瞬态谱在地震与核爆识别中的应用

采用非稳态的ＷＤ理论,对５个哈萨克斯坦地下核爆及其邻近地区７个区域地震资料进行分析,研究了地下核爆和天然地震的瞬态谱特征、瞬时频率随时间的变化。结果表明,地下核爆的瞬态谱主要分布在高频：核爆的瞬态谱大多数集中于５-１０Ｈｚ;天然地震的瞬态谱散布在低频到高频的较大范围。核爆的瞬时频率在起始阶段（０＜ｔ＜０．７５ｓ）表现为线性,起始频率为负值;天然地震的瞬时频率以跳动形式迅速变化,起始频率正负交替。同时还对地震和核爆瞬态谱差异进行了初步解释。     

识别地震与爆炸的一个新判据a

低震级地动事件性质识别是当前地震检测的一个难点.地震学分析为判定可疑事件的震源类别提供了有效识别方法.从时间域简易的振幅周期测量、到频率域利用整个震相的频谱特征、并进一步扩展到倒谱域的峰值判据,为鉴别人工爆炸与天然地震的震源性质发挥了重要作用.     

震源性质的倒谱分析ht

介绍了倒谱的概念．从天然地震与人工爆炸的震源差异入手，推断震源差异在各域的反映形式，探索表征这种震源差异的有效途径．将震源识别的研究方法从时间域、频率域扩展到倒谱域，提出了识别震源性质的倒谱分析方法，建立了一个震源类型的识别判据．对近年来发生的一些地震及爆炸事件进行了倒谱分析，结果表明该方法具有良好的效能．      

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。     

天然地震与人工爆破特征识别研究综述

近年来,天然地震与人工爆破特征识别作为地震事件分类识别的关键技术之一,随受关注度的不断提升获得了长足的发展。文中针对该研究方向出现的识别特征和特征提取方法进行了整体综述,以期为进一步深入研究天然地震与人工爆破特征识别以及拓展其应用领域奠定一定的基础。     

地震与核爆识别的小波包分量比方法

频谱分析法在核爆与地震识别中具有广泛的应用．但是频谱分析方法是稳态方法,即使采用Gabor变换,也因时-频窗口形状不变而分辨串较低．为提高时-频分辨率,本文将小波变换理论用于乌鲁木齐台记录的地震与核爆事件的分析,并提出了识别核爆和天然地震的小波包分量比判据．通过对加拿大黄刀地震台记录的印度地下核爆的分析,进一步验证了小波包分量比判据对核爆和地震的识别具有较高的识别效率．结果表明：对于地震信号,其小波包分量比U03/U1一般都大于1.0,而对于核爆信号,比值U03／U13一般都小于1.0.     

地震和爆破事件源波形信号的卷积神经网络分类研究

本文首先从震源波形中提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)图,然后采用卷积神经网络(CNN)进行地震波形信号的震源类型—天然地震和爆破事件—分类识别.事件为首都圈及其附近的72个天然地震和101个人工爆破事件,用于提取梅尔频率倒谱系数图的波形信号为各观测台站波形3分量中的垂直分量波形.在各个事件的所有观测台站的垂直分量波形中,通过滑动窗口按同一准则去除被噪声淹没的部分台站波形,只选择留下未被噪声淹没的台站波形.每一个事件有107个观测台站,故有107份垂直分量波形,而不同事件被留下未被噪声淹没的波形则有几份至几十份不等.然后提取被留下未被噪声淹没的波形的梅尔频率倒谱系数图,以梅尔频率倒谱系数图作为CNN的输入,CNN的输出则为波形的震源类型(天然地震事件或爆破事件).若以单份波形为识别单元,采用五折交叉验证法进行测试,得到的平均准确率为95.78%.使用训练集中单份波形为识别单元,提取梅尔频率倒谱系数图,采用CNN训练出了天然地震事件与爆破事件波形分类器,一个事件在测试集中的多份波形信号通常不会都被正确识别,很可能有些波形被识别为天然地震事件,另一些波形被识别为爆破事件;这时,若识别单元改为事件,一个事件各台站的有效垂直分量波形中,超过一半的波形被识别为某一事件类型,则这个事件被归类为该事件类型,得到的正确识别率为97.1%.实验结果表明:卷积神经网络在天然地震事件与爆破事件的识别方面表现出色.这说明MFCC与卷积神经网络可以用于识别天然地震和爆破事件,尤其是深度学习更值得在地震信号处理方面做进一步的研究.     

