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[发明专利]一种微震P波震相初至自动拾取方法-CN201410242342.4有效
发明人：贾瑞生;孙红梅;潘立友;郑永果;秦广鹏;洪永发;夏芳芳 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2014-06-03 - 公布日： 2016-11-02 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种微震P波震相初至自动拾取方法，包括如下步骤：微震信号的Hilbert变换；对Hilbert包络信号的包络分析；微震P波信号震相初至的预拾取；微震P波信号震相初至的精确计算；微震P波信号震相初至自动拾取结束
一种波震相初至自动拾取方法

[发明专利]一种爆破振动信号的P波振相初至识别方法和系统-CN202210779788.5有效
发明人：杨招伟;胡英国;刘美山;罗笙;赵根;吴新霞;黎卫超 -专利权人：长江水利委员会长江科学院
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种爆破振动信号的P波振相初至识别方法，包括：根据不同爆心距处岩体质点实测爆破振动信号获取振动监测参数，构建反映P波振幅与频率变化的特征函数CF，根据振动监测参数和特征函数CF构建P波初至识别函数，构造反映短时窗变化速率的权重系数，根据权重系数和P波初至识别函数构造P波震相初至时刻拾取特征特征函数，根据P波震相初至时刻拾取特征特征函数采用STA/LTA方法计算不同爆心距处实测爆破振动信号的P波振相初至时刻该方法实现了P波初至振相拾取结果不受触发阈值设定的影响，保证了拾取结果的精度，确保了P波振相的准确、快速获取。
一种爆破振动信号波振相初至识别方法系统

[发明专利]基于振幅统计和时频分析的深度震相快速拾取方法-CN202310159031.0有效
发明人：原健龙;马慧莲;余嘉顺;张少杰;刘紫璇 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本申请涉及地震数据分析技术领域，尤其涉及一种基于振幅统计和时频分析的深度震相快速拾取方法，包括：拾取直达波的实际初至时刻；对地震波形信号进行变换，得到地震波形信号的震相时频谱；确定震相时频谱中各能量团的时频谱对应时刻；以震相时频谱中的第一个能量团为直达波能量团，后续能量团为深度震相能量团，根据深度震相能量团与直达波能量团的时频谱对应时刻差值，以及直达波的实际初至时刻，确定各深度震相能量团的实际出现时刻。本申请的技术方案将时间域和频率域进行结合，通过地震波形信号的震相时频谱确定各深度震相能量团的实际出现时刻，最后拾取到深度震相的最终位置。
基于振幅统计分析深度快速拾取方法

[发明专利]一种矿山微震信号P波初至时刻提取方法及系统-CN201911221797.7在审
发明人：石雅倩;张达;冀虎;戴锐;吴彦博 -专利权人：北京矿冶科技集团有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开一种矿山微震信号P波初至时刻提取方法及系统，其方法包括：获取微震信号，并对所述微震信号进行升维，得到所述微震信号的时间‑频率‑能量分布图；根据所述时间‑频率‑能量分布图中信号与噪声能量分布，确定所述微震信号的主频带；在所述主频带上确定P波初至大致时刻；在所述微震信号中基于所述P波初至大致时刻内，选取时间窗，进一步确定P波初至精确时刻。本发明提供的方法能够充分利用微震信号的时域和频域的信息，通过能量分析来找到微震发生的真正时刻，从源头上解决P波初次定位产生的严重误差，进而拾取更准确的P波初至，消除突变噪声带来的影响。
一种矿山信号波初至时刻提取方法系统

[发明专利]一种剔除矿震信号中干扰信号P波初至到时的方法-CN202011009226.X有效
发明人：巩思园;张汝佩;牛佳胜;沈威;刘志文;白金正;陆强;葛庆 -专利权人：中国矿业大学;华亭煤业集团有限责任公司;淮阴工学院;徐州弘毅科技发展有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种剔除矿震信号中干扰信号P波初至到时的方法，先采集矿震产生的地震波波形信号，然后利用已知的P波初至自动识别方法分别确定每个通道上震动波形的P波初至到时tP，对n个通道，可形成P波初至识别到时向量T；利用任意两个通道间相关性判断公式计算到时相关矩阵R，用于判断两通道识别的信号是否属于同一矿震；对相关矩阵R，采用有效通道识别方法确定含有有效矿震信号的通道k和识别的P波初至到时以通道k为基准，判断其他通道是否为干扰信号，若是，则剔除对应识别的P波初至到时。因此本发明能够有效剔除矿震信号中干扰信号的P波初至到时，提高了矿震震源定位的准确性和可靠性。
一种剔除信号干扰波初至到时方法

