河南平顶山平煤矿区天然地震、爆破、塌陷时频特征分析
发布时间：2022-01-25 00:05
选取2019年3月—8月河南平顶山市宝丰县平煤矿区发生的ML 2.0—2.9天然地震、爆破、塌陷等9次震动事件,在区域地质构造背景和波形特征分析基础上,采用短时傅里叶变换（STFT）方法开展时频波谱分析,提取不同类型事件的时频特征。结果显示:①天然地震频率成分丰富,且高、低频分布均匀,P波在约3 Hz和8 Hz处存在2个峰值,S波存在多个峰值;②爆破事件的时频谱相对集中,以低频为主,P波频率峰值约5Hz,信号主频随时间变化,大致呈线性降低至1—2 Hz;③塌陷事件频率成分以4 Hz以下的低频为主,P波无明显峰值且频率成分单一,主频出现在2 Hz左右的面波。本文结果可为今后该矿区震动事件类型判断提供参考依据。
【文章来源】：地震地磁观测与研究. 2020,41(03)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
平顶山地区构造和地震分布
万永革（2012）研究发现，短时傅里叶变换引起的频谱泄露与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，若两侧旁瓣高度趋于零，而能量相对集中在主瓣，则认为接近真实频谱。矩形窗、汉宁窗、海明窗3种窗函数的时域和幅频形状显示（图2，图中n表示离散化的时间序列；w(n)为返回的窗函数序列），各窗函数均有明显的主瓣和旁瓣，其中矩形窗的主瓣最窄，旁瓣峰值最大；海明窗和汉宁窗主瓣具有较小的旁瓣和较大的衰减速度，而海明窗第一旁瓣相对主瓣衰减更快。因此，选择海明窗作为窗函数进行时频计算。短时傅里叶变换通过滑动窗来计算频谱，短窗口时间分辨率较高，但频率分辨能力差；长窗口频率分辨率较高，但时间分辨能力弱（陈雨红等，2006；万永革，2007,2012；董建华等，2007）。原始数据采样率为100 Hz，即每秒100个采样点，分别以51、171、391个数据为海明窗窗口长度进行分辨率测试，结果见图3，可知：当窗长（采样率为100 Hz时离散数据点个数）为51时，时间分辨率较高，频率分辨率较差；当窗长为391时，频率分辨率较好，时间分辨率较差；当窗长为171时，频率和时间分辨率均较为适中。因此，时频计算时采用海明窗窗口长度为171。
短时傅里叶变换通过滑动窗来计算频谱，短窗口时间分辨率较高，但频率分辨能力差；长窗口频率分辨率较高，但时间分辨能力弱（陈雨红等，2006；万永革，2007,2012；董建华等，2007）。原始数据采样率为100 Hz，即每秒100个采样点，分别以51、171、391个数据为海明窗窗口长度进行分辨率测试，结果见图3，可知：当窗长（采样率为100 Hz时离散数据点个数）为51时，时间分辨率较高，频率分辨率较差；当窗长为391时，频率分辨率较好，时间分辨率较差；当窗长为171时，频率和时间分辨率均较为适中。因此，时频计算时采用海明窗窗口长度为171。4 时频分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习残差网络模型的地震和爆破识别[J]. 隗永刚,杨千里,王婷婷,蒋长胜,边银菊. 地震学报. 2019(05)
[2]山西运城振动事件S变换时频分析[J]. 李丽,刘剑,李自红,闫亚荣. 地震地磁观测与研究. 2018(02)
[3]曹妃甸地震台网天然地震与人工爆破时频分析[J]. 荣伟健,赵建明,董祎玮,孟令焕,符泽宇,王妍,李金,刘楚. 地震地磁观测与研究. 2017(05)
[4]小地震与人工爆破记录的时频分析[J]. 崔鑫,许力生,许忠淮,李铂,王峰. 地震工程学报. 2016(01)
[5]STFT与WVD在地震波时频分析中的应用[J]. 刘希康,丁志峰,李媛,崔仁胜. 地震地磁观测与研究. 2016(01)
[6]基于S变换的矿山地区地震波形时频分析[J]. 郑建常,徐长朋,赵金花,王鹏. 地震地磁观测与研究. 2014(Z3)
[7]基于非线性时频分析的地震和爆破识别[J]. 张帆,朱新运,熊丹,钟羽云,陈晓燕. 华南地震. 2014(02)
[8]组合窗函数的短时傅里叶变换时频表示方法[J]. 肖瑛,冯长建. 探测与控制学报. 2010(03)
[9]天然地震与人工爆破的波形小波特征研究[J]. 黄汉明,边银菊,卢世军,蒋正锋,李锐. 地震学报. 2010(03)
