Содержание к диссертации
Введение
1 Современное состояние проблемы локации сейсмических источников 12
1.1 Общие сведения 12
1.2 Проблема повышения точности локации сейсмических источников 13
1.3 Технология калибровки сейсмических трасс с использованием мобильных сейсмических групп 14
1.4 Проблема инспекции на месте в рамках Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний 16
1.5 Задача определения параметров скважинного источника 19
1.6 Задача определения координат падающих ступеней ракетносителей 21
1.7 Обзор источников по теме исследования 22
1.7 Выводы к главе 1 32
2. Задача обнаружения сейсмических сигналов 33
2.1 Постановка задачи 33
2.1.1 Многоканальная обработка сейсмических данных 35
2.1.2 Пространственная фильтрация сейсмических волн 42
2.1.3 Математическое моделирование и сравнительный анализ алгоритмов многоканальной обработки 45
2.2 Алгоритмы фильтрации импульсных сейсмических сигналов 47
2.2.1 Особенности анализа сейсмических волновых форм 48
2.2.2 Дискретное вейвлет-преобразование 50
2.2.3 Выбор параметров вейвлет-фильтра 52
2.2.4 Математическое моделирование процедуры вейвлет-фильтрации в шумах 55
2.3 Обнаружение сейсмических событий 61
2.3.1 Оптимизация выбора порога обнаружения (Алгоритм «STA/LTA») 61
2.3.2 Модельный эксперимент по оценке точности вычисления времён вступления сейсмических сигналов 71
2.4 Выводы к главе 2 76
3 Распознавание сейсмических событий и локация сейсмоисточника 78
3.1 Метод разделяющих замкнутых поверхностей 78
3.2 Обнаружение и распознавание полигонных взрывов 81
3.3 Обнаружение и распознавание промышленных взрывов на угольных разрезах 86
3.4 Вычисление координат источника 93
3.4.1 Геоакустическая локация малоудалённых полигонных взрывов... 96
3.4.2 Решение задачи локации с помощью многоканальной обработки .97
3.4.4 Сейсмическая локация с использованием вейвлет-фильтрации данных 102
3.5 Оценивание точности локации промышленных взрывов 106
3.6 Помехи обнаружения и распознавания 107
3.7 Оценка времени выполнения алгоритмов 109
3.8 Выводы к главе 3 110
4 Программный комплекс автоматизированного обнаружения и локации сейсмических событий 112
4.1 Требования к реализации и общая характеристика программного комплекса 112
4.2 Программа обработки сейсмических данных в реальном времени -SeismoDetector 116
4.2.1 Общая структура программы SeismoDetector 116
4.2.2 Описание функционирования 118
4.2.3 Передача сообщений между вычислительными потоками и
синхронизация доступа к ресурсам 119
4.2.4 Подсистема протоколирования 121
4.2.5 Особенности реализации алгоритмов обработки сейсмических данных 125
4.2.6 Сборка и запуск программы SeismoDetector 128
4.2.7 Настройка параметров обработки сейсмических данных 130
4.3 Графическая среда обработки сигналов SeismoDetector GUI 131
4.4 Модуль сопряжения с картографической системой 132
4.5 Выводы к главе 4 133
Заключение 134
Список использованных источников 136
- Технология калибровки сейсмических трасс с использованием мобильных сейсмических групп
- Математическое моделирование и сравнительный анализ алгоритмов многоканальной обработки
- Вычисление координат источника
- Общая структура программы SeismoDetector
Введение к работе
Актуальность работы. Проблема мониторинга разного типа сейсмических событий – геоакустических предвестников землетрясений, промышленных и полигонных взрывов, мест падения фрагментов отделяющихся частей ракет-носителей и др. является одной из ключевых в современной экологии окружающей среды.
Особенность такого мониторинга состоит в том, что он осуществляется мобильными сейсмическими группами (МСГ), которые должны базироваться в предполагаемом районе возникновения событий.
Один из важных этапов решения обозначенной проблемы связан с обнаружением и измерением параметров источников сейсмических событий на основе регистрации сейсмических сигналов с помощью пространственно распределенных датчиков мобильной сейсмической группы. Задача определения географических координат источников лежит в основе направления, именуемого геоакустической локацией. Здесь проблема обнаружения и высокоточного измерения параметров полезных волн, порождаемых источниками в среде их распространения, является одной из основных. Трудность ее решения обусловлена рядом факторов: присутствием техногенных шумов и иных событий, которые являются фоновыми по отношению к полезному, вариабельностью параметров, характеризующих процессы взаимодействия источника со средой. На точность измерения параметров оказывает также влияние так называемая «азимутальная скоростная неоднородность» среды, приводящая к вариациям скоростей распространения волн на разных азимутальных направлениях.
