Разработка и исследование методов и программ геоакустической локации мобильными сейсмическими группами

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат диссертации

на соискание ученой степени кандидата технических наук

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И ПРОГРАММ ГЕОАКУСТИЧЕСКОЙ ЛОКАЦИИ МОБИЛЬНЫМИ СЕЙСМИЧЕСКИМИ ГРУППАМИ

Авроров Сергей Александрович

Специальность: 05.13.17 - Теоретические основы информатики

Новосибирск - 2010

Работа выполнена на Кафедре сетевых информационных технологий Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Новосибирский государственный технический университет".

Научный руководитель - доктор технических наук профессор

Хайретдинов Марат Саматович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук профессор

Попков Владимир Константинович

Кандидат физико-математических наук

Мурзин Федор Александрович

Ведущая организация - Московский физико-технический институт

Защита состоится 23 декабря 2010 г. в 16 часов на заседании Диссертационного совета Д 219.005.02 при ГОУ ВПО “Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики”, по адресу: 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, д. 86, ком. 625.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО “СибГУТИ”.

Автореферат разослан “___” ноября 2010 г

Учёный секретарь

диссертационного совета Д 219.005.02

кандидат технических наук

доцент И. И. Резван

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Проблема мониторинга разного типа сейсмических событий - геоакустических предвестников землетрясений, промышленных и полигонных взрывов, мест падения фрагментов отделяющихся частей ракет-носителей и др. является одной из ключевых в современной экологии окружающей среды.

Особенность такого мониторинга состоит в том, что он осуществляется мобильными сейсмическими группами (МСГ), которые должны базироваться в предполагаемом районе возникновения событий.

Один из важных этапов решения обозначенной проблемы связан с обнаружением и измерением параметров источников сейсмических событий на основе регистрации сейсмических сигналов с помощью пространственно распределенных датчиков мобильной сейсмической группы. Задача определения географических координат источников лежит в основе направления, именуемого геоакустической локацией. Здесь проблема обнаружения и высокоточного измерения параметров полезных волн, порождаемых источниками в среде их распространения, является одной из основных. Трудность ее решения обусловлена рядом факторов: присутствием техногенных шумов и иных событий, которые являются фоновыми по отношению к полезному, вариабельностью параметров, характеризующих процессы взаимодействия источника со средой. На точность измерения параметров оказывает также влияние так называемая «азимутальная скоростная неоднородность» среды, приводящая к вариациям скоростей распространения волн на разных азимутальных направлениях.

Рассматриваемые события, как правило, являются источниками полей разной физической природы: наряду с сейсмическими полями они порождают акустические, которые могут распространяться на большие расстояния.

Учет физических особенностей возбуждения и распространения волн от рассматриваемого класса источников, а также создание помехоустойчивых методов обнаружения и измерения параметров волн разной природы, методов идентификации источников, определения их координат и отображения на цифровой карте местности, составляет перечень задач, лежащих в основе геоакустической локации.

На сегодня существует большая потребность в автоматизированной технологии сейсмического мониторинга сейсмических событий. Такая технология призвана в помощь человеку - оператору для снятия рутинной работы по обнаружению событий на фоне шумов в условиях непрерывного мониторинга. При этом должны быть учтены требования обеспечения работоспособности в режиме реального времени.

Решению указанных задач способствуют фундаментальные исследования в этой области отечественных ученых: Алексеев А.С., Адушкин В.В., Бугаев А.С., Глинский Б.М., Гущин В.В., Гордиенко В.А., Еманов А.Ф., Ковалевский В.В., Михайленко Б.Г., Овчинников А.М., Омельченко О.К., Хайретдинов М.С., Филина А.Г. и ряд др., а также зарубежные ученые: Карлтон П.Н., Фу К.С., Херрин Ю., Чен С.Н. и др.

В рамках данной диссертации разработана и исследована программная система автоматизированной геоакустической локации сейсмических источников с применением мобильных сейсмических групп (МСГ), включающая в себя алгоритмы и программы, для повышения точности геоакустической локации в условиях воздействия внешних шумов и распознавания источников в условиях неопределенности их появления. Охватываются источники в виде ближних полигонных взрывов (расстояние в несколько километров) и удалённых промышленных взрывов (расстояние в сотни километров).

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и проведение теоретических и экспериментальных исследований методов и программ для автоматизированной локации сейсмических событий с помощью мобильных сейсмических групп.

В соответствии с целью определены следующие задачи:

1. обзор существующих работ в области обработки сейсмических сигналов, относящихся к поставленной задаче;

2. разработка алгоритмов обнаружения и измерения параметров сейсмических волн на фоне шумов в поточном режиме. Исследование их помехоустойчивости и точности оценивания параметров;

3. разработка алгоритма распознавания сейсмических событий на основе выбора информативных параметров сейсмических и акустических волн;

4. реализация программного комплекса для персонального компьютера для геоакустической локации и оценивание его эффективности в экспериментальных условиях.

Методы исследования. Разработка и исследование системы автоматизированной локации сейсмических событий осуществлялось на основе использования теории цифровой обработки сигналов, математического моделирования, математической статистики, системного и прикладного программирования. Оценивание точности работы созданной системы производилось на основе сопоставления результатов обработки записей тестовых полигонных взрывов, промышленных взрывов в Кузбассе с результатами измерений координат с помощью высокоразрешающей GPS.

