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锦屏一级水电站库区中小地震震源机制解与局部应力场特征

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地球物理学报 2024年第1期67卷 189-204页

作者：祁玉萍孟令媛龙锋宿君孔令喆肖本夫路茜冉喜阳四川省地震局成都610041 中国地震台网中心北京100045

利用四川及邻区数字地震台网2013—2018年的波形资料,基于CAP和HASH方法反演得到锦屏一级水电站(以下简称锦屏水库)库区及周边M_(L)≥2.5地震的震源机制解,根据DRSSI方法计算得到库区局部应力场信息,结合该区域的地质资料,从震源机制参... 详细信息

利用四川及邻区数字地震台网2013—2018年的波形资料,基于CAP和HASH方法反演得到锦屏一级水电站(以下简称锦屏水库)库区及周边M_(L)≥2.5地震的震源机制解,根据DRSSI方法计算得到库区局部应力场信息,结合该区域的地质资料,从震源机制参数和局部应力场变化等方面讨论了水库加卸载对该区域地震活动的影响.取得的主要认识如下:(1)库区地震活动类型以走滑型为主,不同加卸载阶段震源机制类型存在一定差异,库区蓄水前期震源机制类型呈现多样性,蓄水后期与区域背景场趋于一致;(2)库区应力场最大主应力方向以NNW-SSE向为主,分时段结果显示,蓄水后期局部应力场最大主应力方向由NNW向逐渐发生偏转至NW向;(3)库区周边的地质构造和岩性条件有利于库水的渗透,蓄水后重力载荷和流体渗透的共同作用导致岩体断层面库仑应力的变化,从而呈现出库区蓄水前后中小地震活跃程度的显著差异特征.

关键词：锦屏一级水电站触发地震震源机制解局部应力场

2022年6月10日四川马尔康M6.0震群序列时空演化特征

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地震学报 2024年 173-191页

作者：宫悦龙锋赵敏杨鹏王宇玺梁明剑乔慧珍王宇航四川省地震局

2022年6月10日马尔康MS6.0震群序列发生在松岗断裂与龙日坝断裂交会处,呈震群型活动特征.本文以四川地震台网目录为基础,对马尔康地震序列的参数特征开展研究,取该序列三次MS5.0地震之后各一个小时,作为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ共计三个阶段,进行对比分... 详细信息

2022年6月10日马尔康MS6.0震群序列发生在松岗断裂与龙日坝断裂交会处,呈震群型活动特征.本文以四川地震台网目录为基础,对马尔康地震序列的参数特征开展研究,取该序列三次MS5.0地震之后各一个小时,作为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ共计三个阶段,进行对比分析.由于较大地震后短时间内目录遗漏的余震较多,为增大研究所需的地震样本量,首先采用模板匹配法进行微小地震识别,以补充完备目录,并利用识别的地震目录及台网目录分别计算马尔康MS6.0地震序列的b值、p值等参数.计算结果显示,相比于第Ⅱ和Ⅲ阶段,第Ⅰ阶段具有显著的低b值（0.59）,随着时间的推移,序列b值逐渐上升,后两个阶段分别为0.84和0.86.第Ⅰ阶段低b值的结果反映了此阶段孕震区应力水平较高.另外,第Ⅰ阶段序列的p值为0.76,明显低于后两个阶段的1.81和1.64,反映出第Ⅰ阶段序列频次衰减速度较慢,应力释放不充分,而后两个阶段刚好相反,表明不同阶段序列的时间演化特征存在差异.综合分析认为,MS5.8地震是MS6.0地震的前震.序列西支与东支的参数计算结果呈现不一样的特征,可能与MS5.8前震序列发生在西支有关.