Рассматриваемые события, как правило, являются источниками полей разной физической природы: наряду с сейсмическими полями они порождают акустические, которые могут распространяться на большие расстояния.
Учет физических особенностей возбуждения и распространения волн от рассматриваемого класса источников, а также создание помехоустойчивых методов обнаружения и измерения параметров волн разной природы, методов идентификации источников, определения их координат и отображения на цифровой карте местности, составляет перечень задач, лежащих в основе геоакустической локации.
На сегодня существует большая потребность в автоматизированной технологии сейсмического мониторинга сейсмических событий. Такая технология призвана в помощь человеку – оператору для снятия рутинной работы по обнаружению событий на фоне шумов в условиях непрерывного мониторинга. При этом должны быть учтены требования обеспечения работоспособности в режиме реального времени.
Решению указанных задач способствуют фундаментальные исследования в этой области отечественных ученых: Алексеев А.С., Адушкин В.В., Бугаев А.С., Глинский Б.М., Гущин В.В., Гордиенко В.А., Еманов А.Ф., Ковалевский В.В., Михайленко Б.Г., Овчинников А.М., Омельченко О.К., Хайретдинов М.С., Филина А.Г. и ряд др., а также зарубежные ученые: Карлтон П.Н., Фу К.С., Херрин Ю., Чен С.Н. и др.
В рамках данной диссертации разработана и исследована программная система автоматизированной геоакустической локации сейсмических источников с применением мобильных сейсмических групп (МСГ), включающая в себя алгоритмы и программы, для повышения точности геоакустической локации в условиях воздействия внешних шумов и распознавания источников в условиях неопределенности их появления. Охватываются источники в виде ближних полигонных взрывов (расстояние в несколько километров) и удалённых промышленных взрывов (расстояние в сотни километров).
Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и проведение теоретических и экспериментальных исследований методов и программ для автоматизированной локации сейсмических событий с помощью мобильных сейсмических групп.
В соответствии с целью определены следующие задачи:
-
обзор существующих работ в области обработки сейсмических сигналов, относящихся к поставленной задаче;
-
разработка алгоритмов обнаружения и измерения параметров сейсмических волн на фоне шумов в поточном режиме. Исследование их помехоустойчивости и точности оценивания параметров;
-
разработка алгоритма распознавания сейсмических событий на основе выбора информативных параметров сейсмических и акустических волн;
-
реализация программного комплекса для персонального компьютера для геоакустической локации и оценивание его эффективности в экспериментальных условиях.
Методы исследования. Разработка и исследование системы автоматизированной локации сейсмических событий осуществлялось на основе использования теории цифровой обработки сигналов, математического моделирования, математической статистики, системного и прикладного программирования. Оценивание точности работы созданной системы производилось на основе сопоставления результатов обработки записей тестовых полигонных взрывов, промышленных взрывов в Кузбассе с результатами измерений координат с помощью высокоразрешающей GPS.
Научная новизна работы. В диссертации разработан, реализован и исследован программный комплекс для автоматизированной геоакустической локации сейсмических событий импульсной природы в режиме реального времени. Программный комплекс предназначен для использования в мобильных полевых условиях, направленных на решение задач ближней (до нескольких километров) высокоточной локации ближних взрывов небольшой мощности и мест падения фрагментов отделяющихся частей ракет-носителей, так и для дальней локации (до сотен километров) мощных промышленных взрывов. Последние используются для калибровки трасс распространения сейсмических волн на разных азимутальных направлениях и расстояниях.
Программный комплекс интегрирует в себе созданные автором алгоритмы и программы для обнаружения, распознавания и измерения параметров сейсмических и акустических волн и координат событий в условиях воздействия внешних сейсмических шумов. С этой целью:
Разработан алгоритм многоканальной мультипликативной обработки сейсмических сигналов с целью оптимизации обнаружения сигналов волн и вычисления направления их прихода от источника. Исследована его помехоустойчивость по отношению к известному линейному алгоритму синхронного суммирования сейсмограмм при различных соотношениях уровней волн и шумов. Достигнута на порядок более высокая точность вычисления моментов прихода сейсмических волн в сравнении с известным алгоритмом синхронного суммирования сейсмотрасс.
Выполнен анализ эффективности применения алгоритма вейвлет-фильтрации для выделения волновых форм для последующего высокоточного определения параметров сейсмических волн. Оценена помехоустойчивость выделения волновых форм в зависимости от соотношения амплитуд волн и уровней шумов.
