深钻井注水诱发地震的精确定位

2000年8月21日～10月20日，德国大陆超深钻井(KTB)进行了为期60天的新一轮注水诱发地震实验．在对KTB台网所记录到的2 700多次地震的原始波形进行分析和处理的基础上，对其中的237次地震进行了精确定位．定位时，先采用和达法剔除了误识的非KTB诱发地震事件；然后，使用大折刀法求得了台站偏差的最佳值，以及中误差和平均误差；最后应用Geiger法进行修定，从而保证了237个事件定位的中误差达到0.1 km的高精度．定位结果显示，在大于9.3 km(几乎是主井底的深度)没有发生诱发地震．这一现象表明，在这个深度，应力可能低于摩擦强度，以至于由注水引起的孔隙压力的变化不足以诱发地震；在这样的深度不存在可渗透的、取向恰当的断层．这个深度也可能是这一区域内的地震活动性的最大深度，即在这一相对稳定地区的板块内部，主井底已接近脆-延性转换带．并用实验室的结果和超深钻井中所观测到的热流值资料解释了这一现象．      

Adapt区域数字遥测地震台网数据采集处理软件包

数字遥测地震台网通用数据采集和处理软件包（Ａｄａｐｔ）是一套通用的数字地震采集和处理系统,能够记录实时地动信号,地震事件发生时能报警,快速检测、识别和定位地震事件,自动产生地震月报等。Ａｄａｐｔ采用简体中文Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ工作平台,系统最小可以接收４路地震数据,最大可以接收１２８路。介绍了该系统的功能、技术途径以及实际应用。     

地震事件自动识别技术及其在南岭流动台阵的应用?

地震事件识别是地震层析成像的重要组成部分。然而,在处理宽频带流动台阵天然地震记录中识别地震事件过程中,利用传统的人工识别方法耗时巨大,效率十分低。本文首先运用STA/LTA 对地震事件进行初步判断,并结合支持向量机信号检测算法和多台联合检验法来提高地震事件判别的准确度及抗干扰能力,达到天然地震事件的自动识别。南岭流动台阵数据的应用结果表明该综合识别算法可自动快速准确地判别地震事件,并可用于地震震相的拾取。     

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

用双差地震定位法再次精确测定1998年张北-尚义地震序列的震源参数

1998年1月10日北京时间11时50分（03时50分UTC），在北京西北约180 km的河北省张北县与尚义县交界地区发生的ML=6.2地震. 该地震是近年华北地区的重要地震事件. 由于地表未见明显的活动断裂展布，震后的野外考察未给出任何优势走向的地表破裂资料，余震分布也没有显示出优势的展布方向，因此发震构造不清楚.笔者曾应用主事件相对定位方法，对张北——尚义地震序列的主震和ML3.0余震重新精确定位，得出结论:张北——尚义地震序列的主震震中位置为41.145N、114.462E，位于宏观震中的北东方向约4km处，震源深度15 km; 余震震源分布在走向180～200、接近于竖直的平面内及其附近. 这一重新精确定位的结果表明，张北——尚义地震的发震构造是一北北东向的断层. 文中作者应用另一相对定位方法——双差地震定位法，对张北——尚义地震序列的主震和ML3.0余震再度进行精确定位. 双差地震定位法重新定位后，得出结论:张北——尚义地震序列的主震震中位置为41.131N、 114.456E，位于宏观震中的北东方向约2.5 km处，震源深度12.8 km; 余震震源也分布在走向N10E的接近于竖直的平面内及其附近. 这一重新精确定位的结果，再次表明张北——尚义地震的发震构造是一北北东向的断层.      

利用三维高斯射线束成像进行地震定位

常规的地震定位方法通常需要拾取地震记录的初至,当初至不明显或被较高水平的噪声淹没时精度较低.本文采用基于三维高斯射线束的偏移成像方法对震源进行定位,较好地解决了该问题.通过三维高斯射线束对台站记录进行偏移归位,并将各台站成像结果的交点作为地震能量释放的中心位置;当各台站成像结果不能交于一点时,采用三维空间高斯滤波方法可实现震源位置的自动获取.提出的变网格计算方案极大地减少了计算量,显著地提高了成像精度和计算效率.利用首都圈地震台网数据,对涿鹿、滦县以及房山三个地震事件进行试算,结果表明:基于变网格三维高斯束偏移成像的地震定位方法自动化程度很高,而且具有较好的抗噪能力,特别适合处理低信噪比资料的地震定位问题.     

基于机器学习算法的银川台阵资料自动化震相分析和定位

近年来快速发展的机器学习算法显著提高了震相拾取的精度和效率。 采用卷积神经网络和递归神经网络的震相识别方法对银川台阵2019年6~7月的连续波形数据进行事件检测和P、 S震相拾取, 并通过快速震相关联和事件定位得到了银川地区较全的地震目录。 结果表明, 当震相数小于10时, 虽然可以检测出较多事件, 但分布呈弥散状, 与区域地震活动特征不符。 进一步对震相数≥10的事件进行了人工复核。 总体而言, 随着震相数量的增加, 事件的误检率逐步降低。 震相数16是该地区自动检测和定位结果准确性的拐点。 当震相数≥20时, 全部召回了地震目录中的13个地震事件, 二者平均定位差异4.27 km。 经过人工复核, 检测到的真实地震事件为区域内地震目录中事件数量的9倍。 本文使用的基于机器学习和快速震相关联和定位方法的流程可在确保准确率的基础上降低人工检测的难度, 提高地震检测的效率。