基于大坝地震反应台阵的土石坝模态参数识别

针对土石坝上实测强震动记录识别大坝模态参数的问题,根据地震中坝体监测点记录的强震动数据和基于多项式逼近的有外部输入的非线性自回归神经网络NARX模型构建了土石坝非线性模态参数识别方法,对土石坝非线性动力反应与激励输入之间的传递函数进行研究,将其应用于新疆克孜尔土石坝主坝0+220断面的模态频率和模态阻尼比的计算,并结合计算结果和工程运行实际对克孜尔大坝运行状态进行评价。理论分析和工程实例均表明,本方法具有较高的精度,识别的传递函数能够反映土石坝的动力特性,具有重要的理论研究意义和工程实践价值。     

新疆地区电磁预测指标体系在2023年1月30日沙雅MS6.1地震中的应用

2023年1月30日新疆沙雅县(82.29°E,40.01°N)发生M_S6.1地震，震源深度50 km。地震发生前，中国局地震短临预报跟踪电磁学科组和新疆地震局电磁学科组依据中国地震局《地震电磁分析预测技术方法工作手册》、《新疆地区地震分析预测技术方法工作手册》和《地震电磁分析预报方法清单》对新疆地区电磁台站的数据进行异常梳理，发现新疆地区电磁台站存在流动地磁、地磁垂直强度极化、地磁逐日比、地磁低点位移等多项异常。震前异常综合预测意见与实发地震基本一致，震前中短期渐进式异常演化特征较突出，2017—2020年新疆地区地震电磁学科预测指标体系建设工作已初见成效。