Научная новизна работы. В диссертации разработан, реализован и исследован программный комплекс для автоматизированной геоакустической локации сейсмических событий импульсной природы в режиме реального времени. Программный комплекс предназначен для использования в мобильных полевых условиях, направленных на решение задач ближней (до нескольких километров) высокоточной локации ближних взрывов небольшой мощности и мест падения фрагментов отделяющихся частей ракет-носителей, так и для дальней локации (до сотен километров) мощных промышленных взрывов. Последние используются для калибровки трасс распространения сейсмических волн на разных азимутальных направлениях и расстояниях.

Программный комплекс интегрирует в себе созданные автором алгоритмы и программы для обнаружения, распознавания и измерения параметров сейсмических и акустических волн и координат событий в условиях воздействия внешних сейсмических шумов. С этой целью:

· Разработан алгоритм многоканальной мультипликативной обработки сейсмических сигналов с целью оптимизации обнаружения сигналов волн и вычисления направления их прихода от источника. Исследована его помехоустойчивость по отношению к известному линейному алгоритму синхронного суммирования сейсмограмм при различных соотношениях уровней волн и шумов. Достигнута на порядок более высокая точность вычисления моментов прихода сейсмических волн в сравнении с известным алгоритмом синхронного суммирования сейсмотрасс.

· Выполнен анализ эффективности применения алгоритма вейвлет-фильтрации для выделения волновых форм для последующего высокоточного определения параметров сейсмических волн. Оценена помехоустойчивость выделения волновых форм в зависимости от соотношения амплитуд волн и уровней шумов.

· Произвёден анализ и выбор информативных признаков сейсмических и акустических волн, теоретически обоснован и предложен метод замкнутых разделяющих поверхностей и алгоритм их построения.

· Получены экспериментальные оценки эффективности созданных средств применительно к геоакустической локации полигонных и карьерных промышленных взрывов.

Практическая ценность работы. Разработанный в рамках диссертации программный комплекс предназначена для автоматизированной обработки сейсмических данных, полученных с помощью мобильных малых сейсмических групп в режиме реального времени и ориентирован на решение ряда прикладных задач сейсмического мониторинга окружающей среды. В результате апробации разработанного программного обеспечения на экспериментальных данных регистрации сейсмических и акустических волн от полигонных и карьерных взрывов, данный подход может быть применён для решения многих актуальных прикладных задач сейсмического мониторинга, таких как локация:

· мест падения ступеней ракет-носителей, порождающих мощные сейсмические и акустические колебания, с целью оперативной нейтрализации токсичных отходов.

· зон подготовки землетрясений по геоакустическим предвестникам, представленным потоком сейсмических импульсов.

· мест падения с воздуха боевых средств поражения;

· эпицентров скрытых подземных ядерных взрывов по авторшоковой эмиссии (инспекция на месте в интересах Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний) и др.

· короткозамедленных мощных (до 100-300 тонн) карьерных взрывов, регистрируемых на расстояниях в сотни километров. Они являются ценными событиями с точки зрения калибровки сейсмических трасс на различных азимутальных направлениях и расстояниях, что, в свою очередь, позволяет повысить точность локации сейсмических событий сетью глобального сейсмического мониторинга.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертации составляют основу программного инструментария, применяющегося в отделе геофизической информатики Института вычислительной математики и математической геофизики (ИВМиИГ СО РАН) при проведении лабораторных исследований и полевых экспедиционных работ.

Диссертационные исследования выполнялись в рамках проектов Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) №07-07-00214а, 09-07-12075-офи-м и междисциплинарного проекта СО РАН №16_3.

Исследования алгоритмов обнаружения, измерения параметров и локации тестовых полигонных взрывов выполнялись в рамках хоздоговора “Полесовщик” между НГТУ и ОАО “Завод Ленинец” (г. Санкт-Петербург). Полученные результаты исследований используются в составе технологии автоматизированной локации полигонных взрывов падающих боеприпасов и карьерных взрывов.

Достоверность полученных результатов подтверждается проведёнными натурными экспериментами и математическим моделированием, а также экспертизами отчетов по хоздоговору и грантам РФФИ.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на международных, всероссийских конференциях и научных семинарах:

-Международной научной конференции «SIBIRCON» (Новосибирск, 2008 г., Иркутск, 2010 г.).

-Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (г. Новосибирск, 2006, 2008 гг.).

-Конференции молодых учёных ИВМиМГ СО РАН (г. Новосибирск, 2008, 2009 гг.).

-Международных научных конгрессах «ГЕО-Сибирь» (г. Новосибирск, 2007, 2008 гг.).

-Международной конференции «Мониторинг ядерных испытаний и их последствий» (п. Боровое, Казахстан, 2008 г.).

-VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск, 2008 г.).

-Международном семинаре "Акустика неоднородных сред-X" (Новосибирск, 2009 г.).

-Научной сессии НГТУ (г. Новосибирск, 2008, 2009 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных статей, а также тезисы докладов. Опубликована 1 статья в рецензируемом сборнике «Научный вестник НГТУ» № 2, 2010 г. Результаты исследований отражены в отчётах по грантам РФФИ, СО РАН и хоздоговору.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

Комплекс алгоритмов и программ, включающих в себя:

1. Алгоритм мультипликативной многоканальной обработки сейсмических данных с поиском оптимума целевой функции и результаты его применения на модельных и экспериментальных данных.

