邻近算法在微地震震源位置和一维速度模型同时反演中的应用

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微地震事件的空间分布可以用来监测水力压裂过程中裂缝的发育情况。因此,震源定位是微震监测中重要的环节。震源定位依赖准确的速度模型,而震源位置和速度模型的耦合易导致线性迭代的同时反演方法陷入局部极小值。邻近算法作为一种非线性全局优化算法,能够最大程度地避免陷入局部最优解。本文将邻近算法应用于单井监测的微震定位和一维速度模型同时反演,首先利用邻近算法搜索一维速度模型,再使用网格搜索方法进行震源定位,并根据定位的走时残差产生新的速度模型,最后通过若干次迭代使其收敛到最优解。理论和实际数据结果均表明该方法能够避免局
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地震序列发震构造研究是区域地震活动性和地震危险性分析的重要基础。2017年3月渤海海域发生地震序列活动,该序列发生在郯城-庐江断裂带与张家口-渤海地震带的交汇部位,区域构造较为复杂。然而在渤海海域,连续运行的固定地震监测仪器难以布设,导致地震监测能力相对较弱。本文首先采用模板匹配方法对序列遗漏地震进行检测,再使用波形互相关震相检测进行震相校正,基于校正后的震相到时数据对序列进行精定位,并计算序列中
微地震监测技术是监测水力压裂过程、评价压裂效果的重要手段。对于地面监测,P波极性能够直接、快速地反演震源机制,同时极性校正能够提高绕射叠加定位方法的成像精度。因此,准确而迅速地确定P波极性对地面微地震实时监测具有重要意义。卷积神经网络是一种深度学习算法,具有强大的特征学习与分类能力,可用来确定微地震事件的P波极性。地面监测多采用星型、网格型等规则观测系统,本文使用目标道及其相邻检波器记录作为输入样本,构建基于卷积神经网络的多道P波极性分类网络模型。实际数据应用结果表明,相比于单道记录的网络模型,多道的网络
目的探讨不同分娩方式对婴儿出生后1年内肠道菌群定植的影响。方法选取45例新生儿为研究对象,根据分娩方式分为自然分娩组(n=27)和剖宫产组(n=18)。收集婴儿出生后0(胎粪)、3、6和12个月的粪便标本,应用高通量测序技术分析肠道菌群多样性及组成。结果与自然分娩组比较,在0个月时剖宫产组婴儿粪便标本拟杆菌门的相对丰度显著降低(Z=-2.3741,P=0.0176)。2组研究对象中,除自然分娩组和剖宫产组0个月时婴儿粪便标本分别以埃希菌-志贺菌属和克雷伯菌属为优势菌属外,余下均以双歧杆菌属为优势菌属。相比
针对2014年8月—2015年1月安徽金寨发生的M_L3.9震群,利用匹配滤波技术补充台网目录遗漏的地震事件,再利用波形互相关震相检测技术标定P波和S波到时,进一步采用双差定位方法对震群进行重定位,结合震源机制解等分析此次震群活动可能的发震构造。计算结果显示,通过互相关扫描检测到1376个地震台网常规分析遗漏的地震,数量约为台网目录给出的585个事件的2.35倍。检测到的遗漏地震震级估算为M_L0
利用全国统一目录和流动台站目录,研究了四川盆地东南部长宁地区的地震活动特征和b值的空间分布特征。研究结果显示,长宁地区的地震活动在时间上呈现明显的分段特征,地震活动在2015年后明显增强;在空间上,长宁地区的地震活动主要集中在以28.3°N为界限的南、北2个地区,对于这2个区域的b值演化,计算结果显示出不同的分段特征。此外,研究了不同震中距下,长宁地区2018年兴文5.7级、2019年珙县5.3级
利用大孔吸附树脂柱色谱、Sephdex LH-20凝胶柱色谱以及半制备高效液相色谱等技术,从连翘果实的乙醇提取物中分离得到三个新的化合物,包括两个苯乙醇苷类衍生物forsyside A(1),forsyside B(2)以及一个倍半萜forsysacid A(3).通过UV,IR,HRESIMS,一维NMR和二维NMR等波谱数据鉴定了它们的立体结构.化合物1和3的绝对构型通过比较实验和计算圆二色谱的方法进行了确定,化合物2的绝对构型通过激子手性法进行了确定.此外,对所有化合物的肝保护活性进行了研究,其中化
利用匹配定位方法对2020年5月18日云南巧家M_S5.0地震震后24h震源附近台站记录的连续波形进行遗漏地震扫描和定位,共识别出327个地震事件,约为台网目录的2.4倍,最小完整震级由最初的M_L1.9降至M_L1.1。随后,依据最新目录计算了震后震源区的b值,并结合余震展布形态,初步分析此次地震发震构造。研究结果显示,余震序列在平面上显示出NNW-SSE优势展布方向,长度约14km,震源优势深
2017年9月4日河北临城发生M_L4.4地震,这是邢台地区自2003年以来发生的唯一一次M_L4以上地震。震后大量余震沿条带分布,揭示了一条前人未发现的隐伏断层(根据其经过的地点称之为齐家庄-东双井断裂)。为研究该隐伏断层的几何形状和滑动性质,首先基于河北数字地震台网资料对地震序列进行精定位,利用精定位地震数据拟合发震断层面,计算断层面的走向和倾角,并给出其标准差。然后搜集震中附近历史地震的震源
本文提出一套有别于常规模板匹配算法的流程,不仅能够提供被识别地震的时间、空间、强度信息,还可根据震相关联提取每个地震对应的震相到时资料供后续研究使用。该流程基本原理为:地震事件发生会使得震相记录在时间上趋于丛集,因此可利用密度聚类方法对震相信息进行提取。具体实现步骤为:(1)对采用相同降采样和滤波处理的模板事件和连续波形进行互相关系数计算,挑选相关性超过阈值的到时信息形成离散时间序列;(2)对整个
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