太原基准地震台核爆震相识别

对太原基准地震台记录的核爆及天然地震波形进行对比分析,结果显示：①与天然地震相比,核爆震相特征相对独特;②地震优势频率较窄,而核爆优势频率则较宽,即对于震中距相近、当量不同的核爆波形,太原台记录的时频变化特征相似;③对于震中距相近的天然地震与核爆波形,太原台记录的时频特征差异明显。     

朝鲜地下核试验的地震学观测

自2006年至2017年,朝鲜民主主义人民共和国在中朝边界地区的试验场进行了6次地下核试验.本文综合报道根据东北亚地区的宽频带数字地震资料利用地震学方法对这六次地下核爆炸的研究.结果表明,朝鲜地下核试验在区域台网产生的地震记录具有典型浅源爆炸的特征.针对上述资料发展了处理核爆数据的方法并据此得出各次朝鲜核爆的地震学参数,包括事件识别、当量测定、以及震中相对定位等.对6次核爆和4次天然地震P/S类型谱振幅比的统计分析表明,2 Hz以上台网平均谱振幅比可以正确地将朝鲜核爆从天然地震中识别出来,从而有效监测在朝鲜半岛进行的当量大于0.5 kt的地下核试验.同时也发现,建立在体波-面波震级比之上的识别方法不适用于朝鲜核试验场.通过建立中朝边界地区基于Lg波的体波震级系统,计算了各次朝鲜核试验的体波震级m_b（Lg）,并由此估计了它们的地震学当量,其值介于0.5 kt至60 kt之间.由于缺少爆炸埋藏深度的数据,上述当量有可能被低估,因而有必要对深度影响做进一步研究.以第一次爆炸的位置为参考震中,利用Pn波相对走时数据和高精度相对定位方法获得了各次核爆在试验场中的精确定位.     

朝鲜2009年和2013年两次核爆的地震学特征对比研究

利用布设在长白山地区临时地震台站接收到的朝鲜核爆的波形资料,对2009年5月25日和2013年2月12日两次朝鲜核试验的地震学特征进行比较.震中距范围从145km到420km.采用P/S型谱比值方法识别朝鲜核爆,通过与2009年3月20日长春地震和2013年1月23日沈阳地震事件的比较,表明在频率大于3 Hz时P/S型谱比值能够有效识别发生在中朝边境地区的地下核试验.选定参考台站,利用区域震相Pg波的振幅谱比值计算朝鲜核爆至各台站路径上的相对衰减.结合介质速度模型,在一定程度上反映了长白山地区衰减情况,为进一步研究长白山地区衰减层析成像提供初始模型.     

基于最近邻支撑向量特征线融合算法的核爆地震识别

为增强核爆地震模式分类器的泛化能力以提高对核爆炸事件的准确识别能力,论文提出了一种选择支撑向量样本集来表征训练样本集的最近邻支撑向量特征线分类算法,用以训练时扩展核爆地震的训练样本库,提高分类器的泛化能力.该算法用于核爆炸和地震的识别结果发现,和最近邻特征线分类器相比,提出的算法降低了计算复杂度,但识别能力却有些许降低.对新算法的分析发现,纯粹的支撑向量集不能完全代表原始样本空间集,支撑向量比例在其中有重要作用,为发挥支撑向量比例的作用以提高核爆分类器的识别能力,提出了最近邻支撑向量特征线融合算法.最后以核爆地震数据库对上述算法进行了检验和分析,理论分析和识别结果证实,在相同的训练样本选择条件下,最近邻支撑向量特征线融合算法对于核爆炸的识别来说具有较好的泛化能力,正确识别率达到90.3%,且优于支持向量机算法和最近邻特征线算法.     

