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基于多输入卷积神经网络的天然地震和爆破事件识别

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地球物理学报 2022年第5期65卷 1802-1812页

作者：田宵汪明军张雄王向腾盛书中吕坚东华理工大学地球物理与测控技术学院南昌330013 江西省地震局南昌330039

天然地震和爆破事件识别是地震监测预警的重要内容.近年来,快速发展的深度学习算法以其强大的数据特征挖掘和图像识别能力,能够较快并准确地约束地震事件属性.利用多输入卷积神经网络算法构建天然地震和爆破事件自动分类网络模型,其中... 详细信息

天然地震和爆破事件识别是地震监测预警的重要内容.近年来,快速发展的深度学习算法以其强大的数据特征挖掘和图像识别能力,能够较快并准确地约束地震事件属性.利用多输入卷积神经网络算法构建天然地震和爆破事件自动分类网络模型,其中输入信息包括多台站地震波形和单台站的地震时频数据,使得卷积神经网络同时获取事件的波形、频谱和极性特征.根据美国犹他州2012年记录到的天然地震和采石场爆破的观测资料,构建深度学习的训练数据集并进行模型训练,并据此判断2013—2016年间已知的天然地震和爆破事件.结果表明,多输入卷积神经网络具有较高的识别精度,识别率高达97%.

关键词：天然地震爆破卷积神经网络时频极性

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天然地震与构造裂缝、油气运移的关系研究

石油勘探与开发 2000年第4期27卷 106-108页

作者：张兴权安玉玲中国地质大学

天然地震是地壳在应力作用下岩石快速破坏的结果，构造裂缝、断裂的形成（或断层的再活动）与天然地震关系密切。震源应力场是构造应力场不可分割的一部分。构造裂缝与断裂形成是同一构造应力场演化不同阶段的物质表现。可以根据天然地... 详细信息

天然地震是地壳在应力作用下岩石快速破坏的结果，构造裂缝、断裂的形成（或断层的再活动）与天然地震关系密切。震源应力场是构造应力场不可分割的一部分。构造裂缝与断裂形成是同一构造应力场演化不同阶段的物质表现。可以根据天然地震的研究成果来研究构造裂缝，分析构造裂缝发育的时间、位置、分布范围以及发生的频率。构造裂缝连通性好，穿越性强，是油气运移的重要通道。平行于最大水平主应力方向的构造裂缝，及与最大水平主应力呈小角度相交的前期断层和裂缝是油气运移的优选方向。

关键词：天然地震构造裂缝油气运移

天然地震与人工爆破波形信号HHT特征提取和SVM识别研究

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地球物理学进展 2011年第4期26卷 1157-1164页

作者：毕明霞黄汉明边银菊李锐陈银燕赵静广西师范大学计算机科学与信息工程学院桂林541004 青岛开发区职业中专青岛266500 中国地震局地球物理研究所北京100081

天然地震和人工爆破信号属于非线性非平稳信号,而传统信号分析方法是针对线性系统平稳信号的,本文采用希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)试图提取可明确区分天然地震和人工爆破事件的波形特征.通过经验模态分解(Empiri... 详细信息

天然地震和人工爆破信号属于非线性非平稳信号,而传统信号分析方法是针对线性系统平稳信号的,本文采用希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)试图提取可明确区分天然地震和人工爆破事件的波形特征.通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)把原信号分解为10个左右的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),并取前3个IMF分别提取最大幅值对应的周期(T_(Amax))和倒谱平均值(C_(ave))作为信号特征构建特征样本集,该样本集采用严格的模式识别样本划分法进行样本划分,用支持向量机(Support VectorMachine,简称SVM)进行分类识别,识别率介于75%～94%之间.结果表明模态分量的最大幅值对应的周期(T_(Amax))和倒谱平均值(C_(ave))可以作为识别天然地震和人工爆破的有效特征.

关键词：天然地震人工爆破希尔伯特-黄变换经验模态分解支持向量机

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天然地震层析成像技术在油气勘探中的应用

地球物理学进展 2011年第4期26卷 1227-1233页

作者：乔德武张春贺李世臻刘劲松国土资源部油气资源战略研究中心北京100034 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

天然地震层析成像技术,主要是利用布设地震台阵记录天然地震事件体波到时信息,通过反演得到研究区域的三维速度结构分布.全国油气资源战略选区调查与评价项目在柴达木盆地西部复杂地区进行的天然地震层析成像试验结果表明,根据层析成像... 详细信息

天然地震层析成像技术,主要是利用布设地震台阵记录天然地震事件体波到时信息,通过反演得到研究区域的三维速度结构分布.全国油气资源战略选区调查与评价项目在柴达木盆地西部复杂地区进行的天然地震层析成像试验结果表明,根据层析成像结果所推断的构造分布与其它方法的勘探结果相比具有一定的相似性,波速异常与测井得到的岩性特征有较好的对应关系.总体效果表明,该方法在地质构造复杂地区具有一定的有效性.