Произвёден анализ и выбор информативных признаков сейсмических и акустических волн, теоретически обоснован и предложен метод замкнутых разделяющих поверхностей и алгоритм их построения.
Получены экспериментальные оценки эффективности созданных средств применительно к геоакустической локации полигонных и карьерных промышленных взрывов.
Практическая ценность работы. Разработанный в рамках диссертации программный комплекс предназначена для автоматизированной обработки сейсмических данных, полученных с помощью мобильных малых сейсмических групп в режиме реального времени и ориентирован на решение ряда прикладных задач сейсмического мониторинга окружающей среды. В результате апробации разработанного программного обеспечения на экспериментальных данных регистрации сейсмических и акустических волн от полигонных и карьерных взрывов, данный подход может быть применён для решения многих актуальных прикладных задач сейсмического мониторинга, таких как локация:
мест падения ступеней ракет-носителей, порождающих мощные сейсмические и акустические колебания, с целью оперативной нейтрализации токсичных отходов.
зон подготовки землетрясений по геоакустическим предвестникам, представленным потоком сейсмических импульсов.
мест падения с воздуха боевых средств поражения;
эпицентров скрытых подземных ядерных взрывов по авторшоковой эмиссии (инспекция на месте в интересах Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний) и др.
короткозамедленных мощных (до 100-300 тонн) карьерных взрывов, регистрируемых на расстояниях в сотни километров. Они являются ценными событиями с точки зрения калибровки сейсмических трасс на различных азимутальных направлениях и расстояниях, что, в свою очередь, позволяет повысить точность локации сейсмических событий сетью глобального сейсмического мониторинга.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертации составляют основу программного инструментария, применяющегося в отделе геофизической информатики Института вычислительной математики и математической геофизики (ИВМиИГ СО РАН) при проведении лабораторных исследований и полевых экспедиционных работ.
Диссертационные исследования выполнялись в рамках проектов Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) №07-07-00214а, 09-07-12075-офи-м и междисциплинарного проекта СО РАН №16_3.
Исследования алгоритмов обнаружения, измерения параметров и локации тестовых полигонных взрывов выполнялись в рамках хоздоговора “Полесовщик” между НГТУ и ОАО “Завод Ленинец” (г. Санкт-Петербург). Полученные результаты исследований используются в составе технологии автоматизированной локации полигонных взрывов падающих боеприпасов и карьерных взрывов.
Достоверность полученных результатов подтверждается проведёнными натурными экспериментами и математическим моделированием, а также экспертизами отчетов по хоздоговору и грантам РФФИ.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на международных, всероссийских конференциях и научных семинарах:
–Международной научной конференции «SIBIRCON» (Новосибирск, 2008 г., Иркутск, 2010 г.).
–Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (г. Новосибирск, 2006, 2008 гг.).
–Конференции молодых учёных ИВМиМГ СО РАН (г. Новосибирск, 2008, 2009 гг.).
–Международных научных конгрессах «ГЕО-Сибирь» (г. Новосибирск, 2007, 2008 гг.).
–Международной конференции «Мониторинг ядерных испытаний и их последствий» (п. Боровое, Казахстан, 2008 г.).
–VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск, 2008 г.).
–Международном семинаре "Акустика неоднородных сред-X" (Новосибирск, 2009 г.).
–Научной сессии НГТУ (г. Новосибирск, 2008, 2009 гг.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных статей, а также тезисы докладов. Опубликована 1 статья в рецензируемом сборнике «Научный вестник НГТУ» № 2, 2010 г. Результаты исследований отражены в отчётах по грантам РФФИ, СО РАН и хоздоговору.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
Комплекс алгоритмов и программ, включающих в себя:
1. Алгоритм мультипликативной многоканальной обработки сейсмических данных с поиском оптимума целевой функции и результаты его применения на модельных и экспериментальных данных.
2. Результаты анализа помехоустойчивости алгоритма вейвлет-фильтрации в задачах выделения сейсмических и акустических волн в шумах от заданного класса источников и оценивания точности измерения времен вступлений волн на модельных и экспериментальных данных.
3. Статистические модели информативных параметров сейсмических P- и S-волн удалённых промышленных взрывов на угольных разрезах Кузбасса, а также сейсмических и акустических волн, порождаемых полигонными взрывами.
4. Метод распознавания сейсмоисточников на основе замкнутых разделяющих поверхностей и результаты его применения.
5. Экспериментальные оценки точности локации сейсмического источника на основе измерения параметров сейсмических и акустических волн, порождаемых малоудалёнными полигонными взрывами, а также P- и S-волн от удалённых промышленных взрывов.
6. Программное обеспечение для автоматизированной локации сейсмических событий, реализующее разработанные и исследованные методы и алгоритмы.
Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 65 наименований. Основное содержание представлено на 144 страницах, содержит 43 рисунка и 16 таблиц.
Технология калибровки сейсмических трасс с использованием мобильных сейсмических групп
Развитие сейсмологии, как и прогресс во многих других естественных науках, был ограничен количеством и качеством доступных данных. Появление каждого нового поколения инструментальных средств сейсмологии вело к новым открытиям.
Современная инструментальная сейсмология имеет корни в прошлом веке. В первых десятилетиях прошлого века впервые была развернута сеть сейсмометров, которая позволяла вести первые каталоги землетрясений. Это была первая попытка заглянуть внутрь земли. С тех пор постоянно шел процесс наращивания количества сейсмических станций. Помимо увеличения количества станций, также шел процесс наращивания получаемой информации.
Существенное улучшение инструментальных средств было при появлении глобальной сейсмографической сети (WWSSN - World-Wide Standartized Seismograph Network) в начале 60-х годов прошлого века. В этой сети действовали 132 сейсмических станции, которые были распределены по всему миру. Эти станции были оборудованы шестью стандартными трехкомпонентными сейсмографами с аналоговой записью сигнала. Недостатками этой сети были высокий уровень помех и низкий динамический диапазон применяемых датчиков. В начале 80-х годов аналоговое оборудование станций было заменено цифровым с большим диапазоном регистрации, а также с более низким уровнем помех, что позволило улучшить качество данных, а также дало больший объем информации для исследовательских целей.
На сегодняшний день по каталогу Федерации цифровых сейсмических мониторинговых сетей насчитывается 167 сейсмостанций, которые ведут непрерывный сейсмический мониторинг. Данные с этих станций поступают в мировые и региональные центры сбора и обработки информации [1].
Проблема повышения точности локации сейсмических источников Ключом к эффективности функционирования Международной системы сейсмического мониторинга (ISMS) является определение местоположения и распознавание источника сейсмических волн. Вопросы повышения точности решения этих задач являются первостепенными [2, 3].
Эффективность систем контроля за ядерными испытаниями существенно зависит от точности определения координат взрывов (времени, географических координат и глубины взрывов), а также их мощности по данным регистрации контрольными станциями возбуждённых сейсмических волн. Эта точность влияет на достоверность распознавания сейсмических событий в качестве ядерных взрывов, а также на выбор методов и средств контрольных систем на местах предполагаемых взрывов.
Основная трудность точного определения параметров сейсмического источника связана с существующей горизонтальной и вертикальной неоднородностью коры и верхней мантии Земли, которая вносит большие вариации параметров сейсмических волн, регистрируемых на разных удалениях станций от источника и при разных азимутах их расположения относительно источника. При этом ошибки определения местоположения отражают местные и региональные вариации годографов волн [4].
Начиная с 50-х годов в связи с задачами нефтяной геологоразведки, а с 60-х годов в связи с проблемой контроля ядерных испытаний было выполнено большое количество работ методом глубинного сейсмического зондирования и методом профильных сейсмологических наблюдений в СССР и США. По данным советских и американских геофизиков вариации годографов первых волн в коре и мантии могут достигать 4-5 сек на расстоянии более 1200 км от источника в зависимости от типа геологической провинции и азимута на эпицентр.
В сейсмологии принято использовать усреднённые по регионам и по азимутам хорошо известные глобальные годографы Джеффриса-Булена, Гутенберга, Херрина. Часто в практических работах по оценке координат и энергетических характеристик взрывов затруднительно привлечь кроме этих усреднённых законов какую-либо более точную информацию о влиянии региональных особенностей строения коры и мантии Земли на времена и амплитуды волн. При этом не редки ошибки в 1-2 сек в определении на основе одних сейсмических данных с момента взрыва, 50-80 км в оценке координат эпицентра и 50-100% в оценке мощности взрыва. Поэтому даже простой учёт поправок на времена и амплитуды волн для реальных трасс способен поднять точность определения времени, координат и мощности взрывов на 30-40% в наиболее неблагоприятных сочетаниях группы пунктов «источник-приёмники» относительно существенных горизонтальных неоднородностей строения Земли [4].
Технология калибровки сейсмических трасс с использованием мобильных сейсмических групп
Эмпирический подход к повышению точности локации заключается в использовании событий с известным местоположением и временем для определения набора поправок к региональной модели распространения волн. Среди таких событий, помимо активно используемого вибрационного просвечивания Земли [3], также доступны сигналы от промышленных взрывов.
