Первичная обработка сейсмологических данных Асминг В Э Презентация

Первичная обработка сейсмологических данных Асминг В. Э. Презентация для семинара в Алматы август 2014

Содержание • Сейсмические волны • Строение сейсмической среды • Годографы сейсмических волн • Трехмерные среды, станционные поправки (SSSC) • Программа EL_WIN • Поиск полезного сигнала • Сонограмма • Фильтрация • Поляризационный анализ • Анализ данных сейсмических групп

Типы сейсмических волн

Типичное строение сейсмической среды Континент Океан

Годографы сейсмических волн Станция 3 Станция 2 Станция 1 Pg Vp~6. 2 км/сек Pn Граница Конрада Vp~6. 7 км/сек Граница Мохо Vp~8. 2 км/сек Землетрясение Pn

Регистрация взрыва 29. 09. 1996 в Хибинском массиве станцией ARC (395 км). Двойные приходы P и S-волн заметил Мохоровичич, что и привело к открытию границы Мохо Бывают и более сложные варианты приходов. Пример – событие на Северо-Восточной Земле, архипелаг Шпицберген. Событие на расстоянии порядка 300 км от станций.

Сейсмический годограф - зависимость между временем пробега сейсмических волн и эпицентральным расстоянием. Может быть выражена в табличном и графическом виде (Большая советская энциклопедия) В случае одномерной среды, годограф – функция, зависящая от глубины и эпицентрального расстояния: TT=TT(d, h) Эта зависимость может быть задана в виде кажущейся скорости, то есть, отношения расстояния по прямой ко времени пробега: Известные глобальные годографы (Земля считается горизонтально-слоистой) основаны на одномерных референтных моделях Земли: Джеффриса-Буллена, IASPEI-91, AK 135 Региональные годографы часто основываются на региональных одномерных моделях. Есть программа TT_DET.

Пример годографа и графика кажущейся скорости для P-волны, глубина источника = 0

В общем случае время пробега зависит не только от эпицентрального расстояния – среда неоднородна Распространенным методом учета является введение станционных поправок (Source Specific Station Correction). Для каждой конкретной станции время пробега от источника до станции выражается в виде: d – расстояние, h – глубина источника, α - азимут

Первичная обработка данных Рассмотрим на примере программы EL_WIN (основная в КФ ГС РАН) Набор полосовых фильтров Определение азимута по группе Сонограмма Анализ поляризации Локация методом засечек

Поиск полезного сигнала Сейсмическая запись может содержать одновременно много сигналов: • Землетрясения, взрывы • Микросейсмы • Техногенные помехи Что в данный момент является полезным сигналом, а что шумом, зависит от нашей текущей задачи. Если мы изучаем землетрясения, микросейсмы – шум. Если изучаем микросейсмы, шум – землетрясения. Фильтрация – выделение сигнала с нужным частотным составом

Фильтрация – выделение сигнала в определенной полосе частот (подавление частот за пределами полосы) Любой сигнал можно представить в виде суммы бесконечного числа гармонических колебаний (спектр Фурье) 0 -1 Гц 1 -3 Гц 3 -20 Гц +

Пример. Сигнал, в котором присутствуют две группы частот 0 Гц Низкие 20 Гц Высокие, эффект Допплера Спектрограмма (сонограмма) — изображение, показывающее зависимость спектральной плотности мощности сигнала от времени. На горизонтальной оси представлено время, по вертикальной оси — частота; третье измерение с указанием амплитуды на определенной частоте в конкретный момент времени представлено интенсивностью или цветом каждой точки изображения (Википедия).

Два сигнала разделены фильтрацией Исходный сигнал Фильтрован в полосе 1 -10 Гц, локальное событие Фильтрован в полосе 10 -20 Гц, сигнал от пролетающего самолета

Пример. Обнаружение сейсмического события разложением сигнала в набор полосовых фильтров Исходный сигнал

Физические и математические фильтры fi – исходные отсчеты сигнала Физически реализуемый фильтр: Фильтрованный сигнал Рекурсивные члены Физически реализуемые фильтры всегда вносят задержку в сигнал, потому что к моменту вычисления i-го фильтрованного отсчета известны значения только отсчетов, пришедших ранее Математические фильтры могут не сдвигать фазу, так как весь сигнал уже известен и при фильтрации можно использовать как предшествующие данному, так и следующие за ним отсчеты Простейший математический фильтр – скользящее окно он не сдвигает фазу (симметричен)

Математические фильтры (продолжение) В общем виде симметричный нерекурсивный цифровой фильтр может быть записан в виде: N-полуширина окна фильтрации, aj – коэффициенты Фазовый сдвиг такого фильтра =0 Как у каждого преобразования, у фильтра есть АЧХ. Кроме того, рассматривается импульсная переходная характеристика – отклик на единичную ступеньку. Для наших фильтров они сильно зависят от N. N=20 N=100 N=500

Поляризационный анализ Анализ движения частичек грунта при прохождении волны

Функции, зависящие от азимута Суммарная проекция горизонтального движения на направление α (Ei, Ni-отсчеты восточного и северного каналов) Нормализованное горизонтальное движение, в диапазоне (-1, 1) Корреляция горизонтального и вертикального движений P-волна Красная линия – R(α) , синяя – CZ(α) S-волна

Сейсмические группы (ARRAY) Плоская волна 2 3 1 8 5 7 4 9 6 Апертура (1 км и более) Волна придет на разные датчики с разными задержками по времени. По этим задержкам можно рассчитать азимут прихода и кажущуюся скорость

Кажущаяся скорость Датчик 2 Датчик 1 β Расстояние R (β ) s ∙co R Скорость волны в районе группы V Волна, распространяющаяся под углом β к дневной поверхности, пробежит от датчика 1 до датчика 2 за время t=R∙cos(β)/V За такое же время от датчика 1 до датчика 2 пробежала бы волна, распространяющаяся вдоль поверхности со скоростью Vкажущаяся=V/cos(β)

Как найти азимут на событие и кажущуюся скорость ? Начало P-волны Рассчитанный азимут проходит южнее реального места события (!). Эффект локальной неоднородности – скорости P-волн в Хибинском массиве ниже, чем в окружающей породе Начало Rg-волны Рассчитанный азимут проходит точно через точку события Алгоритм поиска азимута Перебор всех направлений, оценка для каждого кажущейся скорости и рассогласованности решения. Минимизация рассогласованности.

Beamforming (формирование пучка) кая ос Пл а лн во Плоская волна Δti(α, V) Сдвиги на Δti(α, V)

Использование Beamforming в программе EL_WIN

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ !