隨著地震處理數(shù)字化的快速發(fā)展和地震臺(tái)站的大量建設(shè),震相到時(shí)拾取在地震科學(xué)領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。然而地震波記錄是一種伴隨復(fù)雜噪聲干擾的類隨機(jī)波形,同時(shí)隨著地震記錄數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增加,對(duì)震相自動(dòng)拾取技術(shù)提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。近些年以來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于震相拾取等領(lǐng)域,它突破了傳統(tǒng)拾取方法固有的局限性,為震相到時(shí)拾取提供了新方法。本文主要對(duì)高效率、高精度的拾取震相到時(shí)問題進(jìn)行研究和分析,在簡(jiǎn)要分析了已有的自動(dòng)震相拾取方法以及研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)后,構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的震相定位器與基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的震相拾取器,在此基礎(chǔ)上提出了一種新的到時(shí)拾取方法。本文提出的到時(shí)拾取方法分為震相定位與震相拾取兩個(gè)階段。震相定位階段采用40秒滑動(dòng)窗口將待拾取地震波分解為無重疊的若干片段波,通過震相定位器對(duì)片段波進(jìn)行二分類,從而在大段待拾取地震波中快速地提取出事件波。震相拾取階段將到時(shí)拾取問題看作三分類問題,將40秒事件波劃分成400幀,利用震相拾取器將每一個(gè)0.1秒的幀分類為P波、S波或非P波S波,同時(shí)構(gòu)建P波與S波各自的信噪比序列。以第一個(gè)被分類為P波或S波的幀所在時(shí)刻為標(biāo)準(zhǔn),... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三分量地震波形圖

13圖 2-2 沒有地震波的波形圖2.1.4 震相與到時(shí)震相是地震波在地震記錄圖上顯示的性質(zhì)不同或傳播路徑不同的地震波組不同的震相在到時(shí)、波形、振幅、周期和質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方式等方面都有其各自的特征。地震波按照傳播方式的不同分為 P 波與 S 波兩大類，P 波與 S 波在地震圖上的特征顯示分別稱為 P 震相與 S 震相。由于 P 波的質(zhì)點(diǎn)沿著波的傳播方向運(yùn)動(dòng)，而 波質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)垂直于波的傳播方向，質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方式的不同導(dǎo)致 P 波與 S 波的速度不同，由此在地震圖中表現(xiàn)為 P 震相為初至震相，其后為 S 震相。地震發(fā)生后當(dāng)?shù)卣鸩ń?jīng)過臺(tái)站時(shí)，各個(gè)臺(tái)站記錄的地震波形會(huì)明顯地區(qū)別于地脈動(dòng)，表現(xiàn)為初動(dòng)振幅突然增大、頻率變快，同時(shí)后續(xù)震相的振幅或頻率與前一個(gè)震相相比會(huì)

從而產(chǎn)生干涉現(xiàn)象，使得地震圖呈現(xiàn)出一幅復(fù)雜的圖形，所以一般情況能識(shí)別震相的起始，這一時(shí)刻通常稱為 P、S 波到時(shí)或 P、S 震相到時(shí)。圖 2-3 為四川臺(tái)網(wǎng) LGH 臺(tái)站 2016-08-01T03:52:25.000+800 左右的一段三地震圖，從左向右第一條黑色豎線對(duì)應(yīng)時(shí)刻為 P 波到時(shí)，也是 P 震相的開始，第二條黑色豎線對(duì)應(yīng)時(shí)刻為 S 波到時(shí)或 S 震相開始時(shí)刻。直觀地從波形上，用兩條豎線可以將上圖分為三段，從左到右每一段波形振幅、周期都明顯。P 波在第一條黑色豎線時(shí)刻開始被記錄到地震圖，其后的若干秒 P 波一直不斷，因此第二段波形在地震圖中特征比較相似。而在第二條黑色豎線時(shí)刻 波將要開始被記錄到地震圖，由于 P 波依然沒有消失，所以 P 波與 S 波以及若干噪聲波組成的混合波被一起記錄到地震圖。以上情況就造成 P 震相受到擾較小，震相較為清晰，拾取較容易，而 S 震相通常受到較大干擾，震相較糊，拾取更加困難。另外，從圖 2-3 的地震圖來看，震相很容易拾取出來，但是大部分的地震噪比都不高，震相特征也不明顯，這種情況無疑會(huì)對(duì)拾取工作造成很大的干擾

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2983773