在微机上实现数字地震波形的预处理

数字地震资料的预处理是每个使用数字地震资料的学者所必然要遇到的基本问题。为避免波形处理中烦琐的手工劳动，最大限度地利用微机来完成绝大部分操作，实现波形处理的程序化，是国内外地震软件学者所追求的共同目标。本文在这方面作了探索，所开发的软件确实使数字地震波形预处理变得很轻松。     

CDSN台站典型震例数字地震图库的建立

主要描述利用ＵＮＩＸ的ＳＨＥＬＬ组合命令实现数字地震图库的建立。图库按时间顺序排列,地震波形文件与数据库中相关的表（ＴＡＢＬＥ）分开存放,波形文件是以ＣＳＳ３．０格式存储的,符合ＡＲＳ的使用习惯。使用时用户只需更改数据库的名字,即可使用功能很强的ＡＲＳ分析软件,对数字地震图进行回放处理等操作     

实时地震数据处理系统网络通讯服务

EDSP-MCRTS是区域数字地震台网中心实时地震数据处理系统专用软件包。该软件包已在全国20多个区域数字地震台网和古巴等国家数字地震台网投入运行。该系统具备以下功能：实时接收多路地震波形数据;实时事件检测;对检测到的地震事件进行自动分析;实时波形数据记录和事件波形数据记录;数据存储管理;系统运行管理。     

地震波视出射角求取软件的C++实现

在分析数字地震波形记录数据格式和信号处理流程的基础上,选用C++作为编程语言开发了专用的地震波视出射角求取软件。该软件利用了C++语言的优势,具有高性能数值计算能力和高级交互式界面设计。软件中使用的波形资料处理流程对地震信号处理研究有参考价值。具体算法均在处理大量实际资料的过程中得到了严格检验,高效可靠。     

遥测地震台网地震波形人机结合分析处理系统

地震波形的分析处理并不是一般的数值运算或者数据编辑过程，其中有许多环节需要结合人在图像识别方面的经验才能作出准确判断。至今为止，仍然不能完全用计算机代替人来自动而又准确地分析和处理地震信号。通过实时处理所得的结果和数据还需要在地震分析人员的干预下进一步分析处理才能得出准确的结果。在遥测地震台网中使用人机结合方式分析处理地震波形，这在国内还处于初始阶段。为了发展这种处理方法，作者成功研制了兰州遥测台网地震波形人机结合分析处理系统。本系统是用计算机显示的地震波形来分析处理地震的，不仅适合常规地震波形分析，也特别适合于地震速报分析，使地震波形分析处理工作更加快速、准确。本文介绍了系统的设计思路、系统模块结构以及主要功能和特点。     

基于测震观测的波形分析应用软件WAVE2005

首先概述了数字地震波形分析的重要性及该领域一些主要波形分析软件的概况,然后介绍了《数字地震波形分析-WAVE Version 2005》软件的设计目标、研制思路、系统特点、框架结构、操作界面、技术特点、方法功能等;最后给出了一个应用的实例.     

ADAPT区域数字地震台网数据汇集与处理软件包

已经开发了一种区域数字地震台网处理软件包，称作ADAPT(Adaptive Data Acquisition and Processing Tools）。ADAPT软件系统适用于安装在区域遥测数字地震台网中心的Windows NT计算机网络，用于汇集和处理来自台网所属台站的数字地震波形数据，其主要功能包括在线自动处理和人机交互处理两个方面。本文将介绍ADAPT系统的基本功能，分析该系统的特点，并着重说明系统中采用的地震定位方法。     

