合肥中心台地电阻率地铁干扰分析与抑制处理

以隶属合肥中心台的大蜀山台和合肥形变台地电阻率观测数据为研究对象,从时域上揭示了受地铁运行干扰的基本特征,经分析发现地电阻率受地铁干扰影响最大的为与轨道走向一致的测向,与轨道走向垂直测向所受的干扰最小;分别利用小波包阈值去噪和夜间观测均值代替日均值2种方法,对存在尖峰和突变的地铁干扰数据进行分析和去噪,结果表明:合肥形变台利用小波包阈值抑制地铁干扰效果较好,重构后的信号不仅大幅降低了地铁干扰的幅度,还去除了日常干扰所带来的背景噪声,能够较好地反映其原始信号变化特征,而大蜀山台更适用于夜间观测均值代替日均值的方法,可以提高地电阻率观测精度。     

崇明地电场地铁干扰分析

上海市地铁运行对本区域地电场观测产生很大干扰,如何识别并排除地铁干扰信号是当前电磁观测面临的重要问题。以上海崇明地震台地电场观测数据为研究对象,利用Welch功率谱估计方法,对ZD9A-Ⅱ地电场分采样数据进行分析,通过对比非干扰时段与干扰时段功率谱,得出地铁干扰的频率范围,并选择适合的小波基进行数据分解与重构,较好地还原了原始信号,为今后更好地进行地电场数据分析提供较好的噪声排除手段。     

地电场观测中城市轨道交通干扰剔除

应用基于EMD的小波阈值去噪方法,去除地电场观测资料中轨道交通干扰,并将小波阈值去噪法和EMD去噪法的效果相比较,结果表明:该方法能够滤除地电场信号中的地铁干扰,同时保留原始信号中微小的突变,突出有用信息,提高地电场台站观测数据的使用率,有较好的去噪效果。基于EMD的小波阈值去噪方法可推广到其他地球物理观测资料的去噪分析,甚至地电场与地电阻率同场地观测中人工供电干扰信号的剔除。     

元谋地电场观测数据小波阈值去噪

为了解决元谋地电场观测数据的噪声干扰问题,采用小波阈值去噪的方法,根据元谋地电场观测数据特征,选取适当的阈值及不同的小波函数、分解层数进行研究。综合各小波函数去噪效果,通过对相对误差、均方根误差、信噪比等指标进行评价,确定适合元谋地电场观测数据去噪的阈值为软阈值函数、分层阈值;最优小波函数分别为Sym4、Sym5、db6和db8;分解层数分别为5、7、9。最后应用研究结果处理实际地电场观测数据,取得了较好的去噪效果。     

小波方法在地电场干扰处理中的分析研究

该文在对地电场信号及地电阻率人工供电干扰信号的时频特征进行分析的基础上, 提出了小波域阈值滤波方法, 对地电场秒采样信号中叠加地电阻率人工供电干扰信号进行了分析和处理, 处理产生的误差在地电场观测的允许误差范围之内。     

地电场多极距观测的异常识别和分析

以上海地区的3个地电场观测台站的资料为例,结合地电场多极距观测原理对地电场信号异常进行识别分析。结果表明,利用地电场多极距观测装置系统和分析方法可以有效识别并区分地电场观测中的电极极化干扰、雷击干扰、高压直流输电干扰、电离层扰动干扰和自然电场异常等信号。     

延庆地震台地电场资料浅析

利用延庆地震台2004年地电场的观测资料,研究其变化情况,分析引起其变化的具体原因,结果表明:延庆地震台地电场的观测容易受到磁暴、雷雨等干扰,电极的极化影响最为严重,这些因素给地电场震前中短期异常的识别带来了困难,但是从短期来看,地电场观测精度较高,对场地的电磁变化反映比较灵敏。     

利用小波变换方法分析形变观测资料的正常背景变化特征

为定量刻画数字化形变观测资料中背景信息和噪声的时 频分布特征, 本文应用二进小波变换方法, 通过对小波分解的主模特征和随机白噪声识别因子变化特征分析, 剖析了山东数字化形变观测资料的正常动态背景和噪声变化规律. 结果表明, 当尺度取2, 3和4时, 分解后的细节部分存在着1/4日波、 半日波、 日波和半月波等准循环周期信号, 其中尤以尺度为3时的信号波幅最大; 尺度取1和5时的细节部分主要包含着噪声; 通过分析和追踪指定尺度的数字化形变观测资料小波变换的非震异常特征变化, 可望捕捉到与强地震孕育过程有关的前兆异常信息.      

经验模态分解法对高频形变干扰分析中应用

本文通过经验模态分解法(EMD)对辽宁省典型形变干扰异常进行分析。通过对形变数据的分解,发现该方法能提取不同尺度的干扰异常,效果较好。然后对不同尺度的形变信号进行分析,剔除高频噪声信号,对形变观测曲线进行重构滤波,发现该方法可以去除信号干扰噪声,提高信噪比,可作为形变观测数据处理中的一种行之有效的数据分解方法。     

改进的小波分频重构算法在石油地震勘探中的应用

在地震资料处理过程中,为了提高信号的信噪比以及保留数据的可靠频段,通常采用频率域滤波的方法.但是,传统的频率域滤波方法是基于傅里叶变换,在窗口与窗口之间的接合部位会出现假异常.且在滤除噪声的同时,很可能同时也将有用信息一起滤除掉. 本文针对上述问题,将小波域分频处理与重构的方法应用到石油地震勘探数据处理中.在提高信号信噪比的同时又可兼顾其它频段信息,使处理出的地震剖面信噪比提高,频带有所拓宽,从而达到最佳重构.文中先后给出了小波变换及其逆变换的数值计算方法以及最佳小波和最佳重构系数的求取方法.最后通过实例分析,其结果表明,该方法在理论上是正确的,实际应用效果也是成功的.     