[发明专利]基于深度震相自动匹配的远震起震点深度精定位技术-CN202110996896.3在审
发明人：原健龙;余嘉顺;韩超;付小波 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度震相自动匹配的远震起震点深度精定位技术。该技术在对远震记录波形数据进行预处理的基础上，从每个地震台站数据上自动搜寻并截取直达波震相，并基于该直达波震相构建地震台站对应的深度震相模板集，接着在后续波形搜寻可能的深度震相，将相关系数最大值所对应的时刻作为该深度震相的初至时刻，同时计算该深度震相与直达波的走时差；搜得所有可能的深度震相后，在已知震中位置由浅到深给定多个假设起震点，正演各假设起震点的理论深度震相到时，并计算这些深度震相与直达波的理论走时差；然后基于理论走时差与观测到的可能的深度震相的走时差确定出起震点，通过上述过程可实现远震起震点深度的快速精定位。
基于深度自动匹配远震起震点定位技术

[发明专利]基于直达波和深度震相初动极性的震源机制联合反演方法-CN202210536730.8有效
发明人：原健龙;余嘉顺;马慧莲;韩超;付小波 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于直达波和深度震相初动极性的震源机制联合反演方法，具体步骤包括根据地震事件位置、台站位置和预设的速度模型计算得到直达波和深度震相sPL各自的走时和离源角；再根据直达波和sPL的走时分别确定直达波和深度震相的波形位置，并根据波形位置分别拾取直达波和sPL的初动极性；最后，按照预设的走向、倾角和滑动角间隔产生一系列震源机制候选者，将每一个候选者的直达波和sPL的初动极性与观测值进行匹配，以满足给定匹配阈值的候选者作为可能的震源机制解本发明将深度震相sPL的初动极性作为震源机制反演的新型约束条件，能够大幅度提高稀疏台网区域的地震震源机制的准确度。
基于直达深度震相初动极性震源机制联合反演方法

[发明专利]一种快速自动化产出震源机制解的方法与装置-CN202111451140.7有效
发明人：赵明;肖卓伟;陈石 -专利权人：中国地震局地球物理研究所
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种快速自动化产出震源机制解的方法与装置，其中该方法为：利用震相识别模型对实时地震监测数据进行震相拾取得到震相类别；利用初动极性识别模型对实时地震监测数据的初动极性进行识别得到P波的初动极性；对震相类别进行震相关联得到震相关联结果；根据震相关联结果得到震中位置；根据震相关联结果、震中位置和P波的初动极性对震相机制进行反演得到震源机制解。本发明通过利用震相识别模型和初动极性识别模型高效准确地获取P、S到时以及P波初动极性等信息，并基于此得到震相关联结果和震中位置，可以大幅降低反演震源机制的工作量，提升了震源机制解的反演速度。
一种快速自动化产出震源机制方法装置

[发明专利]基于数据场势值的震源定位方法、系统及可读存储介质-CN201911262949.8有效
发明人：彭康;尚雪义;郭宏扬;卢友昀 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据场势值的震源定位方法、系统及可读存储介质，该方法首先进行微震信号去噪；再用自动和人工相结合拾取P波初至；采用Bootstrap方法采样，得到多个P波初至子数据集；进而采用双差法和数据场势值获取微震事件初定位结果；利用初定位结果计算震源到传感器的理论传播时间，去除P波初至大误差拾取信号；以去除大误差拾取的P波初至作为新的数据，开展Bootstrap采样和数据场势值定位得到最终的震源位置。该方法可去除微震信号高频和工频噪音，提高了信噪比，使得自动方法拾取的P波初至更准确；基于数据场势值得到定位密度较大的点，能够降低初始迭代中心的影响，从而使微震定位结果更为稳定。
基于数据场势值震源定位方法系统可读存储介质

[发明专利]一种存在干扰信号下的矿震P波初至识别方法-CN202011007422.3有效
发明人：巩思园;张汝佩;刘志文;沈威;薛再君;牛佳胜;白金正;陆强;马志锋 -专利权人：中国矿业大学;华亭煤业集团有限责任公司;淮阴工学院;徐州弘毅科技发展有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G01V1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种存在干扰信号下的矿震P波初至识别方法，先采集记录可能含有干扰信号的矿震信号；设计三个移动时间窗口计算通道i满足识别判据公式的P波初至到时向量中选择对应的最佳P波初至到时DDA0002696406440000013.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />组成初始识别的全通道P波初至到时向量T；根据T利用相关性判断公式，判断两通道识别的信号是否同源；采用最佳有效通道识别方法确定含有效矿震信号波形的通道k；以通道k为基准判断须进行修正的干扰信号通道和确定此通道内矿震信号P波初至到时的有效识别范围；最后识别修正通道对应TP在有效识别范围内的最佳P波初至到时，最终将干扰信号识别剔除，获取各个通道的有效矿震信号。
一种存在干扰信号波初至识别方法