Алтае-Саянская шахтная область и Кузбасский угольный бассейн, расположенные к востоку от г.Новосибирска, имеют более сотни шахт по добыче руды и угля и являются самыми активными шахтными регионами России. Известно, что в угольных шахтах используются взрывы мощностью от 10 т до 500 т в тротиловом эквиваленте. С учётом большого количества производимых взрывов (взрывы производятся ежесуточно по нескольку раз за сутки) а также заранее известной информации о времени проведения, географических координатах и массе взрывчатого вещества, данный источник сейсмических событий является чрезвычайно полезным при калибровке сейсмических трасс.
В рамках такого подхода в 1998-2001 гг. был проведен большой объем экспериментальных работ [5, 6], связанных с регистрацией мощного 100-тонного химического взрыва «Омега-3» на 630-километровом профиле, карьерных взрывов Кузбасса мощностью от 50 до 700 тонн с одновременной регистрацией в диапазоне расстояний от 0.6 км до 355 км и азимутальных направлениях в пределах 250-300. В соответствии с принципом взаимности были проведены эксперименты по регистрации сигналов от вибраторов типа ЦВ-100, ЦВ-40 на различных азимутальных направлениях и расстояниях до 280 км. Карьеры располагались на различных азимутальных направлениях в пределах 58-270 град, и диапазоне расстояний 130-334 км по отношению к пунктам регистрации.
В результате описанных выше экспериментов были получены эмпирические данные, на основе которых была скорректирована региональная модель распространения сейсмических волн вдоль определённых азимутов и расстояний. При этом перед началом каждого сеанса регистрации производилась расстановка профиля регистрирующей аппаратуры в направлении прихода ожидаемой волны. Такая возможность обеспечивается за счёт мобильных возможностей приёмно-регистрирующих систем. В отличие от стационарных сейсмических групп, используемая в эксперименте мобильная аппаратура (ВИРС-К, ВИРС-М, РОСА-Н, РОСА-Д), разработанная в ИВМиМГ СО РАН, позволяет менять пространственную расстановку профиля датчиков для соответствия азимуту прихода ожидаемой волны [7, 8].
Математическое моделирование и сравнительный анализ алгоритмов многоканальной обработки
На рис. 2.8 видно, что момент прихода волны Р соответствует 40 с, при этом ее энергия сосредоточена в диапазоне 9-НО Гц. Момент вступления S -волны равен 75 с, диапазон частот - 1- -3.5 Гц.
Здесь частотно-временная локализация типов сейсмических волн определяется с помощью преобразования Фурье (2.11).
Противоположностью гармоническим базисным функциям Фурье-преобразования являются импульсные базисные функции вейвлет-разложения, которые локализованы во временной области подобно солитонам, поэтому с точки зрения экономичности описания анализируемых сейсмических сигналов импульсной природы целесообразно использовать вейвлет-преобразование [25].
Дискретное вейвлет-преобразование Вейвлет-преобразование [46] одномерного сигнала состоит в его разложении по базису, сконструированному из обладающей определенными свойствами солитоноподобной функции (вейвлета) посредством масштабных изменений и переносов. Каждая из функций этого базиса характеризует как определенную пространственную (временную) частоту, так и ее локализацию в физическом пространстве (времени).
Таким образом, в отличие от традиционно применяемого для анализа сигналов преобразования Фурье, вейвлет-преобразование обеспечивает двумерную развертку исследуемого одномерного сигнала, при этом частота и координата рассматриваются как независимые переменные. В результате появляется возможность анализировать свойства сигнала одновременно в физическом (время, координата) и в частотном пространствах.
Интегральное вейвлет-преобразование записывается следующим образом: где Г,Д0 = -гУІ базис функционального пространства L2(R) может быть построен с помощью непрерывных масштабных преобразований и переносов вейвлета y/(f)c произвольными значениями базисных параметров - масштабного коэффициента s и параметра сдвига г .
Дискретное вейвлет-преобразование (ДВП) оперирует с дискретными значениями параметров s и т, которые задаются, как правило, в виде степенных функций: где / - пространство целых чисел {-со, со}, m — параметр масштаба, к — параметр сдвига. Базис пространства/,2 в дискретном представлении: Wmk(t) = \so\-m/2(s0mt-k) m,kel, ys(t) є L2(R).