2. Результаты анализа помехоустойчивости алгоритма вейвлет-фильтрации в задачах выделения сейсмических и акустических волн в шумах от заданного класса источников и оценивания точности измерения времен вступлений волн на модельных и экспериментальных данных.

3. Статистические модели информативных параметров сейсмических P- и S-волн удалённых промышленных взрывов на угольных разрезах Кузбасса, а также сейсмических и акустических волн, порождаемых полигонными взрывами.

4. Метод распознавания сейсмоисточников на основе замкнутых разделяющих поверхностей и результаты его применения.

5. Экспериментальные оценки точности локации сейсмического источника на основе измерения параметров сейсмических и акустических волн, порождаемых малоудалёнными полигонными взрывами, а также P- и S-волн от удалённых промышленных взрывов.

6. Программное обеспечение для автоматизированной локации сейсмических событий, реализующее разработанные и исследованные методы и алгоритмы.

Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 65 наименований. Основное содержание представлено на 144 страницах, содержит 43 рисунка и 16 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

программа геоакустический мобильный сейсмический

Во введении определены цели и задачи диссертационного исследования, обоснована его актуальность, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматривается постановка задачи автоматизированной геоакустической локации сейсмических источников с использованием мобильных сейсмических групп (МСГ), анализируется современное состояние проблемы и выделяются основные этапы ее решенияна.

При решении задачи геоакустической локации выделяют ряд основных этапов:

· выделение сейсмических и акустических волн в шумах и измерение их времен вступлений;

· идентификации (распознавание) типа источника;

· определение параметров очага;

· отображение координат источника на цифровой карте.

Основная трудность точного определения времён вступлений сейсмических волн и параметров источника связана с существующей горизонтальной и вертикальной неоднородностью коры и верхней мантии Земли, которая вносит большие вариации параметров сейсмических волн, регистрируемых на разных удалениях станций от источника и при разных азимутах их расположения относительно источника.

Эмпирический подход к повышению точности локации заключается в использовании событий с известным местоположением и временем для определения набора поправок к скоростной модели распространения волн. Среди таких событий доступны сигналы от промышленных взрывов, ежесуточно производимые в различных шахтных регионах России и имеющих мощность от 10 т до 500 т в тротиловом эквиваленте. При этом перед началом каждого сеанса регистрации необходимо расстановка профиля регистрирующей аппаратуры в направлении прихода ожидаемой волны. Такая возможность обеспечивается за счёт использования мобильных регистрирующих систем ( МСГ). МСГ располагается на относительно небольшой площади (порядка 3 на 3 км), что позволяет организовывать систему сбора данных на основе обычных проводных каналов и при этом получить точность определения параметров сейсмических событий на уровне, сопоставимым с обычными региональными сейсмическими сетями при значительно более высокой оперативности получения результатов.

На пути создания технологии автоматизированной локации сейсмических источников с помощью мобильных сейсмических групп остаётся нерешённой задача обнаружения сейсмических событий в условиях нестационарных мешающих сигналов, выступающих в роли внешних помех.

Особая актуальность решения этих вопросов связана с использованием МСГ в задачах мониторинга сейсмических событий применительно к проблеме сейсмической калибровки трасс распространения сейсмических волн на основе удалённых промышленных и полигонных взрывов. При этом целью калибровки является уточнение скоростей распространения волн в неоднородной среде на заданных азимутальных направлениях. Учет полученных скоростей способствует повышению точности геоакустической локации, реализуемой с помощью глобальных сейсмических сетей.

Во второй главе в результате анализа существующих математических моделей и оценок погрешности вычисления координат сейсмических источников предложен мультипликативный многоканальный алгоритм обработки сейсмических данных, описывается технология, используемая для вычисления времен вступления основных типов сейсмических (продольных и поперечных) и акустических волн на основе многоканального метода обработки, а также с использованием вейвлет-фильтрации в варианте одноканальной обработки.

Общая постановка геоакустической локации разного типа сейсмических событий связана с решением обратной задачи восстановления их параметров (географических координат, глубины, мощности, времени в очаге) по результатам определения характеристик сейсмических волн, регистрируемых с помощью группы пространственно разнесенных сейсмических датчиков. Задача оценивания неизвестных параметров источника сводится к решению нелинейной системы условных уравнений:

(1)

где вектор времен пробега сейсмических сигналов,

N-мерный вектор вычисляемых времен пробега (теоретический годограф) или функция регрессии, вектор невязок,

m-мерный вектор оцениваемых параметров,

- матрица координат датчиков (или точек излучения),

N число датчиков (или точек излучения).

В качестве оцениваемых параметров выступают пространственные координаты источника-x,y,z, cкоростная характеристика среды н и время в источнике t. В ряде случаев скорость в среде является известной.

Решение уравнения (1) сводится к решению обратной задачи. При этом точность решения зависит, в первую очередь, от ошибок оценивания вектора времен вступлений волн , скорости волн н, ошибок измерения , выбора геометрии расстановки датчиков на дневной поверхности Земли. В частности, по отношению к полярной системе координат дисперсия ошибки определения азимута Az на источник и расстояния R «источник-приемник» с помощью триады сейсмостанций (случай N=3) определяется соотношениями:

, (2)

где - ошибки оценивания времён , - вектор параметров, характеризующий геометрию расстановки сейсмической группы.

По отношению к сейсмическим волнам, описываемым импульсными сигналами, ошибки оценивания времен могут быть представлены в виде:

(3)

где И - длительность волнового импульса, ?f- ширина его спектра, E/N0 - отношение энергии импульса к спектральной плотности внешнего шума.