关键词：马尔康M 6.0震群松岗断裂序列参数前震

2022-06-01芦山M_(S)6.1地震流动地震台网部署及余震序列监测

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大地测量与地球动力学 2024年第2期44卷 195-201页

作者：林丽萍王宇航吴朋谌亮四川省地震局成都610041

从台站选址、地震仪器设备选择及安装三方面介绍2022-06-01芦山M_(S)6.1地震临时地震台网的部署过程,初步分析流动台网背景噪声特征和余震序列。结果表明,台站部署完成后提高了震区现有台站密度,与固定台站联合组网,提高了地震定位的台... 详细信息

从台站选址、地震仪器设备选择及安装三方面介绍2022-06-01芦山M_(S)6.1地震临时地震台网的部署过程,初步分析流动台网背景噪声特征和余震序列。结果表明,台站部署完成后提高了震区现有台站密度,与固定台站联合组网,提高了地震定位的台站方位角覆盖和科学研究的空间分辨率。受人为噪声的影响,通常流动台站的噪声水平高于固定台站,平均噪声水平高于NHNM和NLNM均值,部分台站接近或高于NHNM值,高频噪声呈现与附近人为活动相关的日变化特征。受此影响,地震台网白天时段记录的地震数目明显少于夜晚时段,且小震事件数量明显减少;余震序列的双差定位结果显示,余震主要分布在小关子断裂北部,呈NE向分布,NE向约10 km,NW向约6 km;采用最大曲率法计算得到余震序列的最小完整性震级M_(C)=1.2,其中夜晚时段M_(C)=1.1,白天时段M_(C)升高至1.4,说明震区白天时段地震监测能力减弱。中强震后的余震序列随时间快速衰减,震后5 d内的余震数量约占整体余震的80%,特别是震后2 d内的余震最为发育。为更好地认识地震发展过程,必须保障流动地震台站快速有效地部署,以发挥监测台站的效能。

关键词：芦山地震流动观测台站部署噪声水平余震序列监测余震重定位

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四川流体台网水位同震响应特征对比分析

地震 2024年

作者：张菊赵德杨徐亚飞张晓明刘雪梅袁燕妮林丽萍四川省地震局

本文统计分析了四川流体台网对2022年四川芦山MS6.1、马尔康MS6.0、泸定MS6.8三次大地震的水位同震响应特征。研究结果显示,三次大地震引起了四川大范围内不同程度的水位同震响应。三次大地震引起的水位同震响应幅度受震级影响显著,受... 详细信息

本文统计分析了四川流体台网对2022年四川芦山MS6.1、马尔康MS6.0、泸定MS6.8三次大地震的水位同震响应特征。研究结果显示,三次大地震引起了四川大范围内不同程度的水位同震响应。三次大地震引起的水位同震响应幅度受震级影响显著,受井震距影响并不显著。大区域范围内的水位同震响应幅度受含水层岩性、地质构造、井孔条件等影响。水位同震响应类型主要受井震距影响,与井孔深度关系不大。川20井、川49井和川50井在2022年泸定MS6.8地震中水位同震响应幅度差异较大的原因可能是井孔承压性不同。受含水层岩性、所处断裂带位置和井孔承压性影响,位于同一断裂带且距离较近的川46井、川47井和川48井在这三次大地震中的水位同震响应幅度存在差异。在2022年芦山MS6.1地震中,川46井与川47井的水位同震响应类型不同,这可能与井孔水位受动态应力与静态应力的主要控制作用不同有关。水位同震响应的统计和分析结果受仪器采样率影响,使用分钟值水位数据分析得到的水位同震响应结果可能不够准确,秒钟值水位数据可以为水位同震响应特征及机理的精细研究提供更丰富准确的水震波数据。

关键词：四川流体台网水位同震响应井震距断裂带静态应变

2022年9月5日四川泸定6.8级地震强震记录及典型强震动站点特征分析

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地震工程学报 2024年第5期46卷 1203-1213页

作者：潘章容周扬朱永莉苗在鹏王峰张蓉甘肃省地震局甘肃兰州730000 四川省地震局四川成都610041

对2022年9月5日四川泸定M 6.8地震中获取的205条强震动观测记录进行计算处理,发现近场站点NS向的地震动参数高于EW向,呈现出显著的方向性差异;根据计算的地震动参数结果,绘制峰值加速度(PGA)及峰值速度(PGV)等值线分布图,并研究该地震... 详细信息

