發(fā)布時(shí)間：2018-01-22 03:16

  本文關(guān)鍵詞： 地震波 震源識(shí)別 BP-Adaboost方法 EMD-TKEO算法 波群識(shí)別　出處：《廣西師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：地震事件是地球物理演變過程中的必然事件,地震活動(dòng)具有潛在的巨大破壞性,在人口稠密地區(qū)發(fā)生的強(qiáng)烈地震事件會(huì)對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)造成巨大損失。人們已建立起分布廣泛的地震觀測(cè)臺(tái)網(wǎng)監(jiān)測(cè)地震活動(dòng),地震波形信號(hào)是監(jiān)測(cè)地震活動(dòng)的唯一手段。許多在地表附近發(fā)生的非天然地震事件如化學(xué)爆炸、地下核爆炸、泥石流、滑坡、礦塌、地面塌陷、甚至大型工程建設(shè)中的人工活動(dòng)源等都會(huì)以地震波的形式向四周傳播能量,隨著觀測(cè)臺(tái)網(wǎng)布置密集程度的增加和觀測(cè)儀器靈敏度的提高,這些地震波也會(huì)被地震觀測(cè)儀器檢測(cè)到。對(duì)于天然地震事件,地震三要素:震源、震級(jí)、發(fā)震時(shí)刻,可以從臺(tái)網(wǎng)觀測(cè)波形求得;當(dāng)然,通過地震波反演波形傳播路徑的特性則是探求地球內(nèi)部結(jié)構(gòu)的唯一手段。如何從連續(xù)觀測(cè)信號(hào)中自動(dòng)截取出對(duì)應(yīng)于有效事件活動(dòng)源的地震波形信號(hào)、以及根據(jù)所截取的地震波形信號(hào)的波形特征分類識(shí)別出震源類型(本文只關(guān)注地震和爆炸分類)則是本研究的主要內(nèi)容。本文就震源類型識(shí)別研究、地震信號(hào)P波和S波初至?xí)r刻檢測(cè)及波形自動(dòng)提取、波群(噪聲、P波群和S波群)樣本識(shí)別3個(gè)問題展開論述。提出了一種基于BP-Adaboost方法的震源類型識(shí)別算法:選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為弱分類器,通過Adaboost方法組合成強(qiáng)分類器。通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PCA-SVM方法對(duì)所選用的地震、爆炸事件波形信號(hào)數(shù)據(jù)集的分類識(shí)別結(jié)果表明,本方法得到了 98%以上的正確識(shí)別率,且具有良好泛化能力。提出一種基于EMD-TKEO算法的P波和S波初至?xí)r刻檢測(cè)及地震波形自動(dòng)截取算法:首先,事件全過程波形整體濾波,濾波后波形64樣本點(diǎn)為窗口長(zhǎng)度分窗;接著,每一窗口信號(hào)5層EMD分解,得到IMF;然后,EMD分解之后的IMF1分量計(jì)算TKEO能量,并歸一化;最后,選定合適能量閾值來(lái)推斷P波和S波初至?xí)r刻。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與目前主流方法STA-LTA及AR_AIC方法相比,本方法計(jì)算時(shí)間較短,且更早能識(shí)別出P波初至?xí)r刻的到來(lái)。通過設(shè)定適當(dāng)?shù)拈撝?還可以從連續(xù)觀測(cè)信號(hào)中截取出涵蓋一個(gè)事件全過程的整段有效地震波形,這樣就可以去除連續(xù)觀測(cè)信號(hào)中的非事件部分的信號(hào),對(duì)實(shí)驗(yàn)地震數(shù)據(jù)的截取研究平均壓縮比可達(dá)57%,這可減小觀測(cè)地震信號(hào)的存貯空間。提出了波群檢測(cè)的識(shí)別判據(jù):平均譜能量值和均方根誤差特征,在EMD-TKEO算法的基礎(chǔ)上,準(zhǔn)確提取出噪聲、P波群和S波群樣本,通過擴(kuò)展的多分類SVM方法進(jìn)行分類識(shí)別研究。通過網(wǎng)格搜索法得出(C,σ)的二元組在取值為(1,0.01)時(shí)對(duì)波群樣本的識(shí)別率最好,識(shí)別率為99%,并且有較高的算法執(zhí)行效率,同時(shí)實(shí)驗(yàn)也說(shuō)明了提出波群特征的有效性,使用較少的特征就能達(dá)到理想的識(shí)別效果。
[Abstract]:Earthquake event is an inevitable event in the process of geophysical evolution, and seismic activity is potentially destructive. Strong earthquake events in densely populated areas will cause great losses to people's lives and property. A network of widely distributed seismic observatories has been established to monitor seismic activities. Seismic waveform signals are the only means of monitoring seismic activity. Many unnatural earthquake events occurring near the surface such as chemical explosion underground nuclear explosion debris flow landslide mine collapse ground collapse. Even the artificial sources in the construction of large-scale projects will propagate energy in the form of seismic waves, with the increase of the density of observation network arrangement and the increase of the sensitivity of observation instruments. These seismic waves will also be detected by seismic observation instruments. For natural earthquake events, the three elements of earthquakes are: source, magnitude, and time of occurrence, which can be obtained from the observation waveforms of the network; Of course, the characteristics of waveform propagation path by seismic wave inversion is the only means to explore the internal structure of the earth. How to automatically intercept the seismic waveform signal corresponding to the active source of effective events from the continuous observation signal. The main content of this study is to classify and identify the source type according to the waveform characteristics of the intercepted seismic waveform signal (only focus on earthquake and explosion classification in this paper). Seismic signal P wave and S wave first arrival time detection and waveform automatic extraction, wave group (noise). This paper discusses three problems in the identification of P-wave group and S-wave group. A new method of source type recognition based on BP-Adaboost method is presented. BP neural network is selected as the weak classifier. The Adaboost method is combined to form a strong classifier, and the classification and recognition results of selected seismic and explosion waveform data sets with BP neural network / PCA-SVM method show that. The correct recognition rate of above 98% is obtained by this method. A new algorithm based on EMD-TKEO algorithm is proposed to detect the first arrival time of P wave and S wave and to intercept the seismic waveform automatically. Firstly, the whole waveform filtering of the whole process of the event is proposed. The 64 sample points of the filtered waveform are window length window splitting; Then, each window signal is decomposed into five layers of EMD. Then the IMF1 component after EMD decomposition is used to calculate the TKEO energy and normalize it. Finally, the appropriate energy threshold is selected to infer the first arrival time of P wave and S wave. The experimental results show that the calculation time of this method is shorter than that of STA-LTA and AR_AIC methods. And the arrival of the first arrival of P wave can be recognized earlier. By setting the appropriate threshold, the whole effective seismic waveform covering the whole process of an event can be intercepted from the continuous observation signal. In this way, the non-event part of the continuous observation signal can be removed, and the average compression ratio of the experimental seismic data interception can reach 57%. This can reduce the storage space of observed seismic signals. The identification criteria of wave group detection are proposed: the average spectral energy value and the root mean square error feature. The noise is extracted accurately on the basis of EMD-TKEO algorithm. The sample of P wave group and S wave group is classified and identified by extended multi-classification SVM method, and the binary group of C, 蟽) is obtained by grid search method. The recognition rate of the wave group samples is the best, the recognition rate is 99%, and the efficiency of the algorithm is high. At the same time, the experiment also shows the effectiveness of the proposed wave group features. An ideal recognition effect can be achieved by using fewer features.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P315

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本文編號(hào)：1453472