Как видно из (2) от точности измерений времён вступлений волн зависит точность определения параметров источника. Трудность решения задачи усугубляется влиянием шумов, имеющих техногенную природу.

Алгоритм мультипликативной многоканальной обработки. В рамках данной диссертации, в стремлении повысить точность определения моментов вступлений волн при ограниченном числе сейсмоприёмников, предложен алгоритм мультипликативной обработки [1-3], функционирующий по принципу мультипликативной антенны, используемой в радиофизике. Как известно, в отличие от антенн с линейной обработкой, в этом случае достигается возможность более острого разрешения по направлению распространения волны при одном и том же числе элементов антенны.

В частности, если сигнал на выходе первого датчика принять равным , тогда, в случае n датчиков максимальный выигрыш по чувствительности для мультипликативной обработки составляет:

, (4)

для аддитивной обработки:

, (5)

где d - расстояние между соседними датчиками, - характеристика чувствительности по направлению одного датчика, - угол между направлением прихода волны и перпендикуляром к линии расположения сейсмоприемников, - волновое число.

Многоканальная сейсмическая антенна позволяет производить пространственную фильтрацию волн, т.е. регистрировать сигналы, поступающие с определённого направления на линейный профиль датчиков. В процессе поиска такого направления осуществляется перебор:

, (6)

, (7)

где ui - сигнал на i-м датчике сейсмической антенны, n - количество датчиков, tj - шаг перебора по ожидаемым углам прихода волны, параметр j определяет диапазон перебора углов от 0 до M.

На множестве сигналов (сейсмограмм) ui (t), где i=1, …n, в плоскости (i, t) оптимальному направлению соответствует положение годографа - линии вступления волн. Угол наклона годографа к оси времен определяет скорость распространения данного типа волны. Процедура поиска истинного годографа осуществляется путём последовательного перебора. Учитывая различие в траекториях распространения основных типов сейсмических и акустических волн по положению годографа возможно осуществлять избирательную регистрацию волн того или иного типа.

При помощи моделирования произведены оценки качества работы алгоритмов (6), (7) по показателю «сигнал/шум» в зависимости от дисперсии шума по отдельным каналам.

В качестве модели сигнала сейсмической волны используется импульс Берлаге, широко используемый для моделирования сейсмических сигналов от взрывных источников:

(8)

с параметрами a=1, n=1, =20, f0=42 Гц. Данный набор параметров функции Берлаге приближённо соответствует частотно-временным свойствам сейсмических волн от полигонных взрывов, рассматриваемых в данной работе. Это соответствует одной из прикладных задач геоакустической локации.

В результате модельного эксперимента алгоритм мультипликативной обработки (6) показал более высокое значение сигнал/шум на выходе, по сравнению с традиционно применяемым аддитивным (7). Кроме того, в соответствии с (3) мультипликативный алгоритм обеспечивает меньшую ошибку оценки времени вступления импульса за счёт более широкого спектра результирующего импульса (импульс после мультипликативной обработки (6) более “острый” по сравнению с результатом аддитивной обработки).

Оценена эффективность мультипликативной обработки в условиях натурного эксперимента применительно к выделению и измерению параметров сейсмических волн, порождаемых взрывами на открытых угольных разрезах Кузбасса. На рис. 1а представлена запись исходных сейсмических сигналов, которая характеризуется сильно выраженным нестационарным шумом. Факт наличия полезных сейсмических волн зафиксирован путем определения функций (6) и (7) вдоль предполагаемых годографов волн, соответствующих предполагаемым скоростям основных типов волн. При этом времена вступлений продольных волн Р и поперечных S соответствуют максимумам обеих функций. На рис. 1б в увеличенном масштабе приведен фрагмент записи, содержащий взрывную сейсмограмму. На рис. 1в приведен результат ее выделения с помощью аддитивного метода, на рис. 1г ? тот же результат, но полученный с помощью мультипликативной обработки.

Рис. 1. Результат обработки реальной многочасовой сейсмической записи: (а) исходная сейсмограмма; (б) - участок сейсмограммы в увеличенном масштабе, содержащий искомую волну; (в)- результат выделения волны методом аддитивной обработки; (г)-то же с помощью мультипликативной обработки

В данной диссертации алгоритм вейвлет-фильтрации сейсмических сигналов используется для повышения отношения сигнал/шум в режиме обработки по одиночному каналу. Необходимость в данном подходе возникает при использовании произвольных конфигураций расстановки датчиков (например, по периметру полигона), а также в случае криволинейной формы годографа. В обоих случаях применение алгоритма многоканальной обработки с перебором и вдоль линейного годографа может оказаться неэффективным.

Проанализировано применение алгоритма вейвлет-фильтрации для высокоточного определения параметров сейсмических волн [4]. Известно, что эффективность вейвлет-фильтрации зависит от оптимального выбора типа используемого вейвлета, порядка вейвлета, выбора информативных уровней разложения, а также значений порогов обработки коэффициентов на каждом из уровней разложения. Применительно к вейвлет-анализу сейсмических волн наиболее адекватным является семейство вейвлетов Добеши. Порядок и информативные уровни вейвлет-коэффициентов выбираются на основе анализа функции распределения энергии анализируемого сигнала по уровням разложения с учётом порядка вейвлета. Применительно к описанной модели сейсмической волны при использовании вейвлета Добеши 12 порядка более 90% энергии сигнала сосредотачивается на 2-м уровне разложения.