[10]小震级地震事件的倒谱差异[J]. 郭祥云,王淑辉,魏富胜. 地震地磁观测与研究. 2010 (01)
硕士论文
[1]时频分析及其在地震资料处理分析中的应用[D]. 焦叙明.中国海洋大学 2007
本文编号：3607541
【文章来源】：地震地磁观测与研究. 2020,41(03)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
平顶山地区构造和地震分布
万永革（2012）研究发现，短时傅里叶变换引起的频谱泄露与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，若两侧旁瓣高度趋于零，而能量相对集中在主瓣，则认为接近真实频谱。矩形窗、汉宁窗、海明窗3种窗函数的时域和幅频形状显示（图2，图中n表示离散化的时间序列；w(n)为返回的窗函数序列），各窗函数均有明显的主瓣和旁瓣，其中矩形窗的主瓣最窄，旁瓣峰值最大；海明窗和汉宁窗主瓣具有较小的旁瓣和较大的衰减速度，而海明窗第一旁瓣相对主瓣衰减更快。因此，选择海明窗作为窗函数进行时频计算。短时傅里叶变换通过滑动窗来计算频谱，短窗口时间分辨率较高，但频率分辨能力差；长窗口频率分辨率较高，但时间分辨能力弱（陈雨红等，2006；万永革，2007,2012；董建华等，2007）。原始数据采样率为100 Hz，即每秒100个采样点，分别以51、171、391个数据为海明窗窗口长度进行分辨率测试，结果见图3，可知：当窗长（采样率为100 Hz时离散数据点个数）为51时，时间分辨率较高，频率分辨率较差；当窗长为391时，频率分辨率较好，时间分辨率较差；当窗长为171时，频率和时间分辨率均较为适中。因此，时频计算时采用海明窗窗口长度为171。
短时傅里叶变换通过滑动窗来计算频谱，短窗口时间分辨率较高，但频率分辨能力差；长窗口频率分辨率较高，但时间分辨能力弱（陈雨红等，2006；万永革，2007,2012；董建华等，2007）。原始数据采样率为100 Hz，即每秒100个采样点，分别以51、171、391个数据为海明窗窗口长度进行分辨率测试，结果见图3，可知：当窗长（采样率为100 Hz时离散数据点个数）为51时，时间分辨率较高，频率分辨率较差；当窗长为391时，频率分辨率较好，时间分辨率较差；当窗长为171时，频率和时间分辨率均较为适中。因此，时频计算时采用海明窗窗口长度为171。4 时频分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习残差网络模型的地震和爆破识别[J]. 隗永刚,杨千里,王婷婷,蒋长胜,边银菊. 地震学报. 2019(05)
[2]山西运城振动事件S变换时频分析[J]. 李丽,刘剑,李自红,闫亚荣. 地震地磁观测与研究. 2018(02)
[3]曹妃甸地震台网天然地震与人工爆破时频分析[J]. 荣伟健,赵建明,董祎玮,孟令焕,符泽宇,王妍,李金,刘楚. 地震地磁观测与研究. 2017(05)
[4]小地震与人工爆破记录的时频分析[J]. 崔鑫,许力生,许忠淮,李铂,王峰. 地震工程学报. 2016(01)
[5]STFT与WVD在地震波时频分析中的应用[J]. 刘希康,丁志峰,李媛,崔仁胜. 地震地磁观测与研究. 2016(01)
[6]基于S变换的矿山地区地震波形时频分析[J]. 郑建常,徐长朋,赵金花,王鹏. 地震地磁观测与研究. 2014(Z3)
[7]基于非线性时频分析的地震和爆破识别[J]. 张帆,朱新运,熊丹,钟羽云,陈晓燕. 华南地震. 2014(02)
[8]组合窗函数的短时傅里叶变换时频表示方法[J]. 肖瑛,冯长建. 探测与控制学报. 2010(03)
[9]天然地震与人工爆破的波形小波特征研究[J]. 黄汉明,边银菊,卢世军,蒋正锋,李锐. 地震学报. 2010(03)
[10]小震级地震事件的倒谱差异[J]. 郭祥云,王淑辉,魏富胜. 地震地磁观测与研究. 2010 (01)
硕士论文
[1]时频分析及其在地震资料处理分析中的应用[D]. 焦叙明.中国海洋大学 2007
本文编号：3607541
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/diqiudizhi/3607541.html