对2022年9月5日四川泸定M 6.8地震中获取的205条强震动观测记录进行计算处理,发现近场站点NS向的地震动参数高于EW向,呈现出显著的方向性差异;根据计算的地震动参数结果,绘制峰值加速度(PGA)及峰值速度(PGV)等值线分布图,并研究该地震的衰减规律;计算近场站点的加速度反应谱峰值周期、90%重要持时及卓越周期,得出近场站点90%重要持时变化范围为10~30 s、平均持时为20 s;分析台站51LDJ及51LDL的加速度反应谱、傅里叶谱谱比,发现在不同震级、类似震中距的情况下,同一台站谱形主要受震源影响,震级越大,反应谱衰减越慢;计算分析M 6.8主震及余震中典型台站的水平与竖向速度反应谱谱比,51LDL台在主余震中卓越频率平移不明显,而51LDJ台在强震下出现卓越频率向低频(大周期)的大幅度移动,可能是站点的场地非线性反应引起。

关键词：泸定M 6.8地震 PGA 加速度反应谱衰减关系加速度反应谱谱比

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基于前期累积降雨和高斯过程回归模型的滑坡位移预测

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岩石力学与工程学报 2024年第S01期43卷 3491-3497页

作者：陈朗陈娱何俊霖吕淑宁中国宝武钢铁集团重钢西昌矿业有限公司四川西昌615000 四川省地质矿产勘查开发局四川省第九地质大队四川德阳618000

降雨是诱发滑坡变形的重要因素,传统的位移时间序列模型预测滑坡位移时,仅考虑历史位移而未考虑降雨影响,致使中长期或长期位移预测误差较大。鉴于高斯过程回归(GPR)算法具有易于实现、超参数自适应获取及预测输出具有概率意义等优点,... 详细信息

降雨是诱发滑坡变形的重要因素,传统的位移时间序列模型预测滑坡位移时,仅考虑历史位移而未考虑降雨影响,致使中长期或长期位移预测误差较大。鉴于高斯过程回归(GPR)算法具有易于实现、超参数自适应获取及预测输出具有概率意义等优点,通过引入累积降雨量指标,建立了考虑前期累积降雨的滑坡位移GPR预测模型,提升了模型长期位移预测的能力。以西昌南采场滑坡为例,首先对滑坡位移-日累积降雨量曲线进行分析,并采用皮尔逊法计算了滑坡位移与前期累积降雨天数之间的相关性系数;其次,建立GPR模型,利用已有监测数据对模型进行训练和测试验证,结果表明所建模型相比不考虑前期累积降雨的模型预测精度大大提高。在此基础上,对监测点S1-1和S1-2开展长期位移趋势预测,并对比分析了在假设增加10%和20%降雨的情况下的位移变化趋势,结果表明增加20%降雨导致滑坡变形速率增加至17 mm/d左右,未采取治理措施情况下滑坡会出现加速滑移失稳。

关键词：边坡工程滑坡位移预测高斯过程回归时序分析前期累积降雨

2022年9月5日四川泸定MS6.8地震序列特征及发震构造

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地球物理学报 2024年第6期67卷 2190-2201页

作者：罗钧左可桢赵翠萍唐淋中国地震局地震预测研究所北京100036 四川省地震局成都610000

2022年9月5日发生的泸定MS6.8地震是鲜水河断裂周边近六年来规模最大的破坏性地震,其对于分析川滇块体东边界潜在的强震活动具有重要的指示意义.本研究采用双差定位技术对2009年1月1日至2022年9月27日在泸定震源区发生的11103次地震进... 详细信息

2022年9月5日发生的泸定MS6.8地震是鲜水河断裂周边近六年来规模最大的破坏性地震,其对于分析川滇块体东边界潜在的强震活动具有重要的指示意义.本研究采用双差定位技术对2009年1月1日至2022年9月27日在泸定震源区发生的11103次地震进行了精确定位,利用波形拟合技术反演了主震(MS6.8)、12次震级大于或等于3.0的余震以及贡嘎山附近两次震级大于或等于5.0的强震的震源机制解.结合序列b值结果,对泸定地震序列的特征和发震构造进行了分析研究.研究结果表明,泸定MS6.8地震的发震断层为磨西断裂,主震及其余震发生在黑沟—燕子沟镇—田湾段.这次地震填补了磨西断裂段稀疏地震活动的空白区域,发震断层段大致长度约为40 km,走向大致为160°,呈基本直立状态.序列地震以左旋走滑型为主要错动类型.自2009年以来,泸定MS6.8地震主震西侧贡嘎山附近持续发生地震活动,尤其是2015年该区域出现了显著的地震活动集中现象.主震后,贡嘎山附近的浅源地震活动非常活跃,以拉张破裂为主要特征.需要注意的是,这些浅源地震活动属于触发活动,与磨西断裂带的地震活动不同.b值分析结果显示,磨西断裂带南东段湾东村至田湾的b值较低,约为0.5左右;而北西段湾东村至黑沟的b值较高,处于0.8~1.0之间.这表明磨西断裂带上的应力具有明显的分段特征,能量主要在燕子沟至田湾高应力集中段释放.