Проведено математическое моделирование по оценке помехоустойчивости выделения модельного волнового импульса сейсмической волны в зависимости от соотношения сигнал/шум по входу. На основе выделения информативных уровней вейвлет-преобразования и применении пороговой обработки коэффициентов искомый сигнал удаётся выделить при входном соотношении сигнал/шум до 1/8.

Алгоритм вычисления времён вступлений сейсмических и акустических волн основан на вычислении огибающей сигнала при помощи алгоритма STA/LTA, широко используемого в мировой практике для обнаружения сейсмических сигналов импульсной формы.

Алгоритм STA/LTA производит обработку уже отфильтрованного сигнала при помощи двух скользящих во времени окон («скользящее среднее»): короткое усредняющее окно (Short Time Average window -- STA) и длинное усредняющее окно (Long Time Average -- LTA). STA вычисляет оценку значения «мгновенной» амплитуды полезного сигнала (например, P-волны промышленного взрыва), LTA оценивает среднее значение шума на длительном участке. Далее производится вычисление соотношения STA/LTA двух значений, вычисленных для каждого нового отсчёта сигнала, поступающего на вход алгоритма.

Рассмотрим цифровую однокомпонентную сейсмограмму y(t), где t=ih (i=1,2,…) - дискретное время, h - интервал дискретизации. Короткое и длинное временные окна синхронно скользят по волновой форме и в каждой позиции вычисляются средние амплитуды:

(8)

,

где NS и NL- число отсчетов в коротком и длинном временных окнах, соответственно (NS<<NL), ri - отношение STA/LTA. Момент времени T0 = jh, когда

rj C 1 (9)

(C - порог обнаружения) объявляется началом полезного сигнала.

В диссертации проведён модельный эксперимент по оценке точности вычисления времён вступлений сейсмических волн на основе предложенного алгоритма многоканальной мультипликативной обработки и алгоритма вейвлет-фильтрации. В качестве модели сейсмической волны использован широко распространённый в геофизике импульс Берлаге (8) с параметрами, соответствующими частотно-временным свойствам сейсмических волн от полигонных взрывов и использованный в данной работе при моделировании процесса многоканальной обработки и вейвлет-фильтрации.

Путём вариации соотношения сигнал/шум по входу производилась многоканальная обработка данных по 9 каналам и вейвлет-фильтрация по 1 каналу. Для каждого исходного значения сигнал/шум генерировалась сейсмотрасса, содержащая 50 модельных импульсов с последующим наложением шума. На первом этапе производилась многоканальная (аддитивная и мультипликативная) обработка, далее применялся алгоритм STA/LTA с параметрами STA=0.1 с, LTA=1 с.

Рис. 2. Диаграмма погрешностей вычисления времён вступлений волн (t) для многоканальной обработки (аддитивного и мультипликативного методов) и одноканального метода вейвлет-фильтрации при различных входных значениях сигнал/шум; данные модельного эксперимента.

Значение порога обнаружения импульсов для аддитивного метода составляет 1.1, для мультипликативного - 2, для одноканального метода с использованием вейвлет-фильтрации - 1.1. Для каждого отдельно взятого модельного импульса вычислялась ошибка t = - t, где - оценка времени вступления импульса, t - истинное время вступления. Для обнаруженных импульсов определялись значения математического ожидания и среднеквадратического отклонения ошибки. Результаты модельного эксперимента по оценке погрешностей вычисления времён вступлений волн приведены на рис. 2.

Результат вейвлет-фильтрации модельного сигнала приведён на рис. 3. Результат вычисления функций (6) и (7) применительно к модельному сигналу приведён на рис.4.

Рис. 3. Результаты одноканальной обработки модельного сигнала: (а) исходная запись (соотношение сигнал/шум составляет 1/4), (б) - результат вейвлет-фильтрации, (в) - результат сглаживания алгоритмом STA/LTA с параметрами 0.1 c/1 c.

На рис. 4в,д видно, что мультипликативная обработка выдаёт более контрастный момент вступления искомого сигнала по сравнению с аддитивной, что является экспериментальным подтверждением выражения (3): дисперсия оценки времени вступления импульсного сигнала обратно пропорциональна ширине спектра импульса.

В третьей главе приводятся результаты анализа и выбора информативных признаков сейсмических и акустических волн, рассматривается процедура их распознавания на основе замкнутых разделяющих поверхностей, рассматривается алгоритм локации сейсмического источника. Приводятся оценки точности и помехоустойчивости разработанной технологии применительно к задачам локации тестовых полигонных взрывов и удалённых промышленных взрывов.

Рис. 4. Результаты многоканальной обработки модельного сигнала по 9 каналам: (а) исходная запись (соотношение сигнал/шум составляет 1/4), (б) - результат аддитивной обработки, (в) - результат сглаживания алгоритмом STA/LTA с параметрами 0.1 c/1 c; (г-д) - результат мультипликативной обработки с последующим сглаживанием STA/LTA с параметрами 0.1c/1c соответственно

Анализ информативных признаков сейсмических и акустических волн. Из-за присутствия фоновых мешающих сейсмических событий, имеющих импульсную природу (движение транспорта, случайные взрывы и др. техногенные шумы), в процессе обработки сейсмических записей могут возникать ложные всплески сейсмической активности. Во избежание интерпретации помех как полезного сигнала вводится дальнейший этап обработки, основанный на распознавании источника сейсмических событий. Результатом его будет решение об отнесении волновых откликов среды к одному из нескольких классов сейсмических событий, которые зависят от решаемой прикладной задачи.

