曹妃甸地震台网天然地震与人工爆破时频分析

搜集2014—2015年曹妃甸测震台网记录的各类爆破与天然地震事件,基于Matlab软件,编制程序实现短时傅里叶变换,对比分析核爆炸、化学爆炸、矿爆炸与天然地震的特征,分析频率随时间的变化规律。研究结果表明,天然地震与爆破在频率范围、频率分布和时频聚集性等方面具有各自特点,主要表现在:天然地震的时频图"多峰"且复杂,频率分布范围更广,频率成分集中在S波段;人工爆破的时频图"少峰"且简单,频率范围较窄,频率成分集中在P波段。本文的研究成果能够为今后区分天然地震和爆破提供依据。     

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(P...     

曹妃甸地震台网天然地震与爆破波形记录特征

统计曹妃甸地震台网成立以来记录的地震波形资料,对比天然地震和化学爆炸、矿爆的波形,发现天然地震与爆破震相特征在P波初动、周期、波形衰减及振幅等方面有很大不同,并对波形进行频谱分析,进一步识别天然地震及爆破。     

基于标准时频变换的上海地区地震与爆破识别

以上海地区记录到的天然地震和"4·20"上海中环中心爆破、"4·26"浦东爆破为例进行标准时频变换分析,并对得到的标准时频谱特征进行研究.通过对时频谱进行对比可看出:经过NTFT变换后的数据相对于小波变换、时频域的分辨率有显著的提升,可更为清晰地展示出地震信号和背景噪声的信号特征,在一定程度上,能对不明显的地震波形,甚...     

几种时频分析方法的比较和实际应用

地震信号往往是非线性非平稳的,时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。本文研究4种时频分析方法:短时傅里叶变换(STFT)、小波变换、广义相似文献   

地震信号的时-频分析

通过对单频正弦波和实际地震信号的对比分析,表明时频分析应用于地震信号处理是有效的和可靠的,尤其是在希望获得频率成分随时间变化的规律时有普通傅里叶变换所不具有的优点。     

时频联合分析地震计正弦标定数据

介绍短时傅里叶变换,分析地震计正弦标定信号的特点,提出基于时间域和频率域联合分析正弦标定波形组起始点的方法,可以准确找出每组正弦标定信号的频率和振幅,计算地震计的速度响应灵敏度。     

小地震与人工爆破记录的时频分析

基于Matlab软件,编制了对近震记录进行时-频分析试验研究的程序,搜集2006—2008年间首都圈地区震级介于ML2.4~2.7的5次天然地震和5次人工爆破的27个台站的宽频带记录,根据震中距离的相似性挑选5组天然地震和人工爆破地震,分析其时频特征。对于所有的数据都给出其三分向的时频图、原始波形图和频谱图,以及水平向和三分向的叠加图。分析结果表明,天然地震和人工爆破的记录具有明显不同的时频特征,天然地震的时频呈现出"多峰"特征,而人工爆破的时频分布则相对"少峰";天然地震的时频峰值分布在较宽的频率范围内,人工爆破的峰值则分布在频率较低的相对狭窄的范围内。通过以上实践,发现时频分析在分析不同时间点的频谱信息以及整个数据的时频分布特点时比傅里叶变换具有优势。     

时频联合分析地震计正弦标定数据

介绍短时傅里叶变换,分析地震计正弦标定信号的特点,提出基于时间域和频率域联合分析正弦标定波形组起始点的方法,可以准确找出每组正弦标定信号的频率和振幅,计算地震计的速度响应灵敏度。     

低震级地震与人工爆破记录的时频分析

时频分析是为了对非平稳信号进行分析而引入的,可以给出某一时间点或小时间段内的频谱信息.典型的时频分析方法有短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特黄变换等.由于短时傅里叶变换计算速度较快,而且对本研究里的地震信号具有不错的分辨率,利用短时傅里叶变换对地震和爆破信号进行分析.     

鹤岗地震台阵记录的矿震与天然地震频谱特征分析

基于鹤岗地震台阵勘选数据,分析各子台记录的矿震和天然地震的频谱特征,从各子台频谱一致性角度对观测场地进行评估;采用希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang,简称HHT)方法,分析矿震和天然地震的时频特征。结果显示:勘选记录的地震频谱特征与已有研究一致,各子台特征也较一致,该勘选场地适合建设台阵;由经验模态分解(EMD)后的本征模态函数(IMF)分量可以明显识别出矿震面波,矿震和天然地震的HHT谱的时频特征有明显区别。     

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．      

基于S变换的矿山地区地震波形时频分析

使用S变换对2010年淄博矿山地区发生的一组地震事件进行时频分析,并将其能量谱与典型的矿震和天然地震进行对比,结果表明：博山震群中,部分事件的主频率偏低,普遍能量衰减较快等特点符合一般矿震事件的特征,但这组事件的能量密度谱随频率轴的展布较宽,频率成分丰富等特点又与天然构造地震的特点一致.说明这组事件不同于一般由采矿作业引发的矿震活动,可能是由于煤层的采空区强烈改变地下岩层内的应力分布,其他人为活动诱发了与王母山断裂有关的浅层构造活动的结果.     