Значение s0 может быть произвольным, но обычно принимается равным 2, при этом преобразование называется диадным вейвлет-преобразованием. Для диадного преобразования разработан быстрый алгоритм вычислений, аналогичный быстрому преобразованию Фурье, что предопределило его широкое использование при анализе дискретных функций и массивов цифровых данных [47].
Обратное дискретное преобразование для непрерывных сигналов при нормированном ортогональном вейвлетном базисе пространства: Число практически использованных вейвлетов по масштабному коэффициенту m задает уровень декомпозиции сигнала, при этом за нулевой уровень (т = 0) обычно принимается уровень максимального временного разрешения сигнала, т.е. сам сигнал, а последующие уровни (т 0) образуют ниспадающее «вейвлет-дерево».
Процедура фильтрации на основе вейвлет-анализа содержит три шага, которые, будучи последовательно примененные к исходному сигналу, создают эффект шумоподавления.
В частности, на первом шаге отыскивается одно- двухуровневое или более глубокое разложение сигнала, затем, на втором шаге к каждому из коэффициентов детализации уровня т применяется процедура трешолдинга, и, наконец, в заключении восстанавливается сигнал, характеризуемый, как ожидается, более высоким значением отношения сигнал/шум.
Очевидно, что эффективность фильтрации в целом зависит от оптимального выбора следующих параметров: тип используемого вейвлета; порядок используемого вейвлета; набор информативных уровней разложения; значения порогов трешолдинга на каждом из уровней разложения. В соответствии с обозначенными требованиями необходимо произвести выбор параметров вейвлет фильтра.
Выбор параметров вейвлет-фильтра
Как уже упоминалось, при проектировании системы фильтрации сигналов на основе вейвлет-анализа стоит задача выбора типа используемого вейвлета, его порядка, глубины вейвлет-декомпозиции, а также значений порогов трешолдинга для каждого уровня декомпозиции.
Выбор анализирующего вейвлета определяется тем, какую информацию необходимо извлечь из сигнала. Каждый вейвлет имеет характерные особенности во времени и в частотном пространстве. При этом наиболее подходящими для аппроксимации сейсмических сигналов являются вейвлеты Добеши [46].
Вычисление координат источника
По результатам выполненного статистического анализа набора волн от взрывов и от помех определены соответствующие различия по анализируемому параметру - соотношения средних частот спектрограмм волн Р и S. Результаты анализа отображены на диаграмме на рис.3.126. По результатам анализа можно увидеть сохраняющееся соотношение: частота Р-волн в среднем в 1.5-2 раза выше, чем частота S-волн.
Следующий признак - соотношение амплитуд Р- и S-волн. Значение признака вычисляется путём усреднения амплитудных значений волн, зарегистрированных на датчиках сейсмической антенны. Амплитуда вычисляется с учётом линии годографа, найденной методом аддитивной или мультипликативной обработки (см. п. 2.1.1). Диаграмма распределения значений признака по компоненте X для взрывов приведена на рис. 3.12а. Видна следующая закономерность: амплитуда S волны в 1.5-2 раза выше, чем амплитуда волны Р.
Известно, что разность времён вступления продольных и поперечных волн, распространяющихся в упругой среде, есть функция расстояния от источника волн до точки регистрации. На рис. 3.12г изображены результаты вычислений расстояния источник-приёмник на основе экспериментальных данных о временах вступления Р и S волн. Обработке в автоматическом режиме подверглись записи промышленных взрывов, проведённых на открытых угольных разрезах Кемеровской области, в диапазоне расстояний 130-334 км. По результатам расчётов прослеживается чёткая зависимость между расстоянием «источник-приёмник» и разностью времён вступлений Tsp. Таким образом, располагая данными о скоростях распространения волн для данного конкретного региона, задав необходимый временной интервал AT, можно настроиться на обнаружение событий интересующего диапазона расстояний.
Помимо разности времён вступления волн Р и S на практике также применяется критерий обнаружения на основе отношения их времён пробега: данная величина является константой в рамках конкретного исследуемого региона и позволяет повысить точность обнаружения и вычисления времён вступлений основных компонент волн. Ограничение на применение данного признака связано с необходимостью иметь точное время начала события, что не всегда предусмотрено условиями задачи.
Экспериментальные данные, отражающие значения амплитуд продольных и поперечных волн (а), их средние частоты (б), длительности (в) и экспериментальную зависимость разности времён вступлений продольных и поперечных волн Tps от расстояния «источник-приёмник» (г).
