Попереднє виявлення вступу сейсмічного сигналу за поляризаційною ознакою

Надіслано: Жовтень 11, 2024
1
Житомирський військовий інститут ім. С. П. Корольова
2
Житомирський військовий інститут ім. С. П. Корольова
3
Житомирський військовий інститут ім. С. П. Корольова

Метою досліджень є розроблення методологічних засад щодо попереднього виявлення вступу сейсмічного сигналу зареєстрованого трикомпонентною сейсмічною станцією (ТКСС) з урахуванням поляризаційних властивостей фонової та сигнальної складових. Методика. Реєстрація сейсмічних сигналів проводилась за допомогою ТКСС GURALP CMG мережі сейсмічних спостережень Головного центру спеціального контролю (ГЦСК) Державного космічного агентства (ДКА) України. Результати. Основною відмінністю сигнальної складової трикомпонентного сейсмічного запису від фону є поляризаційні властивості. Врахування цих властивостей дозволяє виявляти сейсмічні сигнали та визначати їх складові. Існуючі підходи щодо поляризаційного аналізу трикомпонентного сейсмічного запису вимагають значних обчислювальних затрат та, як правило, застосовуються для обробки та аналізу сейсмічного запису за контуром реального часу. У роботі запропоновано підхід який дозволяє оцінювати ступінь лінійності прийнятої реалізації та визначити кути надходження сейсмічної хвилі, що особливо важливо при вирішенні завдань моніторингу потенційних джерел надзвичайних подій (потенційно-небезпечних об’єктів та сейсмоактивних районів) і може бути застосований у контурі реального часу. Наукова новизна. Врахування поляризаційних властивостей, на відміну від амплітудних критеріїв виявлення, дозволяє виявляти сигнали з меншим відношенням сигнал/шум, тим самим підвищити магнитудну чутливість ТКСС. Застосування поляризаційного аналізу для виявлення сейсмічного сигналу дозволяє окрім виявлення отримувати додаткові відомості про параметри складових сейсмічного сигналу (азимут та кут виходу на денну поверхню), які можуть використовуватись для ідентифікації складових сейсмічного сигналу та визначення місцеположення джерела сейсмічної події відносно пункту спостереження (ПС). Практична значущість. Запропонований підхід, який дозволяє підвищити магнитудну чутливість ПС та мережі спостережень в цілому. Відносна простота реалізації запропонованого підходу дозволяє застосовувати його у режимі реального часу. Визначення кутових характеристик надходження сейсмічної хвилі дозволяє застосовувати запропонований підхід у контурі безперервного моніторингу потенційних джерел надзвичайних подій.

  1. Алказ В. Г., Онофраш Н. И., Перельберг А. И.  (1977). Поляризационный анализ сейсмических колебаний. Издательство Штиинца.
  2. Ващенко, В. М., Толчонов, І. В., Гордієнко, Ю. О., & Солонець, О. І. (2012). Постановка проблеми виявлення факторів небезпеки надзвичайних ситуацій сейсмічними засобами. Системи обробки інформації, (2), 280-284.
  3. Гордієнко, В. О., Гордієнко, Ю. О., & Кирилюк, В. А. (2010). Виявлення сейсмічних сигналів та визначення кутових характеристик їх джерел за результатами поляризаційної фільтрації. Вісник ЖДТУ. Серія" Технічні науки", (1 (52)), 67-71.
  4. Гордієнко, Ю. О., Солонець, О. І., Кошель, А. В., & Руденко, Д. В. (2017). Аналіз методів виявлення сейсмічних сигналів за результатами спостережень трикомпонентною сейсмічною станцією. Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних Сил, (2), 107-110.
  5. Гордієнко, Ю. О. (2011). Поляризаційна фільтрація вимірювальних даних трикомпонентної сейсмічної станції. Вісник ЖДТУ. Серія" Технічні науки", (3 (58)), 123-127. https://doi.org/10.26642/tn-2011-3(58)-123-127
  6. Косуліна Н. Г. Ляшенко Г. А., Зотова О. С, Полянова Н. В. (2020). Метод найменших квадратів. Навчально-методичний посібник. Харків. ХНТУСГ. 2020.ж 25 с
  7. Лящук О. І., Карягін Є. В. (2018). Особливості сейсмічності в регіоні архіпелагу Аргентинські острови, обумовленої процесами айсбергоутворення. Ukrainian Antarctic Journal, (1 (17)), 32-39. https://doi.org/10.33275/1727-7485.1(17).2018.29
  8. Машков О. А., Кирилюк В. А. (2002a). Научные проблемы создания автоматизированой системы обработки сейсмических данных (алгоритмические аспекты. Специальная техника и вооружение. №1,2, 35-41.
  9. Машков О. А., Кирилюк В. А. (2002b). Методика виявлення сейсмічних сигналів. Труди Академії Оборони України. №35, 122–131.
  10. Пічугін, М. Ф., Машков, О. А., Сащук, І. М., & Кирилюк, В. А. (2006). Обробка геофізичних сигналів у сучасних автоматизованих комплексах: навчальний посібник.
  11. Bataille, K., & Chiu, J. M. (1991). Polarization analysis of high-frequency, three-component seismic data. Bulletin of the Seismological Society of America, 81(2), 622-642.
  12. Li, J., He, M., Cui, G., Wang, X., Wang, W., & Wang, J. (2020). A novel method of seismic signal detection using waveform features. Applied Sciences, 10(8), 2919. https://doi.org/10.3390/app10082919
  13. Rivero-Moreno, C., & Escalante-Ramirez, B. (1996, June). Seismic signal detection with time-frequency models. In Proceedings of Third International Symposium on Time-Frequency and Time-Scale Analysis (TFTS-96) (pp. 345-348). IEEE. https://doi.org/10.1109/TFSA.1996.547484
  14. Trnkoczy, A. (2009). Understanding and parameter setting of STA/LTA trigger algorithm. In New manual of seismological observatory practice (NMSOP) (pp. 1-20). Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ. https://doi.org/10/2312/CFZ.NMSOP_R1_IS_8.1
  15. Vakaliuk, T. A., Pilkevych, I., Hordiienko, Y., & Loboda, V. (2023, May). Application of Polarization-Time Model Seismic Signal for Remote Monitoring of Potential Sources Emergencies by Three-Component Seismic Station. In CMIS (pp. 52-64). https://ceur-ws.org/Vol-3392/paper5.pdf
  16. Vakaliuk, T. A., Pilkevych, I. A., Hordiienko, Y. O., Loboda, V. V., & Saliy, A. O. (2023). Detection of a seismic signal by a three-component seismic station and determination of the seismic event center. Radio Electronics, Computer Science, Control, (4), 175-175. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2023-4-16
  17. Withers, M., Aster, R., Young, C., Beiriger, J., Harris, M., Moore, S., & Trujillo, J. (1998). A comparison of select trigger algorithms for automated global seismic phase and event detection. Bulletin of the Seismological Society of America, 88(1), 95-106. https://doi.org/10.1785/BSSA0880010095
  18. Zhao, Y., Niu, F., Zhang, Z., Li, X., Chen, J., & Yang, J. (2021). Signal detection and enhancement for seismic crosscorrelation using the wavelet-domain Kalman filter. Surveys in Geophysics, 42, 43-67.).  https://doi.org/10.1007/s10712-020-09620-6