Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автоматизированная система геоакустической локации мобильными сейсмическими группами

К настоящему времени в мире создан ряд глобальных информационных сетей, призванных для мониторинга природных и техногенных процессов в интересах защиты экологии окружающей среды, в социальных и научных интересах. Примером такого рода сетей является мировая сеть сейсмического мониторинга IMS (International Monitoring System), предназначенная для регистрации землетрясений, цунами, ядерных и промышленных взрывов [1], происходящих в различных районах Земли. Можно выделить некоторую общую архитектуру построения сетей, характеризуемую тремя уровнями иерархии: нижний уровень - это датчики физических процессов совместно с промежуточными центрами сбора данных (автономные станции), средний уровень - локальные центры сбора и обработки данных на уровне региона, верхний уровень - глобальный центр сбора и обработки данных на уровне страны, мира. Одна из основных задач мониторинга сейсмических событий связана с восстановлением их параметров в очаге, прежде всего, географических координат по данным регистрации сейсмических сигналов с помощью сети сейсмических станций либо мобильной сейсмической группы (МСГ).

Имея в виду влияние фоновых событий и сейсмических шумов существует большая потребность в автоматизированной технологии решения задач обнаружения, распознавания сейсмических сигналов и локации сейсмических источников. Такая технология призвана в помощь человеку - оператору, чтобы снять с него множество рутинных операций обработки данных в условиях непрерывного мониторинга событий. Целью данной работы является разработка соответствующих алгоритмов и программ для реализации обозначенных целей.

Задача оценивания неизвестных параметров источника сводится к решению нелинейной системы условных уравнений [2]:

 (1)

сейсмический геоакустический локация

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. При оценивании параметров пользуются сведениями о распределении ошибок . Будем в дальнейшем предполагать, что _i - взаимно независимые случайные величины, имеющие распределение с нулевым средним и заданными дисперсиями: символ Кронекера, . В случаях затруднений с заданием дисперсий принимают их равными и получают несмещенную оценку дисперсии наблюдения с единичным весом по ходу решения задачи.

Решение уравнения (1) сводится к решению обратной задачи. При этом точность решения зависит, в первую очередь, от ошибок оценивания вектора времен ^, скорости н, шумов 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 [3]

, (2)

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

Актуальными в решении поставленной задачи являются следующие этапы: 1) обнаружение и измерение времен вступлений волн на фоне внешних шумов; 2) идентификация источника; 3) расчет параметров источника; 4) отображение координат источника на цифровой карте местности.

В данной работе решение задач на перечисленных этапах рассматривается на примерах обработки сигналов от маломощных полигонных взрывов, зарегистрированных на небольших расстояниях от источника (до 2 км).

По отношению к сейсмическим волнам, описываемым импульсными сигналами, ошибки оценивания времен могут быть вычислены в виде [4].

  (3)

Здесь ф_и - длительность волнового импульса, ?f - ширина его спектра, E/N₀ - отношение энергии импульса к спектральной плотности внешнего шума. Как следует из (3) уменьшение погрешности можно достичь за счет увеличения соотношения энергий сигнала и шума, расширения спектра частот ?f, занимаемого импульсом, а также за счет сжатия волнового импульса во времени путем приведения его к д-образному импульсу. Ниже рассматриваются алгоритмы решения задачи минимизации погрешностей оценивания времен с учетом (3).

I. Повышение точности определения времён вступления волн

В стремлении повысить точность определения моментов вступлений волн при ограниченном числе сейсмоприёмников МСГ, предложен алгоритм мультипликативной обработки [5], 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 u_i - сигнал на i-м датчике сейсмической антенны, n - количество датчиков, t_j - шаг перебора по ожидаемым углам прихода волны, параметр j определяет диапазон перебора углов от 0 до M.

На множестве сигналов (сейсмограмм) u_i (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.

Проведён модельный эксперимент по оценке точности вычисления времён вступлений сейсмических волн на основе предложенного алгоритма многоканальной мультипликативной обработки и алгоритма с использованием вейвлет-фильтрации. В качестве модели сейсмической волны использован широко распространённый в геофизике импульс Берлаге [6]:

(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.

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. 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. Результаты модельного эксперимента по оценке погрешностей вычисления времён вступлений волн приведены на рис. 1.

Рис. 1. 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

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.

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:

(9)

где - отношение STA/LTA, NS и NL - число отсчетов в коротком и длинном временных окнах, соответственно (NS<<NL). Момент времени T₀ = jh, когда r_j C 1 объявляется началом полезного сигнала (C - порог обнаружения).

В реальных условиях стационарный сейсмический шум осложнен присутствием ложных импульсов-помех, имеющих техногенную природу (транспортные шумы, движение пешеходов и т.д.). Во избежание ошибочной интерпретации шумовых всплесков как полезных сигналов дальнейшей фазой обработки является процесс идентификации источника сейсмических сигналов, результатом которого будет отнесение всплесков к одному из двух классов: взрыв или помеха. Построение системы идентификации сейсмических сигналов подразумевает выбор системы информативных признаков, на основе которой будет производиться классификация.

В результате изучения особенностей сейсмических записей взрывов была выбрана система из четырёх признаков: отношение амплитуд сейсмических и акустических волн (рис. 2а); отношение средних частот этих волн Fa/Fs (рис. 2б); задержка между временами вступления сейсмических и акустических волн Ta-Ts (рис. 2г); длительности сейсмических и акустических волн.

На рис. 2а видно, что в одном и том же диапазоне мощностей взрывов (в процессе эксперимента он лежал в пределах 200г - 2600 г. 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. 2б 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.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. 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. 2г 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».

Рассматриваемый в данной работе класс сейсмических событий (промышленные и полигонные взрывы, падающие на землю тела и др.) характеризуется многообразием волновых форм - откликов среды. 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 [7] (рис. 3).

Рис. 3. Иллюстрация результата покрытия эталонами областей принятия решения для двух типов событий: полигонных и карьерных промышленных взрывов

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 (рис. 3).

II. Вычисление координат источника

Для вычисления координат источника необходимо знать расстояние от пункта регистрации и азимут. Расстояние «источник-приёмник» для удалённых (более сотни километров) сейсмических источников рассчитывается по формуле , где V_P, V_S - скорости сейсмических P и S волн соответственно, T - разность времён вступлений P и S волн. Применительно к полигонным источникам: , где V_S, V_A - скорости распространения сейсмических и акустических волн соответственно, T - разность времён вступлений сейсмических и акустических волн.

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:

,

где.,

.

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

, (10)

где _R - стандартное отклонение невязок между вычисленными и истинными координатами событий, R_i - 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 (10) составила не более 3.5%. Погрешность локации промышленных взрывов (удалённых на несколько сотен километров) составила не более 5%.

Выводы

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 более высокая точность вычисления моментов прихода сейсмических волн мультипликативным алгоритмом.

3. 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, предложен метод замкнутых разделяющих поверхностей для идентификации разного класса сейсмических источников.

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

Литература

сейсмический геоакустический локация

1. Зербо Л. Возможности подготовительной Комиссии ОДВЗЯИ отслеживать соответствие Договору о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний. Доклад на 5-0й Межд. Конф. «Мониторинг ядерных испытаний и их последствий», 4-8 авг. 2008, Боровое, Казахстан.

2. Khairetdinov M.S., Omelchenko O.K. and others. A computing technology to determine the parameters of the borehole bottom and medium // Bull. Nov. Comp. Center, Math. Model. In Geoph. - 2005. - Iss.10. - P. 19-26.

3. A. Kijko, J. Ungvarai. The accuracy of teleseismic events location by a tripartite seismic network in Hungary // Acta Geodaet., Geophys. et Montanist. Acad. Sci. Hung. Tomus 15 (2-4), pp. 239-246

4. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. - М.: Радио и связь, 1983. - 644 c.

5. 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.

6. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсмическая разведка: Учебник для вузов. - 3-е изд., перераб. - М.:Недра, 1980, 551 с.

7. М.Б. Штарк, Ю.К. Постоенко и д.р. САМАС - системы автоматизации в экспериментальной биологии и медицине. Новосибирск, Изд-во «Наука» Сибирское отделение. 1979. - 17 с.

Размещено на Allbest.ru