利用地电场线性极化特性提取地震前兆异常的方法研究

处理平凉台2008—2017年的地电场观测资料,首先对地电场线性极化和非极化异常进行分析,提出利用地电场线性极化特性提取地震前兆异常的方法。其次,采用相关数据处理和计算方法对周期性质、极化系数、极化方向、垂直极化方向上的投影等进行讨论,结果表明平凉台地电场线性极化正常背景特征为:极化方向变化范围N(66.7±6)°E,极化系数在0.7～1之间,垂直极化方向上的投影值波动范围(-0.53～2.61) mV/km。最后,统计分析平凉台周边中强地震与地电场非线性极化异常的关系,认为平凉台地电场对中强地震有较好的映震能力,地电场非极化异常可以作为判断地震前兆异常的一个重要指标,其异常表现为:从震前非极化到震后恢复极化的一个过程,持续时间一般在4～15天,多出现在震前5天到1个月不等。     

Study on the variation characteristics of the geoelectric field preceding earthquakes

Introduction Geoelectric field is one of the proper physical fields of the Earth. It is controlled by the vari-ous current systems originating outside of the Earth and the internal electrical structure of the Earth as well as the underground current origin. It carries a great amount of information coming from the Earths interior. At present, a lot of observations and studies about the geoelectric field have been made in the world. Many applications and studies of the geoelectric field in the…     

崇明与南京台震前地电场变化异常分析

2001年11月3日和12月25日江苏南通地区分别发生了ML3.8和ML4.1的地震群事件. 本文以上海崇明地电场台和南京地电场台ZD9A大地电场仪的观测资料为研究对象，在阐述了多极距地电场观测去噪音原理的基础上, 研究了这两个台站地电场多极距观测系统的资料在震前的异常变化特征. 结果表明: ① 多极距观测去噪音方法是一种很好的识别地电场噪音的方法；② 在震前20天、2天及42天离震中较近的崇明台NS和NE方向上分别接收到了地震电信号, 其持续时间最长的为9天，而较远的南京台出现的异常信号都是噪音信号而非地震电信号；③ 地电场多极距观测系统中公用电极的布极方式是不可取的.      

Correction of highly noisy strong motion records using a modified wavelet de-noising method

During the past earthquakes, many valuable acceleration time histories were recorded by analog and digital accelerometers. These records are important sources of information in the field of earthquake engineering and engineering seismology. However, a large number of these records are contaminated by noise and it is necessary to correct them for practical applications. On the other hand, only a few records can be corrected using conventional filtering because of mathematical limitations of the method. However, advances in the field of time–frequency analysis and wavelet transform theory provide useful non-linear and adaptive de-noising methods for removing of non-stationary and high-energy noise from the recorded signals. In this paper, the characteristics and capabilities of the modified non-linear adaptive wavelet de-noising method are examined for correction of highly noisy strong motion records. In the frequency domain, it is shown that this method can attenuate the noise in the whole frequency range of engineering interest while in the time domain it can detect and remove non-stationary noise. In addition, the displacement response spectra of these wavelet de-noised records are more stable than conventional filtered records with respect to different correction functions. It is found that a large number of noisy acceleration records that are usually discarded from sets of records used for estimating the ground motions can be corrected using this new method.     

2021年青海玛多MS7.4地震前大武台地电场优势方位角异常特征分析

为了深入了解2021年5月22日青海省玛多M_S7.4地震前是否存在地震电信号,本文利用地电场优势方位角方法对大武地电场的原始资料进行了分析,获得了玛多地震前震中附近场地的岩体裂隙结构变化特征,并结合本次地震震中500 km范围内八个地电场台站的岩体裂隙结构变化和该台记录到的以往震例中大武台地电场优势方位角异常变化与中强地震之间的关系进行了综合分析。结果显示：大武台新旧两套地电场数据的地电场优势方位角在震前11个月出现了显著的同步偏转现象,其中大武旧台在震前两个月优势方位角再次出现大幅度上升,异常特征主要表现为优势方位角出现同步快速偏转,最大偏转达到45°—90°;处于同一次级地块的甘孜台、玛曲台与大武台出现准同步异常现象,而其它次级地块上的台站均无异常出现,表明异常响应受到区域构造的影响。再结合大武台地电场使用该方法分析的以往震例表明：大武台的地电场优势方位角异常在中强地震前具有较好的中短期指示意义。     

Properties of an improved Gabor wavelet transform and its applications to seismic signal processing and interpretation

This paper presents an analytical study of the complete transform of improved Gabor wavelets (IGWs), and discusses its application to the processing and interpretation of seismic signals. The complete Gabor wavelet transform has the following properties. First, unlike the conventional transform, the improved Gabor wavelet transform (IGWT) maps time domain signals to the time-frequency domain instead of the time-scale domain. Second, the IGW’s dominant frequency is fixed, so the transform can perform signal frequency division, where the dominant frequency components of the extracted sub-band signal carry essentially the same information as the corresponding components of the original signal, and the subband signal bandwidth can be regulated effectively by the transform’s resolution factor. Third, a time-frequency filter consisting of an IGWT and its inverse transform can accurately locate target areas in the time-frequency field and perform filtering in a given time-frequency range. The complete IGW transform’s properties are investigated using simulation experiments and test cases, showing positive results for seismic signal processing and interpretation, such as enhancing seismic signal resolution, permitting signal frequency division, and allowing small faults to be identified.