震源性质的时频分析与事件识别

应用时频分析技术研究了近年来发生在朝鲜半岛的核爆炸、化学爆炸与天然地震事件的识别问题,计算了上述三者的瞬时频率、瞬时振幅谱与群延迟等多项参数,提出地震与爆炸的识别指标.初步研究结果表明,对较大事件,上述三者来自震源的激发频率信息有明显差异性,核爆炸源激发的频率明显高于地震,化学爆炸最低.特别是,这些信息指标对于识别小当...     

基于支持向量机的地震事件类型自动识别及应用

天然地震与非天然地震自动识别是地震自动编目系统的重要功能之一,是监测数据产出智能化的基础应用.从福建天然地震和人工爆破事件中,提取小波分析特征、P/S震相振幅比、波形能量分布特征,对以上特征组合联合支持向量机进行大批量数据测试分析,研究得出识别效果较好的事件类型判别算法,最优测试识别率为94.5％;采用最优算法研发基于...     

基于HHT倒谱计算结果与群子统计定量模拟的爆破识别

各类地震动都是瞬间发生的事件,爆发时都会释放出巨大能量,部分能量从震源辐射出,以地震波的传播方式被不同震中距上的测震仪所记录.实践证明,利用测震技术和资料开展爆炸地震监测和识别是最为有效的方法和措施之一,因此,自20世纪50年代开始,国内外许多学者利用不同距离上的测震资料对核爆与天然地震的识别进行了广泛地研究和探索,取得了一系列可喜成果.     

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。     

核爆、化爆、地震识别研究综述

地震学方法是监测地下核试验最为重要的方法.为准确鉴别地下核试验,不仅包括识别核爆炸与天然地震,还包括对化学爆炸震源类型的识别.论文从核爆炸与天然地震的识别、化学爆炸与地震的识别、核爆炸与化学爆炸的识别三个方面对国内外的研究状况分别进行了综述,较为详尽地阐述了从统计分析和信号处理的角度进行研究的进展状况,并对目前的研究进展进行了分析总结,最后对未来的核爆监测识别研究的发展趋势进行了展望,提出了一些建议.     

朝鲜半岛2次不同震源类型地震事件的倒谱特征

简要介绍地震事件震源倒谱分析的基本原理和方法,分析发生在朝鲜半岛的2006年核爆炸(M_L4.3)与2007年M_L5.1地震事件的倒谱特征。结果表明,倒谱判据在朝鲜半岛具有判识效能。     

识别震源性质的一种新方法

提出了利用地震事件的震源差异在倒谱域所呈现的不同特征识别震源性质的新方法。识别结果表明新方法是有效的 ,展示出良好的应用前景     

琼北确定性人工爆破与天然地震识别判据

对琼北地区确定性井下人工爆破和天然地震事件波形特征进行梳理,分析人工爆破与天然地震波不同判据特征。结果表明:P波初动方向、振幅比是识别人工爆破和天然地震的2个主要判据;尾波持续时间、S波最大振幅与持续时间比可作为识别人工爆破和天然地震的一般判据;发震时间可根据事件的强度、规律性,并结合其他判据,仅作为识别过程中的参考因素。     

基于倒谱的2015年天津港“8·12”爆炸分析

本文通过对记录到2015年天津港“8·12”爆炸的32个台站的三分量数字地震波形进行倒谱分析,得到了以下结论:①2个主要爆炸的发生时间间隔约为32.3s;②爆炸-2发生在爆炸-1的西北侧约353°处;③依据这些记录的倒谱,无法判定在爆炸-1前是否还存在微小的爆炸。以上结论均与前人研究成果吻合。由于倒谱叠加采用的是全波形,对滤波频带不敏感,因此,在检测发生在同一地点的多次爆炸或其它类似事件（如核爆）上有一定的优势。