Для вычисления координат источника необходимо знать две составляющие: расстояние от пункта регистрации и азимут. Расстояние «источник-приёмник» для удалённых (более сотни километров) сейсмических источников рассчитывается по формуле: vv
При регистрации сейсмосигналов на малых расстояниях от источника за счёт малого времени распространения Р- и S-волны не успевают разделиться. Этот факт не позволяет использовать методы вычисления расстояния «источник-приёмник» на основе их разности времён прихода AT. В то же время с уменьшением расстояния появляется возможность использовать информацию о временах прихода акустических сигналов. Таким образом, по аналогии с (3.8) расстояние от источника до приёмника рассчитывается по формуле: скорости распространения сейсмических и акустических волн соответственно, AT - разность времён прихода сейсмических и акустических волн.
Азимут на источник (относительно азимута ориентации в пространстве линейного профиля датчиков) определяется по направлению максимума диаграммы направленности регистрирующей линейки сейсмоприемников, выступающей в качестве приемной антенны. Диаграмма направленности вычисляется путём расчёта коэффициента направленного действия (КНД) сейсмической антенны.
Вычисляется зависимость коэффициента направленного действия сейсмической антенны из п равномерно расстановленных датчиков от временной задержки прихода волны между двумя соседними датчиками At. Если датчики расположены в линию на равном расстоянии друг от друга, то задержка прихода волны на датчик 2 равна At, на датчик 3 равна 2-At, на датчик 4 равна З-At и т.д. На вход должен подаваться массив данных сейсмограмм последовательности датчиков, начиная с датчика, наиболее близкого к источнику сейсмоволн. Вычисление коэффициента направленного действия производится по формуле:
На рис. 3.13 изображена диаграмма направленности волны взрыва на Таллинском разрезе, зарегистрированной на расстоянии 297 км от источника, после фильтрации записей цифровым фильтром с полосой 4-5 Гц и 1-2.5 Гц для Р и S волн соответственно. Максимум функции направленности соответствует азимугу 96, но выражен не контрастно. Улучшить ситуацию позволит увеличение количества датчиков профиля сейсмической антенны, а также расстановка профиля параллельно фронту распространения волны (в данном эксперименте расстановка профиля была перпендикулярна фронту волны, что соответствует максимальной погрешности определения азимута).
Автоматическое построение диаграмм направленности применительно к записям промышленных взрывов затрудняется ввиду высокой зашумлённости регистрируемых сигналов с больших расстояний (сотни километров).
В данной работе данный алгоритм, помимо вычисления азимута на источник промышленных и карьерных взрывов, также используется при локации тестовых полигонных взрывов, где в качестве пары волн для вычисления расстояния фигурируют сейсмическая и акустическая волны. Опыт показал, что при известных значениях скоростей акустических волн, они также могут быть использованы при вычислении координат источника (см. п 3.4).
Геоакустическая локация малоудалённых полигонных взрывов Произведём оценку точности решения задачи локации сейсмических источников применительно к малоудалённым событиям: полигонным взрывам [34, 55].
Регистрация полигонных взрывов производилась при помощи регистрирующей аппаратуры РОСА [7, 8] с использованием 12 датчиков СВ-5 («сейсмоприёмник вертикальный»). В процессе регистрации применялась расстановка типа «крест», ориентированная на:
Общая структура программы SeismoDetector
С учётом постановки задачи в рамках данной диссертации стоит необходимость разработки специализированного программного комплекса, включающего в себя все исследованные алгоритмы обработки, а таюке служебные функциональные средства, обеспечивающие решение задачи автоматизированного обнаружения и локации сейсмических событий.
В результате рассмотрения ряда актуальных задач (см. главу 1) и практических применений разработанных алгоритмов, работа создаваемого на их основе программного комплекса предполагается в следующих условиях: автоматизированная обработка сейсмических данных в полевых условиях в режиме реального времени; использование системы человеком-оператором в ручном или полуавтоматическом режиме; использование в качестве универсального инструмента по цифровой обработке сейсмических и акустических сигналов.
Требования к функциональности программного комплекса сформулированы исходя из прикладного назначения - решения задачи обнаружения, распознавания и локации сейсмических источников: реализация алгоритма порогового обнаружения импульсов и идентификации типа события с использования замкнутых разделяющих поверхностей; реализация алгоритма определения координат источника (в полярной системе) на основе вычисления азимута на источник (коэффициент направленного действия сейсмической антенны) и расстояния «источник-приёмник»; реализация протоколирования результатов обработки сейсмических данных с возможностью визуализации координат источника на цифровой карте местности.
Требования к программной реализации программного комплекса сформулированы исходя из особенностей современных вычислительных средств, а также исходя из соображений универсальности взаимодействия с программным окружением POSIX-совместимых ОС [56, 57]:
Раздельная реализация модулей вычислительного ядра и графической подсистемы, что обеспечит дополнительную гибкость конфигурирования и расширит спектр программных решений на базе разрабатываемой системы.
