便携式力平衡加速度传感器检测装置研究

在对力平衡加速度传感器结构及工作原理研究的基础上,提出一种便携式力平衡加速度传感器简易检测装置的设计方案,方案符合数字强震动数字加速度仪(DB/T10-2001)行业标准,且经实验验证,切实可行.     

基于最邻近事件距离算法的华北地区地震丛集特征研究

利用华北地区2007年以来的地震资料,基于最邻近事件距离算法计算地震丛集率,对郯庐、燕山-渤海、河北平原、银川-河套、汾渭、淮河、长江下游-黄海等7个地震带进行地震丛集特征研究。对海城老震区的地震丛集特征分析认为,地震序列的丛集性明显减弱,目前发生的小震可视为反映区域应力状态的背景地震。以2015-04-15内蒙古阿拉善左旗5.8级地震为例,对华北地区显著中强地震前的地震丛集特征进行研究,发现中强地震前,地震丛集率在空间区域上先出现高值,随后出现低值,继而发震,对应地震活动中强震前增强-平静的现象,这一特征对判定未来潜在地震危险区有一定的指示意义。     

MEMS加速度计与传统地震加速度计的比较研究

对MEMS加速度计记录的地面震动数据与传统地震加速度计记录的数据进行对比研究,探讨MEMS加速度计用于地震监测的可行性。     

基于最小二乘支持向量机与熵特征的地震事件性质辨识研究

为解决天然地震事件性质辨识依赖人工检测、自动化程度不高且误差较大的问题,利用机器学习中的最小二乘支持向量机（LSSVM）和信息论中的排列熵、近似熵及香农熵等特征参数,建立Entropy-LSSVM地震波形特征提取与事件性质辨识模型。基于2021年青海玛多M_S7.4地震、云南漾濞地震事件及人工爆破干扰事件等共计500条波形数据,设计多个不同训练比例与测试比例的随机抽取子实验,采用准确率、召回率、特效度、精确度、F-measure验证该模型的有效性。实验结果表明,熵特征对天然地震和非天然地震事件波形的区分效果明显,且结合熵特征的LS-SVM模型整体性能优于QDA、LDA、朴素贝叶斯、决策树、LogitBoost及RobustBoost等方法,训练集与测试集比例为3∶2的辨识准确率和召回率分别达到99.00%和96.97%,即使训练集只有50条的辨识准确率也可达98%以上,这对天然地震事件的有效甄别有一定参考价值。     

3D主动源地震折射/反射联合快速波前成像研究

基于深地震测深震相记录特征及最新发展起来的快速波前追踪方法,利用理论合成的3D主动源地震折射/反射数据,对强速度对比及复杂Moho结构的重建进行数值模拟计算。结果表明,折射震相Pg对上地壳细结构有较高的分辨,宽角反射震相PmP可较好地约束中下地壳及Moho界面的细结构特征,但对浅部结构的分辨力较差,折射和反射地震的联合成像可有效恢复深浅部3D空间的强速度对比结构及Moho界面形态特征。     

利用中级地震激发的自由振荡简振模研究我国大陆中部地区上地幔介质横向特性

选取2004~2015年发生在我国大陆附近的14个中级地震(6.5相似文献   

大冶金山店铁矿区地震监测与成因类型探析

收集、整理了大冶金山店铁矿区近几年微震活动的监测记录,并通过震中精定位和地震波形、频谱、震源机制解等综合性研究,认为该矿区的地震活动与矿山开采有密切关系,其成因类型属采矿诱发的地震活动,简称矿震.     

Kalman�˲�������̽�����޸��е�Ӧ��

????Kalman??????????????????????е??????????????????????????裬??????????????з??????????????Kalman?????????????λ??????????????????????????????Χ??С????????????????????????С????, Kalman?????????????????????????????????????????????     

华北地区地倾斜中短期地震前兆识别及预报方法研究

对华北地区１７ 个台站２５ 套倾斜仪１０ 年以上的资料,统一用调和分析、卡尔曼滤波和周期滤波方法进行全面系统处理,提取异常信息,统计分析与该地区ＭＳ５ 级以上地震的关系,并对这几种方法进行评价。结果是：地倾斜固体潮Ｍ２ 波γ因子异常与地震的对应率为５７％ ,Ｒ＝０．４０;调和分析残差异常对应率为４１％ ,Ｒ＝ ０．２５;由卡尔曼滤波方法识别的异常与地震的对应率为１５％ ,Ｒ＝ ０．１１;周期滤波方法识别的异常与地震对应率为５９％ ,Ｒ＝ ０．５１。建立了地形变预报地震的综合模型,异常信度在空间上的分布呈同心圆状,地震通常发生在信度高的地区。     

TRACK��ƵGPS��λ����ʱ�ο�վ��ѡȡ����

??????TRACK????????????λ????????????ο???????????GPS????????е?????????????????????????????????????????????????·??Ч?С??0.2 m???????????????????????????????????????ο??????????????λ?????????????????????GIPSY??PANDA????????????????????