[发明专利]一种针对特定地区地震事件的定位方法-CN201710481836.1有效
发明人：刘哲函;王晓明;唐伟;刘俊民;王燕;李靓;王媛 -专利权人：禁核试北京国家数据中心
申请日： 2017-06-22 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G01V1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对特定地区地震事件的定位方法，首先选取合适的地震台站组建快速监测地震台网；计算地震台网中的每个台站初至其P波震相的平均速度；将所监测的特定地区区域进行格点划分，根据台站的初至P波震相检测时间和某格点推算事件的发震时间；计算检测到事件的各台站对于推算的事件发震时间的均值和方差；然后选取方差最小的格点作为事件的震中位置，其对应的均值即为事件发震时间，从而对地震事件进行定位。
一种针对特定地区地震事件定位方法

[发明专利]基于随机森林的微震初至波到时自动拾取方法及系统-CN201911135141.3有效
发明人：胡宾鑫;高煜;朱峰;张华;宋广东 -专利权人：山东省科学院激光研究所
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请提供的基于随机森林的微震初至波到时自动拾取方法及系统中，通过获取包含微震事件的历史波形数据；从历史波形数据中提取特征属性数据和特征类别数据构成样本数据集T；将样本数据集T随机划分为训练集与验证集，从训练集中有放回随机抽取样本建立N棵决策树，集合所述N颗决策树的预测结果生成随机森林模型；基于随机森林模型，进而判断微震初至波到时。本申请无需设定阈值，只需对每个微震数据特征样本进行特征类别标注，从而减少阈值由经验判断所造成的误差；本申请无需设置特征函数与时窗的长度，从而消除了不同时窗长度对微震初至波到时自动拾取的影响；最终可以提高微震初至波到时拾取的自动性和精确性
基于随机森林微震初至波到时自动拾取方法系统

[发明专利]变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质-CN202010589926.4有效
发明人：彭康;尚雪义;刘彩云 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01V1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质，该方法首先将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系；再分别从Z方向和T方向拾取P波和S波初至时刻；提出变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数；进而构建Bayes后验概率密度函数，并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)采样计算模型的后验概率密度函数；判断是否接受新模型，并进入下一次迭代，直至达到设定迭代次数；以MCMC采样后期序列的均值作为微震事件位置。
权重联合波初至数据事件 bayes 定位方法系统介质

[发明专利]一种微震信号初至波类型判别和波速校正方法-CN201911235450.8有效
发明人：宋广东;胡宾鑫;朱峰;张华;刘统玉;王纪强 -专利权人：山东省科学院激光研究所
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明属于信号监测技术领域，具体涉及到一种微震信号初至波类型判别和波速校正方法，本发明通过计算同一震源震动信号的互相关系数，并求取互相关系数最大值对应的位置，即可求得两个信号的到时差。根据传感器空间几何关系，建立微震信号传播模型，判别各传感器接收的微震信号的初至波类型。当信噪比较低，初至波类型不为P波时，采用信号互相关算法，计算微震系统通道间的到时差，并结合爆破点空间坐标信息对波速进行校正。
一种信号初至波类型判别波速校正方法

[发明专利]一种基于深度学习的单台站后方位角估计方法与装置-CN202210105991.4有效
发明人：赵明;肖卓伟;陈石 -专利权人：中国地震局地球物理研究所
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的单台站后方位角估计方法与装置，其中该方法为：将实时地震监测数据输入到震相拾取模型和初动极性识别模型中得到P波的初动极性和震相类别；根据震相类别截取三分量事件波形，并将三分量事件波形输入到后方位角识别模型中得到后方位角的正弦值和余弦值；根据P波的初动极性、清晰度、后方位角的正弦值和余弦值确定后方位角度数。本发明通过利用震相拾取模型和初动极性识别模型高效准确地获取震相类别以及P波初动极性等信息，并利用后方位角识别模型得到后方位角的正弦值和余弦值，可以避免因人工计算导致后方位角估算不准确的问题，从而为地震的定位过程提供了精确的数据支持
一种基于深度学习单台站后方位角估计方法装置

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