В результате многократных экспериментов по регистрации сигналов от сейсмических источников, удалённых на расстояния до десятков километров, было показано, что сейсмические датчики различных типов наряду с сейсмическими волнами с успехом регистрируют акустические волны.

В результате изучения особенностей сейсмических записей взрывов была выбрана система из четырёх признаков [4-5]:

· отношение амплитуд сейсмических и акустических волн (рис.5а);

· отношение средних частот этих волн Fa/Fs (рис. 5б);

· задержка между временами вступления сейсмических и акустических волн Ta-Ts (рис. 5г);

· длительности сейсмических и акустических волн.

На рис. 5а видно, что в одном и том же диапазоне мощностей взрывов (в процессе эксперимента он лежал в пределах 200г - 2600г в тротиловом эквиваленте) сейсмические волны представляют собой более низкоамплитудные колебания в сравнении с более высокоамплитудными акустическими волнами. Это объясняется большим затуханием сейсмических волн в земле, чем акустических в воздухе. С учетом этого выбор в качестве информативного параметра соотношения уровней рассматриваемых волн является оправданным.

Рис. 5б отражает результаты анализа средних частот преобладающих спектров для обоих типов волн. Видно, что основные частоты сейсмических волн лежат в диапазоне 15-18 Гц, а акустических волн - в диапазоне 25-40 Гц. Это явление связано с тем, что высокие частоты затухают в земле быстрее, чем в воздухе.

Рис. 5. Экспериментальные данные, отражающие значения амплитуд сейсмических и акустических волн (a), средние частоты сейсмических и акустических волн (б), длительности волн (в), экспериментальную зависимость между разницей времён вступлений сейсмических и акустических волн Ta-Ts (г).

На Рис. 5г показана экспериментальная зависимость расстояния «источник-приёмник» R от разности времён вступлений сейсмических и акустических волн.

Линейный характер зависимости позволяет устанавливать соответствие между парой соседних регистрируемых волн и расстоянием «источник-приемник»

По аналогии с рассмотренными был осуществлен выбор информативных признаков по отношению к удаленным промышленным (карьерным) взрывам [6_9]:

· отношение амплитуд продольных P и поперечных S волн;

· отношение средних частот этих волн- Fp/Fs;

· задержка между временами вступления P и S волн -Ta-Ts (рис. 5г);

· длительности P и S волн.

По результатам выполненного статистического анализа набора волн от взрывов и от помех определены соответствующие различия по анализируемому параметру - соотношения средних частот спектрограмм волн P и S. Преобладающие значения спектров P-волн промышленных взрывов сосредоточены в районе 6-9 Гц, S-волн- в районе 2-5 Гц. В среднем преобладающая частота P-волн в 1.5-2 раза выше, чем частота S-волн. Указанные различия обусловлены нелинейными процессами распространения волн в земле, характеризуемой неидеальной упругостью.

Метод разделяющих замкнутых разделяющих поверхностей. Рассматриваемый в рамках данной работы класс сейсмических событий (промышленные и полигонные взрывы, падающие на землю тела и др.) характеризуются многообразием волновых форм - откликов среды [10-11]. Такое многообразие характеризуется как параметрами самого события - его спектрально-временной функцией, мощностью источника, а также расстоянием «источник - приёмник», типами волн - сейсмические и акустические, сейсмические P- и S-волны, поверхностные волны и др.

В этой ситуации мы имеем дело с априорной неопределённостью о количестве классов, соответствующих многообразию возможных эталонов, идентифицирующих сейсмические события. Один из возможных подходов к решению задачи идентификации в этих условиях состоит в охвате эталонов замкнутыми разделяющими поверхностями. Условно их можно определить как области принятия решения.

В общем случае рассматриваемые поверхности описываются уравнениями, значительно превосходящими второй порядок. Поскольку реализация таких поверхностей на ЭВМ громоздка, целесообразно аппроксимировать их набором простых поверхностей, например, гиперэллипсоидами, каждый из которых условимся считать отдельным эталоном:

(j = 1, 2, ..., M). (10)

Здесь M -число эталонов, аппроксимирующих данную область; -- пороговое значение для j-го эталона; , -- соответственно математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение i-го признака j-го эталона.

Решение о принадлежности к данной области принимается при выполнении одного из условий:

(j = 1, 2, ..., M). (11)

Объем эталона в (10) определяется выбором порогового значения , в свою очередь зависящего от заданной вероятности б попадания в эталон. Поскольку эталон формируется на основе выборки конечного размера N и, следовательно, задается уравнением

; (12)

то для вычисления , соответствующего заданным N и б, необходимо знать распределение статистики, определяемой левой частью уравнения (12). Данное распределение описывается выражением вида

,

где есть -- распределение с N-1 степенями свободы; -- известное F-распределение с n и N-1-n степенями свободы, которое для заданного б может быть найдено из таблицы. С учетом сказанного пороговое значение определяется соотношением

. (13)

Построение эталонов происходит следующим образом. Первая точка является центром координат первого эталона -- гиперсферы радиуса . Если вторая точка на попадает в первый эталон, то она образует второй эталон в виде гиперсферы того же радиуса. В противном случае корректируются координаты первого эталона. Третья точка определяется на принадлежность одному из двух сформированных эталонов и корректирует параметры xi и mi того из них, в который попадает. В противном случае образуется третий эталон и т. д. Если число точек в каком либо эталоне достигает величины , то в дальнейшем он определяется как гиперэллипсоид с параметрами xi и mi и порогом . Принадлежность к этому эталону очередной точки устанавливается из условия

. (14)

Если условие (14) выполнено, то корректируются параметры xi и mi данного эталона и т. д.