Использование многопоточной обработки данных, что обусловлено применением современных многоканальных систем регистрации сейсмических данных (мобильные сейсмические группы), а также современных вычислительных систем с многоядерной архитектурой.
Обеспечение возможности переносимости программной системы на различные ОС и различные аппаратные архитектуры.
Последний пункт требований к программной реализации удовлетворяется за счёт использования стандартизованных инструментов разработки: Использование языка программирования Си стандарта ANSI С99 [58], стандартных типов представления данных и потоков ввода/вывода. Использование библиотеки POSIX threads [56, 57] для реализации многопоточной обработки данных. Использование библиотеки научных расчётов GSL (GNU Scientific Library) [59] для реализации алгоритмов вейвлет-фильтрации и интерполяции. Использование для вычисления БПФ [60] оптимизированной библиотеки fftw [61] для реализации алгоритмов спектрального анализа. Использование стандартного протокола syslog [62] для реализации механизма протоколирования хода вычислительного процесса (в том числе для вывода результатов). Использование кроссплатформенной библиотеки Qt [63] для реализации графического интерфейса пользователя. Таким образом, выбранные средства разработки и соблюдение стандартов POSIX/ANSI-C99 обеспечивают возможность функционирования программного комплекса на следующих аппаратных платформах и операционных системах (Табл. 4.1):
Перечень поддерживаемых аппаратных архитектур и операционных систем, обеспечиваемый выбранным набором инструментов разработки Операционная система Аппаратная архитектура ОС Windows 2000, Windows ХР, Windows Server 2003, Windows Vista, Windows 7 Intel x86, AMD64
ОС семейства UNIX Intel x86, AMD64, Alpha, ARM, EABI ARM, HP PA-RISC, Intel IA-64, MIPS (big endian), MIPS (little endian), PowerPC, IBM S/390, SPARC
С учётом вышеперечисленных требований программный комплекс был спроектирован в двух вариантах, ориентированных на различные применения:
1. Система обработки данных в режиме реального времени «SeismoDetector». Представляет собой консольное приложение, осуществляющее обмен данными с внешним программным окружением посредством стандартных интерфейсов и протоколов. Система SeismoDetector подробно описывается в п. 4.2.
2. Интерактивная среда обработки сейсмических данных с графическим интерфейсом пользователя - «SeismoDetector GUI2». Включает в себя все разработанные алгоритмы обработки данных и кроме решения задачи локации сейсмических событий также является универсальным инструментом цифровой обработки сигналов с визуальным отображением
3 Термин «GUI» расшифровывается как «Graphical User Interface», переводится как «Графический Интерфейс Пользователя» и является общепринятым при указании на принадлежность программ к классу программ, в которых элементы интерфейса системы исполнены в виде графических изображений. результатов. Подробное описание системы SeismoDetector GUI приведено в п. 4.3.
Общая структура программы SeismoDetector Программа SeismoDetector представляет собой консольное приложение, осуществляющее параллельную обработку многоканальных сейсмических данных в режиме реального времени. Структура программы SeismoDetector представлена на рис.4.1.
Согласно рис. 4.1 программа SeismoDetector содержит: главный вычислительный поток, осуществляющий чтение команд и данных из стандартного потока ввода stdin во входной кольцевой буфер данных (который содержит данные по всем N-каналам); рабочие буферы данных в количестве N штук, в соответствии с количеством каналов данных системы регистрации; отдельные вычислительные потоки обработки данных в количестве N штук, в соответствии с количеством рабочих буферов данных; вычислительный поток вывода сообщений ядра (соединён с системным сервером сообщений) с интегрированным кольцевым буфером хранения сообщений.
Реализация механизма параллельного функционирования подсистем реализована в виде вычислительных потоков посредством инструментария библиотеки pthreads [56, 57] (Posix threads). Среди прочих программных методов реализации параллельных программ (например, использования раздельных процессов посредством стандартного вызова. fork() систем System V Unix) данный подход обеспечивает: свойство кроссплатформенности: библиотека pthreads помимо поддержки ОС семейства Unix также имеет имплементацию под ОС семейства Windows, что делает её универсальным инструментом, а программы с её использованием - переносимыми без модификации. экономию ресурсов: в отличие от процессов потоки имеют общее адресное пространство и таблицу дескрипторов открытых файлов, что является актуальным в случае, когда речь идёт о параллелизме исключительно на этапе вычисления.