数字波形地震预测辅助分析软件

自"九五"以来中国地震局在中国大陆不同地区建立了大量的数字化地震观测台站,为地震预测和数字地震学的研究工作提供了海量的可靠的数据资源.利用这些数字化波形数据目前已开展了大量的地震预测研究工作,取得一系列成果,为地震预测提供了新的思路和方法.为此,在地震预测和数字地震学相关研究工作中,数字波形分析方法及其相关处理软件对于地震波信息的挖掘变得越来越重要,基于此原因研制了<数字波形地震预测分析软件系统--wavePRED Version 2007>.通过一段时间的检验和应用,认为该软件可作为地震预测和数字地震学研究工作中一款分析工具.本文首先概述了利用数字波形进行地震预测工作的重要性及其存在的一些问题,然后介绍了wavePRED系统的研制意义、设计目标、研制思路、系统具有的一些特点、构建系统的框架体系、操作界面、技术特点、方法与功能等,给出了该系统的应用实例,最后对软件中存在的问题进行了讨论,也对软件的未来前途进行了美好展望.     

数字地震波形分析软件

首先概述了数字地震波形分析的重要性及该领域一些主要波形分析软件的概况,然后介绍了笔者研制的《数字地震波形分析—WAVE Version 2004》软件;详细描述了该软件的设计目标、研制思路、系统特点、系统框架、操作界面、技术特点、方法功能等;最后给出了一个实际应用的实例。通过一些用户的反馈意见,认为该软件可作为当前地震学研究与分析预报工作中的一个主要工具。     

短周期与宽频带数字地震计记录波形相关分析

为了研究短周期与宽频带数字地震观测系统的一致性,分别对山东地震台网青岛、济南、荣成、五莲、烟台的5个同一摆墩上安装的两套观测系统记录的同一地震事件波形资料进行了相关性分析。先将宽频带记录通过等波纹带通滤波器进行频带为1~20 Hz的滤波处理,再将短周期记录进行过采样处理,实现与宽频带记录的采样率一致。分析表明,宽频带和短周期地震计记录近震、地方震和非天然近距离地震波形在形态上一致,地震波形的振幅和相位存在较好相似性,震中距越近地震波形振幅和相位的相似度越高,宽频带和短周期地震计得到速度震级间差别不大,一致性较好。     

测震台网数据传输补数技术

针对测震台网波形数据传输中断导致丢数现象,开发测震台网自动补数系统SDARS,自动检测数据丢失现象,并从地震台数据采集器下载缺失数据;设计手动辅助补数工具软件SeisDataUtil,提供不同格式的地震数据文件的手动补数功能。通过此套补数系统,有效提高测震台网波形数据完整率,最小化减少波形数据丢失。     

乌兰浩特地震台爆破与地震记录识别判据

选取乌兰浩特地震台爆破及地震波形数据记录,采用小波分析方法,提取地震及爆破的3种波形特征,使用v-SVC支持向量分类机进行分类能力的效果检验,结果表明,WPT(db4)+香农熵特征+v-SVC的组合最佳,可作为该台爆破与地震记录的快速识别判据。     

时序数据库在海量地震波形数据分布式存储与处理中的应用初探

通过分析时序数据库的技术特点和海量地震数据存储和处理的需求,设计和实现了基于时序数据库的地震波形数据存储和处理系统。经过开发、测试和应用比较,新的地震时序数据库系统具有高可用、实时存储吞吐量大、历史数据压缩率高、分布式处理速度快等优势,能够较好地解决地震波形数据体量激增带来的存储和处理困难问题。     