В данной работе в качестве примеров рассмотрены процедуры построения эталонов по отношению к полигонным взрывам, которые регистрировались на удалениях 512-870 м, а также к промышленным карьерным взрывам, зарегистрированным на расстояниях в нескольких сотен километров от источника. Пример аппроксимации эталонами областей принятия решения для данных двух типов событий приведён на рис. 6.

Вычисление координат источника. Для вычисления координат источника необходимо знать две составляющие: расстояние от пункта регистрации и азимут.

Расстояние «источник-приёмник» для удалённых (более сотни километров) сейсмических источников рассчитывается по формуле

, (15)

где VP, VS - скорости сейсмических P и S волн соответственно, T - разность времён вступлений P и S волн. Применительно к полигонным источникам: , где VS, VA - скорости распространения сейсмических и акустических волн соответственно, T - разность времён вступлений сейсмических и акустических волн.



Рис. 6. Иллюстрация результата покрытия эталонами областей принятия решения для двух типов событий: полигонных и карьерных промышленных взрывов

Азимут на источник определяется по направлению максимума диаграммы направленности регистрирующей линейки сейсмоприемников, выступающей в качестве приемной антенны. Диаграмма направленности вычисляется путём расчёта коэффициента направленного действия (КНД) сейсмической антенны.

Вычисление коэффициента направленного действия производится по формуле:

, где (16)

,

Произведено оценивание погрешности локации сейсмических источников с помощью разработанных алгоритмов. Погрешность локации определялась:

, (17)

где R - стандартное отклонение невязок между вычисленными и истинными координатами событий, Ri - истинное расстояние “источник-приёмник” для каждого i-го события (вычисленное по GPS).

Для полигонных взрывов с помощью многоканальной обработки и обработки в одноканальном режиме (с использованием вейвлет-фильтрации) погрешность (17) составила не более 3.5%.

Погрешность локации промышленных взрывов (удалённых на несколько сотен километров) составила не более 5%.

В четвертой главе приводиться описание созданного программного обеспечения на основе разработанных алгоритмов для автоматизированной локации сейсмических событий в режиме реального времени.

Программный комплекс спроектирован в двух вариантах, ориентированных на различные применения:

1. Система обработки данных в режиме реального времени - «SeismoDetector». Представляет собой консольное приложение, осуществляющее обмен данными с внешним программным окружением посредством стандартных интерфейсов и протоколов.

2. Интерактивная среда обработки сейсмических данных с графическим интерфейсом пользователя - «SeismoDetector GUI». Включает в себя все разработанные программы обработки данных, которые являются универсальным инструментом оперативной цифровой обработки сейсмических сигналов с визуальным отображением результатов.

Система «SeismoDetector» разработана с учетом возможностей современных вычислительных средств, а также исходя из соображений универсальности взаимодействия с программным окружением POSIX-совместимых ОС:

· Раздельная реализация модулей вычислительного ядра и графической подсистемы, что обеспечивает дополнительную гибкость конфигурирования и расширяет спектр программных решений на базе разрабатываемой системы.

· Использование многопоточной обработки данных, что обусловлено применением современных многоканальных систем регистрации сейсмических данных (мобильные сейсмические группы), а также современных вычислительных систем с многоядерной архитектурой.

· Обеспечена возможность переносимости программной системы на различные ОС и различные аппаратные архитектуры.

В соответствии с требованиями к функциональности программной системы, сформулированными исходя из её прикладного назначения, в системе реализованы программы:

· аддитивной и мультипликативной многоканальной обработки сейсмических данных;

· вейвлет-фильтрации сейсмических данных;

· вычисления огибающей сигнала на основе метода STA/LTA;

· порогового обнаружения импульсов и идентификации типа события с использования замкнутых разделяющих поверхностей;

· определения координат источника (в полярной системе координат) на основе вычисления азимута на источник (коэффициент направленного действия сейсмической антенны) и расстояния «источник-приёмник».

Реализованы следующие сервисные функции:

· подсистема протоколирования процесса обработки сейсмических данных на всех этапах решения задачи локации;

· вывод результатов обнаружения, измерения параметров волн и локации сейсмических источников в БД (MySQL, Postgres SQL, и др.);

· отправка сообщений о результатах обработки посредством различных сетевых протоколов, а также запуска сценариев;

· визуализации координат источника на цифровой карте местности на основе вывода результатов локации на стандартном языке KML, используемом в целом ряде профессиональных ГИС-систем, таких как: ESRI ArcGIS Explorer, GRASS, MAPinfo, OpenStreetMap, Google Earth и др.

Интерактивная среда обработки сейсмических данных с графическим интерфейсом пользователя - «SeismoDetector GUI» представляет собой графическую оболочку к разработанному комплексу программ и является универсальной средой обработки сейсмических данных. Программа SeismoDetector GUI включает в себя алгоритмы: многоканальной обработки, вейвлет-фильтрации, построения амплитудной огибающей, скользящего среднего, построения функции STA/LTA, обнаружения, распознавания сейсмических событий, вычисления азимутального направления источника, корреляционного анализа данных, интерполяции данных, спектрального анализа, генерирования модельных сейсмических сигналов различного типа и формы.

