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【王旭、付繼華等-SOIL DYN EARTHQ ENG】利用相似性分析地震信號平穩隨機過程的變化
來源:辦公室 發布時間:2019-05-28

    地震P波的自動提取是地震預警系統首先需要解決的問題。研究人員通過相似性分析,提出了一種新穎的P波震相自動拾取方法,即通過判斷地震信號平穩隨機過程的變化來確定P波到達。地震未發生之前,傳感器獲得的地震動信號可以認為是一個平穩隨機過程;而當地震發生(P波到達)時,傳感器測得的地震動信號為地震信號,具有典型的非平穩性。此觀點與池赤準則(Akaike Information Criterion, AIC)方法不同。AIC方法認為地震發生前后的地震動信號分別是兩個不同的平穩隨機信號。
    首先建立或選擇一個已知的平穩隨機過程模板,并計算所選模板與地震信號的相似系數,并以此來表征地震信號的穩定性。然后利用相似系數的階躍變化,即平穩隨機過程向非平穩隨機過程突變,來檢測P波的到達。為了保證方法的魯棒性,選取一個給定的閾值來檢測相似系數的顯著變化。這個相似性閾值選取的同時,也得到了P波提取的置信度水平。
    對汶川8.0級地震的主震和余震進行了相似性分析,其中一組分析結果如圖1、2所示。圖1為原始的地震動信號,圖2為經過相似性分析獲得的相似系數。通過圖2可知,地震發生之前,相似系數大體為一常數。而當地震發生之后,相似系數發生階躍性降低,并緩慢波動上升。這也正驗證了地震為非平穩隨機過程的假設,反駁了AIC方法的假設。通過對P波震相自動提取結果的比較,相似度分析法優于短期和長期平均比(STA/LTA)算法。對于給定的例子,相似度分析法的P波選取時間的平均誤差(-0.13s)小于STA/LTA法的平均誤差(-0.33s)。
    為了進一步驗證方法的魯棒性,如圖3、4所示一定強度的白噪聲被疊加到原始的地震動信號中,并同樣使用相似性分析方法提取P波到時。加入噪聲后,相似度分析法提取P波時間的平均誤差增加到0.25s,仍小于STA/LTA法的平均誤差(4.07s)。
主要研究亮點:
    通過相似性分析獲得了地震動信號的平穩性狀態,揭示了AIC方法假設的不完備性;
    相似性參數具有無量綱特性,可以消除不同地震動傳感器特性間的差異,統一P波震相自動拾取的閾值;
    P波震相自動拾取的閾值表征了P波提取的置信度水平。
    相關研究成果發表于國際SCI期刊《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》。

[1] Xu Wang, Jihua Fu*, Chengpei Tang, Zhitao Li, Jianjun Wang. A P waves’ automatic picking by detecting the changes of seismic signals’ stationary random process through similarity analysis. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 2018, 115: 225-231. (https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2018.08.006)

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