赣南台网天然地震与人工爆破的信号特征研究.pdf
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1、Advances in Geosciences 地球科学前沿地球科学前沿,2023,13(7),747-757 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/ag https:/doi.org/10.12677/ag.2023.137071 文章引用文章引用:赖智华,邓月圆,罗叶美.赣南台网天然地震与人工爆破的信号特征研究J.地球科学前沿,2023,13(7):747-757.DOI:10.12677/ag.2023.137071 赣南台网天然地震与人工爆破的赣南台网天然地震与人工爆破的 信号特征研究信号特征
2、研究 赖智华赖智华1,邓月圆邓月圆2,罗叶美罗叶美2 1江西省赣州地震台,江西 赣州 2赣州地震监测中心站,江西 赣州 收稿日期:2023年6月1日;录用日期:2023年7月19日;发布日期:2023年7月27日 摘摘 要要 本研究旨在解决区分工业爆破与天然地震地震波波形的问题,以提高地震监测台站人员的快速识别能力。本研究旨在解决区分工业爆破与天然地震地震波波形的问题,以提高地震监测台站人员的快速识别能力。通过对赣南数字地震台网记录到的同一地区工业爆破和天然地震的进行时域特征的通过对赣南数字地震台网记录到的同一地区工业爆破和天然地震的进行时域特征的分析分析和频谱分析的比和频谱分析的比较,我们发
3、现人工爆破和天然地震的地震波波形在很大程度上相似。然而,在震中距较近的记录台站较,我们发现人工爆破和天然地震的地震波波形在很大程度上相似。然而,在震中距较近的记录台站(30 km以内以内),两者的频谱差异较明显。天然地震的速度谱与位移谱的优势频率和振幅峰值主要集中在低频,两者的频谱差异较明显。天然地震的速度谱与位移谱的优势频率和振幅峰值主要集中在低频区,而人工爆破没有明显的优势频率,频区,而人工爆破没有明显的优势频率,频率的分布更为均匀。随着震中距的增加,地震与爆破速度谱与率的分布更为均匀。随着震中距的增加,地震与爆破速度谱与位移谱的位移谱的优势频率和振幅峰值的分布主要在中频与中低频区域,直到
4、最后优势频率与振幅峰值均集中在优势频率和振幅峰值的分布主要在中频与中低频区域,直到最后优势频率与振幅峰值均集中在低频区域。然而,地震与爆破地震的速度谱与位移谱在震中距较大时,差异不再明显。研究结果表明,低频区域。然而,地震与爆破地震的速度谱与位移谱在震中距较大时,差异不再明显。研究结果表明,这种现象可作为地震台站人员快速识别人工爆破和天然地震的一项有效指标,对提高地震监测准确性和这种现象可作为地震台站人员快速识别人工爆破和天然地震的一项有效指标,对提高地震监测准确性和地震应急响应具有重要意义。地震应急响应具有重要意义。关键词关键词 地震地震,爆破爆破,频谱分析频谱分析,地震和爆破特征地震和爆破
5、特征 Analysis of the Recording Characteristics of Earthquakes and Artificial Blasting in Gannan Seismic Network Zhihua Lai1,Yueyuan Deng2,Yemei Luo2 1Ganzhou Seismic Station of Jiangxi Province,Ganzhou Jiangxi 2Ganzhou Seismic Monitoring Center Station,Ganzhou Jiangxi Received:Jun.1st,2023;accepted:Ju
6、l.19th,2023;published:Jul.27th,2023 赖智华 等 DOI:10.12677/ag.2023.137071 748 地球科学前沿 Abstract This study aims to address the issue of distinguishing industrial explosions from natural earth-quakes,to enhance the rapid recognition ability of seismic monitoring station personnel.We con-ducted a spectral a
7、nalysis and comparison of industrial explosions and natural earthquakes rec-orded in the same region by the Gannan Digital Seismic Network.The waveform morphology of industrial explosions and natural earthquakes was found to be significantly similar.However,at recording stations closer to the epicen
