[发明专利]一种基于震源参数的微震与爆破事件识别方法有效

专利信息
申请号: 201610537634.X 申请日: 2016-07-08
公开(公告)号: CN106202919B 公开(公告)日: 2017-06-06
发明(设计)人: 董陇军;舒炜炜;李夕兵;尚雪义 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 长沙市融智专利事务所43114 代理人: 杨萍
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 震源 参数 爆破 事件 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于震源参数的微震与爆破事件识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1:获得微震事件与爆破事件的判别式:

以已确定的N组微震事件与L组爆破事件为样本,获得微震与爆破事件的判别式:

<mrow><msub><mi>Y</mi><mi>E</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>C</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>6</mn></mrow></munderover><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub></mrow>

<mrow><msub><mi>Y</mi><mi>B</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>B</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>6</mn></mrow></munderover><msub><mi>K</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub></mrow>

其中YE为微震事件判别式的因变量,YB为爆破事件判别式的因变量,式中,Xi,i=1,2,…,6为6个与典型震源参数相关的值,C0为微震事件判别式中的常数项,Ci为在微震事件判别式中对应于Xi的最优系数,B0爆破事件判别式中的常数项,Bi为在爆破事件判别式中对应于Xi的最优系数;C0、Ci、B0和Bi基于样本辨识得到;N和L为整数,N=L,且N,L≥10;

步骤2:对待识别事件进行识别:

计算待识别事件对应的Xi取值,代入所述的微震事件与爆破事件的判别式,计算得到YE和YB;若YE大于或等于YB,则说明该待识别事件为微震事件,否则若YE小于YB,则说明该待识别事件为爆破事件;

所述步骤1中,针对每一组微震事件或爆破事件,进行以下操作:

(1)通过微震监测系统获取震源参数;

包括:S波与P波能量之比值ES/EP,地震力矩M,静应力降SSD,动应力降DSD,震源发震时间t以及力矩震级Mm

(2)对步骤(1)中获取的参数ES/EP、M、SSD和DSD分别取对数,求得结果为log ES/EP、log M、log SSD和log DSD;

(3)处理震源发震时间t;

计算该微震事件或爆破事件对应的震源发震时间t与相邻的前一微震事件或爆破事件对应的震源发震时间t0的时间差Δt=t-t0

(4)计算概率密度函数值:

概率密度函数表达式如下所示:

<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><mfrac><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>k</mi><mi>z</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mi>k</mi></mrow></msup><mrow><mi>&sigma;</mi><msup><mrow><mo>&lsqb;</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>k</mi><mi>z</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mi>k</mi></mrow></msup><mo>&rsqb;</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>k</mi><mo>&NotEqual;</mo><mn>0</mn></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mfrac><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>z</mi></mrow></msup><mrow><mi>&sigma;</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>z</mi></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

式中,z=(xi-μ)/σ;k、σ和μ分别为连续形状参数、连续尺度参数和连续位置参数,根据实际情况通过最小二乘拟合求得;

将上述步骤中所得数据log ES/EP、log M、log SSD、log DSD、Mm和Δt分别作为xi,i=1,2,3,4,5,6带入式(1)中,得出相应计算结果f(xi);

(5)构建微震与爆破事件的判别式:

<mrow><msub><mi>Y</mi><mi>E</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>C</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>6</mn></mrow></munderover><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub></mrow>

<mrow><msub><mi>Y</mi><mi>B</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>B</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>6</mn></mrow></munderover><msub><mi>B</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub></mrow>

令f(xi)=Xi代入上述判别式,统计已确定的N组微震事件与N组爆破事件,根据Bayes判别理论求得判别式中的各参数C0、Ci、B0和Bi的最优值;

所述步骤2中,针对待识别事件,进行以下操作:

(1)通过微震监测系统获取震源参数;

包括:S波与P波能量之比值ES/EP,地震力矩M,静应力降SSD,动应力降DSD,震源发震时间t以及力矩震级Mm

(2)对步骤(1)中获取的参数ES/EP、M、SSD和DSD分别取对数,求得结果为log ES/EP、log M、log SSD和log DSD;

(3)处理震源发震时间t;

计算该微震事件或爆破事件对应的震源发震时间t与相邻的前一微震事件或爆破事件对应的震源发震时间t0的时间差Δt=t-t0

(4)计算概率密度函数值:

概率密度函数表达式如下所示:

<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><mfrac><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>k</mi><mi>z</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mi>k</mi></mrow></msup><mrow><mi>&sigma;</mi><msup><mrow><mo>&lsqb;</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>k</mi><mi>z</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mi>k</mi></mrow></msup><mo>&rsqb;</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>k</mi><mo>&NotEqual;</mo><mn>0</mn></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mfrac><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>z</mi></mrow></msup><mrow><mi>&sigma;</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>z</mi></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

式中,z=(xi-μ)/σ;k、σ和μ分别为连续形状参数、连续尺度参数和连续位置参数,根据实际情况通过最小二乘拟合求得;

将上述步骤中所得数据log ES/EP、log M、log SSD、log DSD、Mm和Δt分别作为xi,i=1,2,3,4,5,6带入式(1)中,通过最小二乘拟合得到k,σ,μ的值;

得出相应计算结果f(xi);

(5)计算识别结果:

令f(xi)=Xi代入以下判别式,计算得到YE和YB

<mrow><msub><mi>Y</mi><mi>E</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>C</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>6</mn></mrow></munderover><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>X</mi><mi>i</mi></msub></mrow>

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若YE大于或等于YB,则说明该待识别事件为微震事件,否则若YE小于YB,则说明该待识别事件为爆破事件。

2.根据权利要求1所述的基于震源参数的微震与爆破事件识别方法,其特征在于,所述步骤1中,N和L均取值为100。

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