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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]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]基于自动拾取震相的远震震源快速定位方法-CN202210992318.7有效
发明人：原健龙;余嘉顺;田晨琪;陈喻溪;张少杰;刘紫璇 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于自动拾取震相的远震震源快速定位方法，包括：获取远震数据，根据远震数据的直达波确定远震起震时刻和水平位置，完成对震源的初步定位。为提高初步定位的震源深度的准确度，本申请中还对直达波进行相位变换得到深度震相模板，扫描直达波后续波形中与深度震相模板匹配的波形作为备选深度震相；根据备选深度震相、远震起震时刻和水平位置，最终确定震源深度本申请在只有远台站数据可用的情况下，在初步定位的基础上通过深度震相对震源深度精定位，提高了震源位置定位的准确性。
基于自动拾取震源快速定位方法

[发明专利]基于深度卷积神经网络的三阶段震相拾取方法-CN202110837608.X有效
发明人：籍多发;翟长海;陈有明;温卫平;王华洋 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：基于深度卷积神经网络的三阶段震相拾取方法，它为了解决目前震相拾取方法依赖于初始时窗选取、无法直接应用于连续地震动记录的问题。拾取方法：建立第一阶段的数据集；二、建立第一阶段的时窗检测网络，包括9层卷积层和1层全连接层；三、时窗检测网络训练；四、提取包含P波的时窗；五、建立第二阶段的数据集；六、建立第二阶段的P波震相拾取网络；七、P波震相拾取网络训练；八、P波到时预测；九、提取包含S波的时窗；十、建立第三阶段的数据集；十一、建立第三阶段的S波震相拾取网络；十二、S波震相拾取网络训练；十三、S波到时预测。本发明采用三阶段的方式，在每个阶段内单独训练深度卷积网络模型，提高了震相拾取的精度。
基于深度卷积神经网络阶段拾取方法

[发明专利]岩石半空间场地下考虑体波与面波的多震相波场反演方法-CN202310647782.7在审
发明人：李钢;薛耀辉;董志骞;余丁浩;李宏男 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种岩石半空间场地考虑体波与面波的多震相波场反演方法，以弥补现有反演方法中忽略面波波场的不足。本发明基于复数角Snell定律及体波的正、反演理论，提取半空间场地下严格满足标准椭圆偏振特征的Rayleigh面波分量；然后将地表地震动数据中的体波与Rayleigh面波震相分离，通过P波与S波的传播差异性对P‑SV体波耦合运动进行解耦，截取S波到达前分量作为仅由P波控制的运动；根据地表Rayleigh面波分量进行面波波场反演，根据体波入射角和地表体波分量进行体波波场反演；最后基于岩石半空间线弹性材料特性，利用线性叠加原理叠加单震相体波波场与单震相面波波场形成多震相总波场。
岩石半空地下考虑多震相波场反演方法

[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]微震信号到时拾取方法、装置、设备及存储介质-CN201910601779.5有效
发明人：彭平安;王李管;张建国;何正祥;蒋元建 -专利权人：中南大学;长沙施玛特迈科技有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G01V1/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种微震信号到时拾取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对接收的微震信号进行第一到时拾取处理，确定第一P波到时；对所述微震信号进行第二到时拾取处理，确定第二P波到时；相应于所述第一P波到时与所述第二P波到时的差值小于或等于设定阈值，基于所述第一P波到时和所述第二P波到时中的最大值对应的时刻沿时刻数值变小的方向搜索，确定第一个与所述微震信号的振幅零点相交的时刻为最终P波到时。提高了微震信号的P波到时拾取精度，适用于矿山微震监测领域。
信号到时拾取方法装置设备存储介质

[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]一种边云端结合的分布式地震数据处理方法与装置-CN202211469342.9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： 2022-11-22 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种边云端结合的分布式地震数据处理方法与装置，其中该方法为：获取各地震观测台站的实时地震监测数据；利用预设的神经网络模型对实时地震监测数据进行识别得到震相类别、P波的初动极性、后方位角的正弦值和余弦值及地震震级；根据P波、S波震相到时进行多台震相关联得到震相关联结果；根据震相关联结果反演震中位置和发震时刻；根据地震监测数据识别结果和震中位置对震相机制进行反演得到震源机制解。本发明通过利用神经网络模型高效准确地获取P波、S波到时、P波初动极性、后方位角及地震震级等信息，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。
一种云端结合分布式地震数据处理方法装置

[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]一种以振幅为特征函数的自动拾取P波震相方法-CN201811415093.9有效
发明人：李启成;郭雷;何书耕;闵也 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提出一种以振幅为特征函数的自动拾取P波震相方法，流程包括：输入地震竖直方向记录；计算特征函数；计算长短时均值比序列{Pi}；在长短时均值比序列{P}中，判断长短时均值比结果，找到长短时均衡值比大于或等于阈值对应的时刻；从长短时均值比结果大于或等于阈值的对应时刻开始，按时间顺序，寻找长短时均值比结果的极大值，该极大值对应的时刻就是P波到时；本发明特征函数定义与地震波P波震相到时的定义一致，使得寻找震相到时问题转化成寻找与特征函数极大值相关的问题；重新定义的长短时均值比的长、短时项不产生交叉，增强了长短时均值比表现异常能力；明确了P波到时触发阈值的确定方法
一种振幅特征函数自动拾取波震相方法

[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

[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]一种基于边缘计算的地震信息处理方法与装置-CN202111239259.8在审
发明人：赵明;陈石;肖卓伟;孙少波 -专利权人：中国地震局地球物理研究所
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于边缘计算的地震信息处理方法与装置，其中该方法为：利用U型神经网络模型对MiniSeed数据格式文件进行震相拾取得到震相类别；利用smart motion神经网络模型对P波的初动极性进行识别得到P波的初动极性；根据震相类别和P波的初动极性确定后方位角、震中距和震级。本发明通过利用U型神经网络模型和smart motion神经网络模型对地震监测数据进行分析可以自动得到震相类别和P波的初动极性，并基于上述分析结果确定后方位角、震中距和震级，可以快速确定震中位置与震级，
一种基于边缘计算地震信息处理方法装置

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