8、ter(within 30 km),the spectral differences between the two became more apparent.The dominant frequency and amplitude peak of the velocity and dis-placement spectra of natural earthquakes are primarily concentrated in the low-frequency region,while industrial explosions do not display a clear dominan
9、t frequency,and the frequency distri-bution is more uniform.As the epicentral distance increases,the distribution of the dominant frequency and amplitude peak of the earthquake and explosion velocity and displacement spectra are mainly in the mid-frequency and mid-to-low frequency regions,until ulti
10、mately,both are con-centrated in the low-frequency region.However,the differences between the velocity and dis-placement spectra of the earthquakes and explosions are not significantly noticeable at larger ep-icentral distances.The results of this study suggest that this phenomenon can serve as an e
11、ffective indicator for seismic station personnel to rapidly distinguish between industrial explosions and natural earthquakes.This has significant implications for improving the accuracy of earthquake monitoring and emergency response capabilities.Keywords Earthquake,Blast,Spectrum Analysis,Characte
12、ristics of Earthquake and Blast Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 对于地震台站记录的爆破和天然地震事件,台站人员一般依靠个人长期积累的经验,结合前人普遍性的理论总结再作判别。这种定性的判别方法在实践中简单快捷,但因
13、人而异、因地而异,在实践中对经验的依赖和把握显得至关重要。爆破和天然地震事件一样,能量巨大而且都是瞬间释放,震源向外传播的部分能量以弹性波的形式发出。在赣南台网每年的地震事件记录中,包括人工爆破记录在内的非天然地震事件要占到全部事件的很大比例,为数众多的人工地震混杂于大量的天然地震之中,如何将人工爆破和天然地震快速准确区分出来,这是摆在从事台站观测一线工作人员的现实问题。目前,国内外已有许多研究者针对人工爆破与天然地震事件的区分进行了深入研究。例如,庞聪等通过结合灰狼优化算法和支持向量机提出一种地震事件性质辨识新方法1 2 3,蔡杏辉等人采用了基于小波特征的方法,取得了较好的区分效果4 5,而
14、田霄、段刚等人1 2 3则通过卷积神经网络,进一步优化了识别效果6 7。然而,这些方法在某些情况下仍然存在一定的局限性,例如对于低信噪比的地震事件和某些特定地区的爆破事件,准确率仍有待提高。本文在对前人工作进行深入分析的基础上,致力于解决这些存在的问题,提出了一种新的区分方法,其主要特点是结合了时域特征和频谱分析,这一设计有助于改善对于低信噪比的地震事件和特定地区的Open AccessOpen Access赖智华 等 DOI:10.12677/ag.2023.137071 749 地球科学前沿 爆破事件的识别准确性。此前已有学者采取直观快速识别的时域多指标对比分析方法对天然地震和人工爆破事件
15、进行识别和对比分析8 9。同时,也有通过傅里叶变化,研究频率随时间的变化规律,进而揭示天然地震与人工爆破事件的特性10 11 12。然而,在赣南地区尚无集中于天然地震与人工爆破信号的综合时域特征和频谱分析。因此本文研究实质性地填补了该研究空缺。本文通过分析大量实际观测数据,对所提出的方法进行评估与优化,以实现人工爆破和天然地震事件的有效区分。2.波形形态特征波形形态特征 日常震相分析中,区分天然地震和人工爆破的波形特征主要从以下几方面分析13 14 15:1)由于爆破源作用时间短且体积小,因此其优势振动周期比天然地震小。地震波的频谱分析可以证明,爆破和地震在频谱分析中主要能量的分布存在差异。2