关键词：全国油气资源战略选区调查与评价项目天然地震层析成像柴达木盆地地质构造复杂地区

天然地震促进孔隙流体迁移机制的探讨及两类模型分析

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地球物理学进展 2012年第5期27卷 2144-2150页

作者：郑懿曹俊兴成都理工大学地球物理学院成都610059 "油气藏地质开发工程"国家重点实验室成都理工大学成都610059

随着当今油气勘探工作的深入,油气运移机制的研究愈发重要.近来国内外关于天然地震引起油气井产量变化,油气开采诱发地震的研究报道很多.一系列的观测事实表明强震具有巨大的地下流体运移力,天然地震对油气运移成藏有着显著的影响,很可... 详细信息

随着当今油气勘探工作的深入,油气运移机制的研究愈发重要.近来国内外关于天然地震引起油气井产量变化,油气开采诱发地震的研究报道很多.一系列的观测事实表明强震具有巨大的地下流体运移力,天然地震对油气运移成藏有着显著的影响,很可能是多震油气藏区域油气运移的主要机制.本文从岩石骨架与孔隙流体相互耦合作用机理出发,分析较适合的固液耦合模型(包括宏观和微观模型),探讨和综述天然地震与油气二次运移成藏之间的深层次联系,提出了微宏观模型融合分析的观点,以期从震控油气二次运移的物理学机制角度为复杂多地震区域下的油气藏的勘探、开发提供理论依据和信息参考.

关键词：流体迁移天然地震油气运移孔隙流体

天然地震后续PmP震相走时特征及在地壳结构成像中的作用--以日本东北活火山地区为例

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中国科学：地球科学 2011年第2期41卷 141-148页

作者：夏少红丘学林徐辉龙赵明辉施小斌中国科学院边缘海地质重点实验室中国科学院南海海洋研究所广州510301

天然地震后续PmP震相的射线路径两次穿越地壳内部,能够极大地提高射线的交叉和覆盖程度,对改善地壳内部结构的成像精度具有重要作用.本文首先对不同震源深度的天然地震后续PmP震相走时特征进行了理论研究,发现随着偏移距的增加,不同震... 详细信息

天然地震后续PmP震相的射线路径两次穿越地壳内部,能够极大地提高射线的交叉和覆盖程度,对改善地壳内部结构的成像精度具有重要作用.本文首先对不同震源深度的天然地震后续PmP震相走时特征进行了理论研究,发现随着偏移距的增加,不同震源深度的天然地震后续PmP震相的理论走时差逐渐地变小;并且将PmP震相与初至P波震相的到时差进行了对比分析,其结果显示当偏移距小于约120km时初至震相为来自地壳内部的折射震相(Pg震相),震源深度越浅,两震相的走时差越大;而当偏移距大于约150km时初至震相为来自上地幔的折射震相(Pn震相),震源深度越浅,两震相的走时差却越小.然后根据不同震源深度的PmP震相走时特征、波形振幅特征和粒子运动轨迹特征,以日本东北活火山地区为例,从地震波形中拾取到了394个PmP震相数据和3356个初至P波数据.使用这些走时数据,分析了PmP数据对日本东北活火山地区地壳结构成像精度的改善程度,发现加入PmP震相后,地壳内部的射线交叉程度得到很大的改善,地壳尤其是下地壳结构成像的精度得到了有效提高,获得了清晰的火山岩浆上升通道,且岩浆上升过程中产生的低频微震均分布在该低速通道的周边,具有很好的耦合关系.这说明了天然地震后续PmP震相在地壳精细结构成像中能发挥极其重要的作用.

关键词： PmP震相地壳结构层析成像天然地震活火山

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首都圈地区爆破、矿塌和天然地震的识别研究

地震学报 2012年第2期34卷 202-214,282页

作者：刘莎杨建思田宝峰郑钰姜旭东徐志强中国地震局地球物理研究所中国北京100081

选取首都圈地区2008年8月—2009年9月ML在2.0—2.2范围内的爆破、矿塌和天然地震数据资料,从时间域和频率域进行分析对比,总结出识别爆破、矿塌和天然地震的依据.在时域方面,爆破的初动方向向上,矿塌向下,天然地震的初动方向依赖于台站... 详细信息

选取首都圈地区2008年8月—2009年9月ML在2.0—2.2范围内的爆破、矿塌和天然地震数据资料,从时间域和频率域进行分析对比,总结出识别爆破、矿塌和天然地震的依据.在时域方面,爆破的初动方向向上,矿塌向下,天然地震的初动方向依赖于台站的分布情况;爆破和矿塌的面波比较发育;天然地震的S波与P波最大振幅比(AS/AP)大于爆破和矿塌,同时,爆破和矿塌的能量衰减比天然地震快.在频域方面,高频成分的能量衰减快于低频;天然地震的拐角频率较高,爆破次之,矿塌的最小;在震中距200km范围内,爆破的顶峰频率主要分布在5—7Hz,矿塌分布在2—4Hz,天然地震的顶峰频率较大,在10—18Hz范围内.另外,天然地震的频率域较宽,其次为爆破、矿塌.