关键词：泸定地震磨西断裂地震精定位震源机制 b值

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10kV配电线路单相树线故障选相研究

电力系统保护与控制 2024年第18期52卷 169-178页

作者：杨森陈天翔邵千秋王孟陈龙杨龙山成都理工大学四川成都610059 国网四川省电力公司电力科学研究院四川成都610041

针对配电网三相电压不平衡发生树-线故障难以准确判别故障相而引发山火的问题,提出了一种基于电压信号突变值和变化趋势相结合的选相方法。在传统三相电压平衡配电网单相接地故障选相理论基础上,搭建了10 kV单相树-线故障试验平台。首先... 详细信息

针对配电网三相电压不平衡发生树-线故障难以准确判别故障相而引发山火的问题,提出了一种基于电压信号突变值和变化趋势相结合的选相方法。在传统三相电压平衡配电网单相接地故障选相理论基础上,搭建了10 kV单相树-线故障试验平台。首先,在中性点不接地、消弧线圈接地欠补偿和过补偿3种情况下进行了多种树木、不同残余电流单相树-线故障试验研究。然后,根据树-线故障时零序电压和各相电压幅值变化特征,定义了故障时刻及故障相识别码,建立了某一相电压有效值的幅值增加最大则其滞后相为故障相的判据。通过故障时刻前后0.1 s内的各相电压平均有效值改变大小对比及相应判据,将生成对应的识别码进行匹配,实现精确快速判别故障相。最后,通过试验验证该方法能够有效解决单相树-线故障相识别问题且不受电压不平衡影响,具有较好的工程应用价值。

关键词：配电网树-线故障电压突变故障选相

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卫星通信中高鲁棒性自适应波束赋形算法

西南交通大学学报 2024年第3期59卷 556-563页

作者：张颉徐厚东王海贺洪星李里傅宁涂斌国网四川省电力公司电力科学研究院四川成都610041 国网四川省电力公司四川成都610041 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 国网思极神往位置服务(北京)有限公司北京102211 国网四川省电力公司雅安供电公司四川雅安625000

在卫星通信中,采用自适应波束赋形技术能极大提升导航接收机的抗干扰性能,然而,传统自适应波束赋形算法对模型失配极为敏感.针对传统自适应波束赋形算法在期望信号导向矢量和协方差矩阵失配时,输出性能急剧下降的问题,本文提出了一种高... 详细信息

在卫星通信中,采用自适应波束赋形技术能极大提升导航接收机的抗干扰性能,然而,传统自适应波束赋形算法对模型失配极为敏感.针对传统自适应波束赋形算法在期望信号导向矢量和协方差矩阵失配时,输出性能急剧下降的问题,本文提出了一种高鲁棒性自适应波束赋形算法.该算法首先估计期望信号的输入信噪比(SNR),再根据SNR构造投影矩阵来估计期望信号导向矢量和干扰信号导向矢量;接着,基于不确定集优化方法再次校正期望信号导向矢量和干扰信号导向矢量;最后,估计信号功率并重构干扰加噪声协方差矩阵.仿真结果表明,相比于协方差矩阵重构波束赋形算法,本文算法具有更优异的输出信干噪比(SINR)性能,当SNR为10.0 dB并存在期望信号波达方向(DOA)估计失配时,本文算法的输出SINR增益可达1.9 dB;当存在波前扰动失真时,输出SINR增益约1.5 dB;当存在局部相干散射时,输出SINR增益约1.6 dB.

关键词：天线阵列波束赋形导向矢量估计导向矢量失配北斗通信