时变数据挖掘技术在地震监测中的应用研究

发布时间：2021-07-04 11:38

　　地球时时刻刻都在地震,全球每分钟产生大量的地震数据,数据中蕴含有丰富的、各种信息,如何处理这些地震数据面临着巨大挑战。震相拾取是地震监测领域的首要工作,P波是地震波中传播最快的波,通常第一个到达地表,准确拾取P波是研究地震震源定位、地震层析成像等的关键,传统的人工拾取方法在精确度和速度上远远不能满足现在对地球深部探测的需求,随着传感器网络技术的快速发展,地震信号的检测、震相拾取、P波到时检测等变得越来越容易。通常,基于传感器网络所捕获的地震信号是时变数据,但是,由于不同环境下地震时变数据存在冗余信息和噪声,现有的拾取方法存在准确度不高且受经验阈值影响较大的不足,为了进一步提高P波拾取的准确度,本文通过充分挖掘地震时变数据的多个特征,结合数据挖掘新算法的研究,比较系统地研究了P波拾取方法。本文的主要工作和创新一并概括如下:1.全面分析地震时变数据,从时域和频域两方面提取其15维特征。单一特征并不能完全表征地震时变数据,在以往的震相自动拾取方法中,采用单一特征如振幅、能量、峭度等特征来拾取震相。由于受地震时变数据噪音影响,某些单一特征方法出现高信噪比时拾取震相的精度高,低信噪比时拾取震相的... 

【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

SVM 原理图

滑动窗口大小设为 10，样本 X 的分形维数如图3-1。图 3-1 样本 X 的分形维数图 3-1 中，纵坐标分别为：振幅，分形维数。横坐标均为样本点。从图可以看出样本 X的分形维数在震相到时前后急剧变化，当超过阈值 3 时即可确定震相到时。分形维数拾取 X的震相初至点是 532，X 的实际震相初至点是 525。3 STA/LTASTA/LTA 是基于能量的方法，能反映幅值的瞬时变化，广泛应用于地震震相拾取。STA为信号的短时窗平均值，LTA 为信号的长时窗平均值。在震相到时，STA 的值变化的快，反映了地震信号的幅值变化，LTA 的值变化的慢

STA/LTA 结果对比如图 3-2。图 3-2 STA/LTA 和改进的 STA/LTA 对比结果图 3-2 中，纵坐标分别为：振幅，STA/LTA 计算值，改进的 STA/LTA 计算值。横坐标均

【参考文献】：
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本文编号：3264720