本文關(guān)鍵詞：歷史地震圖數(shù)字化若干問題的研究　出處：《大連理工大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：歷史地震圖記載著歷史地震的重要信息,是地球科學(xué)研究中重要的數(shù)據(jù)和資料來源。歷史地震圖都記錄在紙、膠片和熏煙紙這一類的媒介上。在地球科學(xué)研究的早期,這些歷史地震圖是科學(xué)研究的重要素材,為學(xué)者和技術(shù)人員提供了第一手的資料。即使在今天,這些不可復(fù)現(xiàn)的珍貴歷史地震資料仍然具有著重要的研究價(jià)值。然而在現(xiàn)今的數(shù)字時(shí)代,這些記錄在紙、膠片和熏煙紙等媒介上的歷史地震波波形難以便捷地應(yīng)用于數(shù)字化的定量分析研究中。同時(shí),由于這些地震圖都有壽命有限、不便存儲(chǔ)等問題,對(duì)這些歷史地震圖的保養(yǎng)和整理工作也都面臨著巨大的困難和挑戰(zhàn)。因此,對(duì)歷史地震圖進(jìn)行數(shù)字化,以便保存、整理和利用這些歷史地震數(shù)據(jù)就成為一個(gè)自然的選擇。由于歷史地震圖的數(shù)量龐大、內(nèi)容龐雜,靠人工完成波形的數(shù)字化將是一個(gè)工作量極為龐大的任務(wù),這就要求能夠采用大規(guī)模、自動(dòng)化的方法完成歷史地震圖數(shù)字化的工作。然而,由于記錄儀器的設(shè)計(jì)局限,這些早年記錄下來的歷史地震圖在很多方面都不便于數(shù)字化工作的展開,比如波形幾何失真、行間的波形交叉和波形中的斷點(diǎn)斷線等。這些都是數(shù)字化工作中的難點(diǎn),也是本文主要考慮的問題。本論文在總結(jié)現(xiàn)有的歷史地震圖數(shù)字化方法的基礎(chǔ)上,綜合考慮了實(shí)際歷史地震圖的特性,針對(duì)數(shù)字化過程中的三個(gè)關(guān)鍵問題,即失真校正、波形跟蹤和波形補(bǔ)全,進(jìn)行了深入研究,并提出了相應(yīng)的解決方案。本論文的主要成果概括如下：(1)針對(duì)地震圖中存在傾斜失真和弧形失真的問題,提出了基于低秩矩陣恢復(fù)技術(shù)的校正方法。傾斜失真是由于在對(duì)地震圖進(jìn)行掃描的的過程中,地震圖在掃描儀中沒有被水平擺放所致�；⌒问д媸怯捎谠诓ㄐ斡涗浀倪^程中,滾筒記錄儀的筆長有限,導(dǎo)致筆在擺動(dòng)過程中畫出的線呈弧形所致。考慮到地震圖本身具有的規(guī)則性和對(duì)稱性,本文采用低秩特性來描述地震圖中紋理,提出了基于低秩矩陣恢復(fù)技術(shù)的地震圖失真校正算法。該算法利用地震圖紋理的對(duì)稱性和規(guī)則性特點(diǎn),自動(dòng)而精確地估計(jì)失真參數(shù),并根據(jù)估計(jì)得到的參數(shù)校正地震圖的傾斜失真和弧形失真。該方法能夠自動(dòng)地校正帶有失真的掃描地震圖,并具有較強(qiáng)的魯棒性,能夠很好地滿足實(shí)際中的應(yīng)用要求。(2)針對(duì)現(xiàn)有地震圖數(shù)字化方法無法自動(dòng)跟蹤地震波波形的問題,提出了基于層次聚類的波形自動(dòng)跟蹤算法。地震波波形的交叉分離是波形自動(dòng)跟蹤中的難點(diǎn)。由于地震圖中的波形復(fù)雜多變,現(xiàn)有的波形跟蹤方法都難以自動(dòng)地判斷波形在交叉點(diǎn)處的走向。本算法首先利用微分幾何方法提取地震圖中的曲線點(diǎn),并將這些曲線點(diǎn)按光滑性準(zhǔn)則連接成為曲線段。之后,注意到地震波曲線各個(gè)部分之間的層次關(guān)系,本算法根據(jù)地震波曲線的幾何形狀特點(diǎn),采用層次聚類算法,將屬于同一道地震波的曲線段聚為同一類,以此實(shí)現(xiàn)地震波波形的自動(dòng)跟蹤。與傳統(tǒng)方法相比,本算法能夠自動(dòng)而準(zhǔn)確地判斷交叉點(diǎn)處的波形走向,進(jìn)而完成波形自動(dòng)跟蹤工作。(3)針對(duì)地震圖中波形存在缺損和斷點(diǎn)的問題,提出了一種以頻譜特征為先驗(yàn)的稀疏表示補(bǔ)全算法。由于記錄儀器的設(shè)計(jì)局限或者故障以及保存媒介的缺陷,地震信號(hào)中的某一段波形產(chǎn)生了缺失,導(dǎo)致了信息的缺損,給科學(xué)研究帶來了不便。為了補(bǔ)全波形中缺損的部分,本文提出了基于稀疏表示的地震波波形補(bǔ)全算法。為了進(jìn)一步提高波形補(bǔ)全的準(zhǔn)確性,本文將各幀頻譜的均值作為一個(gè)先驗(yàn)信息引入到稀疏表示補(bǔ)全算法中,提出了基于平均頻譜的稀疏表示補(bǔ)全算法。該算法在考慮到地震波波形稀疏性的同時(shí),還考慮到了地震波的幀間信息,有效地彌補(bǔ)了信息的缺損。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法在缺損樣本的持續(xù)間隔很大時(shí)也能夠很好地補(bǔ)全缺損波形。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P315

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