江苏数字地震台网中心记录波形分析

对江苏数字地震台网的波形资料,从震相、频谱、振幅比3个方面进行对比分析,找出天然地震、人工爆破、塌陷的不同之处,能够在地震定位过程中快速识别,并将此方法在江苏地震台网实际工作中应用。     

基于BSWT-DDTFA方法的地球天然脉冲电磁场震前信号时频分析研究

地球天然脉冲电磁场（ENPEMF）信号,可理解为地球天然变化磁场的瞬间扰动,携带了大量有用的地质构造及其动力学信息.研究ENPEMF信号所蕴含的时间-频率联合分布特点,有利于深入了解目标对象的地球物理现象及其地质动力学原理.本文针对ENPEMF信号的非平稳特点,在数据驱动时频分析方法（DDTFA）的基础上提出了基于二值化同步压缩小波变换的改进算法（BSWT-DDTFA）.该算法可以实现数据驱动初始相位自动赋值的功能,具有自适应性.实验仿真和实际数据均证明了该改进算法不仅能够得到较为精确的频率曲线和更加清晰的时频分布,而且具有较强的抗噪声能力.以2013年芦山M_S7.0地震为例,利用BSWT-DDTFA方法提取ENPEMF信号的时频特性,结果表明ENPEMF信号的时间-频率-幅度分布在震前有明显的异常特征.

     

基于HHT的结构强震记录分析研究

本文利用HHT(Hilbert-HUang Transform)研究了结构强震记录的时频特性及结构动力特性。介绍了一座7层钢混框架结构及其强震观测台阵概况以及经历的地震情况,选择了在3次有代表性地震中的强震记录,利用一种新的非平稳信号处理方法HHT对记录进行了处理和分析,得到了该结构强震记录的时频幅值三维分布以及边际谱,并将边际谱与傅里叶谱进行了对比,识别了结构的自振频率。研究表明,对结构强震记录这种强非平稳信号,可以利用HHT分析得到能量集中分布的频段与时间范围。HHT边际谱与傅里叶谱相比,在低频部分幅值要大于傅里叶谱,而在高频部分,幅值要小于傅里叶谱。利用结构强震记录识别的自振频率比环境振动测试结果要小。     

基于聚类经验模态分解（EEMD）的汶川MS8.0强震动记录时频特性分析

在2008年5月12日汶川MS8.0地震中,四川数字强震台网共获取了133组三分向加速度记录. 本文选取了一些不同断层距的台站所获取的强震动记录进行了处理和分析．在数据处理中,采用基于聚类经验模态分解（EEMD）提取信号时频特性的方法,有效获得了信号能量的时频分布,提取了中心频率、 Hilbert能量、最大振幅对应的时频等特性,并与傅里叶变换、小波变换进行了对比研究．研究结果表明, 对非线性的强震记录采用聚类经验模态分解（EEMD）能抑制经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题;与傅里叶变换和小波变换相比发现, HHT边际谱在低频处幅值高于傅里叶谱;与小波变换受到所选取的母波强烈影响不同, HHT直接从强震记录中分离出固有模态函数（IMF）,更能反映出原始数据的固有特性, Hilbert谱反映出大部分能量都集中在一定的时间和频率范围内,而小波谱的能量却在频率范围内分布较为广泛．因此,基于EEMD的HHT在客观性和分辨率方面都具有明显的优越性,能提取到更多强震加速度记录的时频特性．      

周期-频度谱在小爆破自动识别研究中的应用

历年来在所开展小爆破识别与判据研究的基础上,进行了计算机易于实现爆炸事件自动识别判据的研究,通过对近震、爆破、矿塌和远震事件的周期-频度谱、波形不规则指数、卓越周期开展的研究,确定了切实可行的爆破事件自动识别方法和判据,达到了77%以上的正确自动识别概率。关键词爆破;自动识别;周期-频度谱;波形不规则指数;卓越周期     

基于Choi-Williams时频分布的阵列声波测井信号时频分析

对多极子阵列声波测井信号,提出了一种基于信号时、频局域相关能量的新的时-频信号分析方法,Choi-Williams能量分布,它有着较明确的物理意义.该分析方法对于不同岩性的构造的响应具有很好的区分和识别能力,其声波全波列的Choi-Williams能量分布对由不同岩性组成的构造破碎带具有明显不同的表现特征.利用相应的模式识别方法,可以对这些岩性构造进行有效的区分和识别.