关键词：爆破矿塌天然地震时间域频率域

天然地震与人工爆破波形特征提取与识别算法研究

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天然地震与人工爆破波形特征提取与识别算法研究

作者：赵静广西师范大学

学位级别：硕士

人类在地球上的活跃范围几乎遍及地球表面的每一角落。活动强度不断扩大,甚至影响了地震观测台站所应记录到地震事件的数据质量,使得记录到的地震信号中包含了很多人工源事件,如地下核试验、矿山爆破等。及时与准确识别出天然地震事件... 详细信息

人类在地球上的活跃范围几乎遍及地球表面的每一角落。活动强度不断扩大,甚至影响了地震观测台站所应记录到地震事件的数据质量,使得记录到的地震信号中包含了很多人工源事件,如地下核试验、矿山爆破等。及时与准确识别出天然地震事件与人工爆破事件,是地震学研究的重要课题,对强烈地震的监测预警、对小当量核试侦察具有重要意义。在天然地震和人工爆炸事件的分类识别中,如何得到有效的识别特征是整个识别过程最重要的关键问题。人们对此进行了广泛的研究,提出了多种识别判据,但目前较成功的识别判据如P波初动方向、震源深度、体波震级(Mb)与体波震级(Ms)比、是否存在特征面波Lg等基本上都是针对事件而不是针对波形记录的,需要事件时空强基本参数确定后才能进一步计算求得,及时响应性差。另外,研究表明,这些由较大当量事件导出的成功判据对于小当量事件可能计算误差过大而严重削弱识别准确率,或者甚至不存在相应特征。本文就从地震波形直接提取可识别地震与爆破事件的波形特征提取算法进行了较广泛的研究,以图缩短事件发生后到事件类型确认所需的时间长度,并可适用于小当量事件。主要讨论了4种波形特征：谱比值SR、波形复杂度C、综合比值SRC、自相关系数Rxx的提取算法。对所提取的特征采用了3种典型的分类算法模型进行了分类识别研究：经典的统计模式分类器--Fisher线性分类算法、适合于非线性分类问题的分类器--BP神经网络算法、适合于小样本问题的分类器--支持向量机算法,以验证和评价所提取的4种波形特征的识别效能。实验结果表明,谱比值SR、波形复杂度C、综合比值SRC和自相关系数Rxx4个特征识别每一个特征对天然地震和人工爆破事件都具有一定的识别能力,综合运用则具有更高的识别准确率：进行分类器参数学习样本集合和分类器效能检验样本集合完全不重叠的独立检验,可达90%。

关键词：天然地震人工爆破特征提取支持向量机

基于卷积神经网络的天然地震与人工爆破识别研究

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地球物理学进展 2021年第4期36卷 1379-1385页

作者：段刚福建省地震局福州350003

地震台网记录的人工爆破事件波形特征与天然地震有相似之处,如果不能及时的予以识别和筛选,会混淆依此记录所建立的地震目录,影响日后地震学的研究工作.因此连续地震信号中的天然地震和人工爆破的识别分离有助于破坏性构造地震的监测预... 详细信息

地震台网记录的人工爆破事件波形特征与天然地震有相似之处,如果不能及时的予以识别和筛选,会混淆依此记录所建立的地震目录,影响日后地震学的研究工作.因此连续地震信号中的天然地震和人工爆破的识别分离有助于破坏性构造地震的监测预警.同时,随着地震仪的大规模部署以及建设行业活动的持续增强,记录的爆破事件增多,增大了识别的难度和工作强度.为了解决人工识别天然地震与爆破存在的问题,本研究基于卷积神经网络,设计了一个具有13层深度的网络模型(CNN-Epq13),选用福建数字地震台网历史地震记录和人工爆破记录,利用TensorFlow深度学习框架,采用TFrecord文件形式作为训练集,训练得出事件类别识别模型.此模型在训练中识别准确率为98.438%,损失为0.0646.用新的数据进行测试,模型能准确识别事件类别,区分天然地震和人工爆破,可以进一步在日常工作中进行应用.

关键词：卷积神经网络 TensorFlow深度学习框架 TFrecord文件天然地震人工爆破