ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, 2019, том 20, № 1, с. 38-51. https://doi.org/10.21455/gr2019.1-4

УДК 550.34+005

Аннотация  Литература  Полный текст

АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ВЗРЫВОВ НА ОСНОВЕ ЭНТРОПИЙНОГО ОТОБРАЖЕНИЯ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

© 2019 г. Р.Ю. Замараев, С.Е. Попов

Институт вычислительных технологий СО РАН, г. Новосибирск, Россия

Представлен алгоритм классификации сейсмических событий на основе предварительных преобразований сигналов в энтропийную модель. Такая модель позволяет обобщать информацию об особенностях волновых форм по трем направлениям измерений, усреднять и сравнивать эти особенности. На основе энтропийной модели рассчитываются характеристические функции событий, используемые затем для оценки подобия сейсмического поля в расчетном окне шаблонам взрывов, землетрясений и абстрактным шаблонам с заданными свойствами. Шаблоны для взрывов и землетрясений получаются путем усреднения характеристических функций множеств соответствующих событий для данной станции на данный регион. Абстрактные шаблоны рассчитываются с помощью функции огибающей энтропийной модели сейсмического поля – суммы энтропийных моделей сигналов по трем направлениям измерений. Подобие выборочной характеристической функции заготовленным шаблонам оценивается с помощью набора мер расстояния между одномерными векторами типа корреляционной дистанции и др. Заключение выдается на основе системы рейтингового голосования по числу минимальных дистанций. Приведен пример классификации сейсмических событий на территории Кемеровской области. Алгоритм ориентирован на региональные сети и системы сейсмического мониторинга и обеспечивает полностью автоматизированный и быстрый процесс обнаружения и классификации заявленных региональных сейсмических событий.

Ключевые слова: региональные сейсмические события, промышленные взрывы, обнаружение событий, быстрая автоматическая классификация, энтропийные модели, шаблоны событий, оценки подобия.

Литература

Замараев Р.Ю., Попов С.Е., Логов А.Б. Алгоритм классификации сейсмических событий на основе энтропийного отображения сигналов // Физика Земли. 2016. № 3. С.31–37.

Guojun Gan, Chaoqun Ma, Jianhong Wu. Data clustering: theory, algorithms, and applications (ASA-SIAM series on statistics and applied probability). Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA. 2007. 466 р. ISBN: 978-0-898716-23-8.

Kortström J., Uski M., Tiira T. Automatic classification of seismic events within a regional seismograph network // Computers & Geosciences. 2016. N 87. P.22–30.

Lyubushin A.A., Kaláb Z., Lednická M., Haggag H.M. Discrimination of earthquakes and explosions using multi-fractal singularity spectrums properties // J. Seismol. 2013. V. 17, N 3. P.975–983.

MacKay D. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press, 2003. 640 р. ISBN 0-521-64298-1.