Применительно к рассмотренному ряду актуальных задач и практических применений, разработанное программное обеспечение позволяет:

· производить автоматизированную обработку сейсмических данных в полевых условиях в режиме реального времени;

· использование человеком-оператором в ручном или полуавтоматическом режиме;

· использование в качестве универсального инструмента по цифровой обработке сейсмических сигналов.

В заключении формулируются основные выводы по результатам исследований.ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Основные результаты, полученные в работе:

1. Сформулированы основные этапы решения проблемы геоакустической локации с применением мобильных сейсмических групп в интересах обнаружения и распознавания удаленных промышленных и ближних полигонных взрывов, областей подготовки землетрясений, падающих на Землю отделяющихся ступеней ракет-носителей и др. сейсмических источников.

2. Предложен и проанализирован алгоритм многоканальной мультипликативной обработки сейсмических сигналов с целью оптимизации обнаружения сейсмических и акустических волн и вычисления направления их прихода от источника. Исследована его помехоустойчивость по отношению к традиционно используемому линейному алгоритму синхронного суммирования сейсмограмм при различных соотношениях уровней волн и шумов. Доказана на порядок более высокая точность вычисления моментов прихода сейсмических волн мультипликативным алгоритмом.

3 Выполнен анализ эффективности применения алгоритма вейвлет-фильтрации для выделения волновых форм для последующего высокоточного определения параметров сейсмических волн. Доказана его высокая помехоустойчивость при выделении волновых форм для соотношений амплитуд волн и уровней шумов до 1/8.

4. Проанализирован вклад волновых полей разной физической природы - сейсмических и акустических - с целью повышения эффективности обнаружения и распознавания полезных сигналов и шумов. Произвёден анализ и выбор информативных признаков обоих типов волн, теоретически обоснован и предложен метод замкнутых разделяющих поверхностей, алгоритм их построения для идентификации разного класса сейсмических источников.

5. Получены экспериментальные оценки эффективности созданных средств применительно к геоакустической локации полигонных и карьерных промышленных взрывов в условиях натурных экспериментов.

6. Разработано и исследовано программное обеспечение для оперативной обработки широкого класса сейсмических сигналов и шумов в POSIX-совместимых ОС и графических средств визуализации сейсмических источников. Оценена эффективность выполненной разработки по отношению к задачам обнаружения и распознавания полигонных и карьерных взрывов в режиме реального времени.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах [1-11].

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Хайретдинов М.С, Авроров С.А. Нелинейный метод выделения и измерения параметров сейсмических волн. ГЕО-Сибирь-2006. //Сборник материалов международного научного конгресса «ГЕО-Сибирь-2006». Т.3. Мониторинг окружающей среды, геоэкология, дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия. Новосибирск: Изд-во СГГА, 2006. , Часть 2

2. Авроров С.А. Разработка программной системы для поточного обнаружения и распознавания сейсмических сигналов. НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ //Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых в 7-ми частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006. Часть. 2 - С. 64-66.

3. Авроров С.А. Поточное обнаружение и распознавание сейсмических волн в шумах. ГЕО-Сибирь-2007. //Сборник материалов международного научного конгресса «ГЕО-Сибирь-2007». Т.3. Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология. Новосибирск: Изд-во СГГА, 2007.- С. 269-273.

4. Авроров С.А., Хайретдинов М.С. Распределённая обработка данных в иерархических системах и сетях. Новосибирский государственный технический университет. Научный вестник НГТУ /[редкол.: А.С. Востриков (гл. ред.) и др.].-Новосибирск: Изд-во НГТУ.-№ 2.-2010, С.3-12.

5. Авроров С.А. Исследование характеристик обнаружения и распознавания импульсных сейсмических источников // Труды конференции молодых учёных.- Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2009.- С. 3-10.

6. Хайретдинов М.С, Авроров С.А. Автоматизированная процедура поточного обнаружения и идентификации сейсмических событий. // Вестник НЯЦ РК, 2008. - С.70-75.

7. Авроров С.А. Программная система сейсмического мониторинга окружающей среды. НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ //Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых в 7-ми частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2008. Часть. 1 - С. 159-162.

8. Авроров С.А. Программная система сейсмического мониторинга окружающей среды. Молодежь и современные информационные технологии. Сборник трудов VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск, 26-28 февраля 2008 г, С.453-454.

9. S.Avrorov, M.Khairetdinov. Stream-Handling Seismic Waves Detection and Recognition System. Proceedings of 2008 IEEE region 8 International conference on computational technologies in electrical and electronics engineering, Novosibirsk, Russia, July 21-25, 2008, pp. 313-317.

10. Khairetdinov, M. Avrorov, S. Computational technology in seismic monitoring system. Proceedings of 2010 IEEE region 8 International conference on computational technologies in electrical and electronics engineering, Irkutsk, Russia, July 11-15, 2010, pp. 86 - 90.

11. Khairetdinov M.S., Avrorov S.A., Livenets A.A. A computational technology in seismic monitoring. // Bulletin of the Novosibirsk Computing Center. Series: Mathematical modeling in geophysics. Is. 13 (2010). NCC Publisher, Novosibirsk, 2010 (in press).

Размещено на Allbest.ru

...