16、)天然地震事件地震波在空间中的传播方向受到震源机制象限和介质各向异性影响,其向下或向上的情况均有发生。而对于爆破事件,由于其震源是各向膨胀象限机制,所以其初至波的初动方向表现为向上的趋势。3)通过对比信丰小江地震和爆破实时数字波形,可以观察到由于爆破信号频率高,爆破的波型衰减速度比地震更快。4)相比于地震,爆破所产生的波形往往较为简单、清晰,呈现出较少的毛刺。而地震所产生的波形则常常比较复杂,毛刺较为明显。5)时间和地域特征。爆破是人们有目的的生产活动,一般多发生在白天。而厂矿企业的爆破更有时间规律并且一般分布在特定的区域范围内,爆破频度和当量都有各自的特征。且常发生于一定的地质区域范围内。另
17、外,爆破次数与当量都有着相应的特点。针对本地区内不同类型爆破活动的持续时间、位置、频率、当量和波形等记录的特点,对数据进行分析,就能够为爆破事件的确定带来很重要的帮助。而对于赣南范围内的爆破事件,由于用药量一般都不是特别大,所以通常只有离爆破源比较近的几个台才进行清晰记载。如图 1、图 2 是 2003 年 6 月 27日信丰小江 2.4 级地震安远台记录(=44.6 km)及 2003 年 6 月 25 日信丰小江 2.0 级爆破(药量 1 吨)安远台记录(=44.6 km)的波形特征。Figure 1.Records from Anyuan Station of the Xinfeng X
18、iaojiang earthquake with a magnitude of 2.4 on June 27,2003(=44.6 km)图图 1.2003 年 6 月 27 日信丰小江 2.4 级地震安远台记录(=44.6 km)赖智华 等 DOI:10.12677/ag.2023.137071 750 地球科学前沿 Figure 2.Records of Xinfeng Xiaojiang level 2.0 blasting at Anyuan Station on June 25,2003(=44.6 km)图图 2.2003 年 6 月 25 日信丰小江 2.0 级爆破安远台记录(=
19、44.6 km)工作人员在日常工作中需要综合考虑多种因素来准确区分地震和爆破。可以通过对多个台站记录的综合分析或实地考察来进行判断。此外,还可以采用定量计算方法,以便更准确地判断。随着数字地震学的快速发展,波谱分析技术作为一种定量判别手段,在地震学领域已经得到了广泛而成熟的应用。3.位移及速度频谱特征位移及速度频谱特征 3.1.理论依据理论依据 对于爆破源,针对爆破源的研究,需要考虑到其参数的多个方面。其中包括空间参数,如源体积、深度、地表以上的高度等;源时间参数,如持续时间、爆炸发生的时间等;当量参数,如震级、能量等;以及周围介质的物理及化学参数,如大气层、水下、地下、地质结构、耦合等。这些
20、参数综合作用,影响着爆破波的传播和特征,因此需要对其进行系统的研究和分析。巴特(1978)给出了作为源时间位移函数振幅谱公式4:()1 2211Fa=+不同类型的震源具有不同的时间常数 1/a。对于爆破,由于其时间常数 1/a 较小,其波谱中包含相对较高的频率成分;而对于地震,由于其时间常数 1/a 较大,其波谱中相对较低频的波成分较多1。在上式中 a 为实数,为频率。已有观测事实表明:当周期较长时(超过 3 s),爆炸波谱下降,而地震波谱则上升。通过研究波谱差异,我们可以尝试从这个角度来区分天然地震和人工爆破。3.2.资料处理与选取资料处理与选取 起始于 2003 年 6 月 22 日,信丰
21、小江及临近地区的东坑两均出现了 ML 2.0 左右小震群,同时也记录到疑似爆破的事件。由于这些地震发生地点相近且时间重叠,事件判别面临重大困扰,为此赣州市局专门组织现场调查队伍,逐件走访调查落实,对每次记录事件都进行了严格核查,从而保证数据的真实性。在本研究中,选取的主要数据包括 2003 年 6 月 26 日的信丰小江 ML 2.3 地震以及 2003 年 6 月 25 日的信丰东坑 ML2.0 爆破地震。同时,考虑到震中距离因素,选择了龙南台、安远台、大余台、赣州台、石城台作为研究对象。对这些数据的速度及位移波形进行了频谱分析,相关的 UD 相地震波形记录,以及其对应的速度谱和位移谱已在图
22、 37 的(a)和(b)部分,以及图 812 的(a)和(b)部分进行了展示。赖智华 等 DOI:10.12677/ag.2023.137071 751 地球科学前沿 数据处理过程如下:首先,使用 EDSP-IAS 对波形文件进行预处理,包括数据段选取、格式转换及数值积分;然后,借助 MATLAB 软件对数据进行频谱分析和图件绘制。在此过程中,重点是提取频谱中的关键特征,以此进行天然地震与人工爆破事件的区分。理论上,天然地震与人工爆破在频谱上存在显著差异,由于二者的生成机制及过程有着本质区别。然而,在实际处理中,一些因素如信噪比底、记录设备的差异等可能对结果产生影响,为了消除这些潜在的干扰因素
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