基于深度卷积神经网络的地震震相拾取方法研究

地震震相拾取是地震数据自动处理的首要环节,包括了信号检测、到时估计和震相识别等过程,震相拾取的准确性直接影响到后续事件关联处理的性能,影响观测报告的质量.为了提高震相拾取的准确性,进而提高观测报告质量,本文采用深度卷积神经网络方法来解决震相拾取问题,构建了多任务卷积神经网络模型,设计了分类和回归的联合损失函数,定义了基于加权的分类损失函数,以三分量地震台站的波形数据作为输入,同时实现对震相的检测识别和到时的精确估计.利用美国南加州地震台网的200万条震相和噪声数据对模型进行训练、验证和测试,对于测试集中直达波P、S震相识别的查全率达到98%以上,到时估计的标准偏差分别为0.067s,0.082s.利用迁移学习和数据增强,将模型用于对我国东北地区台网的6个台站13000条数据的训练、验证和测试中,对该数据集P、S震相查全率分别达到91.21%、85.65%.基于迁移训练后的模型,设计了用于连续数据的震相拾取方法,利用连续的地震数据对该算法进行了实际应用测试,并与国家数据中心和中国地震局的观测报告进行比对,该方法的震相检测识别率平均可达84.5%,验证了该方法在实际应用中的有效性.本文所提出的方法展示了深度神经网络在地震震相拾取中的优异性能,为地震震相和事件的检测识别提供了新的思路.     

精密控制震源理论波形的计算方法

精密控制震源是精密主动监测技术的关键设备, 它为整个系统发射精确的、 高度可重复的震动信号, 是精密主动监测的基础。 其理论波形对于观测数据处理、 提取监视地下介质的信息是十分重要和关键的。 精密控制震源发出的震动信号由于受到重力的影响, 并不是标准的正弦或余弦波形。 本文研究了重力对震源发射波形的影响, 推导出在重力影响下精密控制震源理论波形的计算公式, 给出了该计算公式的数字递推求解方法和误差控制方法, 可以准确地计算出精密控制震源在重力影响下发射信号的理论波形。     

Earthworm-based automatic system for real-time calculation of local earthquake source parameters

Experience in introduction of an automatic system of earthquake source parameter calculation based on an existing seismic network is described. Open source software products for automatic seismic data processing are reviewed. Methods for real-time waveform stream processing are discussed in detail. Parameters of some subroutines of the system are described. Information flows and data life cycle in the developed automatic system are outlined. Earthquake location errors in the system are analyzed. The detection capability of seismic networks is evaluated.     

基于云计算的地震预警网络系统的设计与实现

传统基于数据融合的地震预警网络系统在对地震进行预警时,需要分析大量的地震数据,存在地震预警偏差高和动态监测性能差的弊端,因此本论述设计了基于云计算的地震预警网络系统,采用SaaS技术设计系统总体架构,通过核心是STM32F103RET6单片机的地震监测传感器模块,采集地震波信息。系统采用多地区地震数据并发过滤接收技术,对海量数据进行及时有效的接收和处理。系统实现过程中设计了系统的软件架构,基于Web页面的地震震波仿真显示模型,用浏览器中的High Chart JS软件模拟显示地震波形,给出了系统软件进行地震事件触发检测管理线程流程以及系统台站误触发判断实现流程。实验结果说明,所设计系统能够准确的对地震发生作出预警,动态监测性能强。     

JOPENS流服务与TDE-324系列地震数据采集器实时数据流接口程序的设计与实现

JOPENS系统是为地震台网中心开发的数据处理软件系统,为使地震台站记录到的实时数据流能接入JOPENS系统处理,必须为数采开发对应的接口程序,用来接收地震台站数采的实时数据流.介绍了JOPENS的流服务与珠海泰德公司生产的TDE-324系列数采实时数据流接口的设计思想与实现过程,并对接口程序进行了故障处理能力试验检测...     

基于深度学习残差网络模型的地震和爆破识别

为加强对地震台网记录的天然地震与人工爆破事件进行准确的性质识别,本文基于深度学习技术中的残差网络模型,提出了一种新的爆破识别方法,并根据北京数字遥测地震台网及国家数字测震台网中心记录的波形数据及其发布的包含事件性质的地震报告,选取河北三河采石场的93次爆破事件和54次周边地震事件的波形功率谱,分别采用不同的训练样本比例进行了100次和1 000次独立的随机抽样子试验以及 “留一交叉验证法” 试验,对人工爆破与天然地震进行了识别研究。试验结果表明,深度学习残差网络模型在天然地震与爆破事件的性质识别中具有很高的识别率且效果稳定,具有较好的应用前景。