Размещено на http://allbest.ru

На правах рукописи

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Методы автоматизированного проектирования системы прогнозирования землетрясений

05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

(приборостроение)

Семенов Николай Алексеевич

Санкт-Петербург - 2007 г.

Работа выполнена на кафедре “Проектирования компьютерных систем” Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики

Научный руководитель:

д.т.н., профессор Коробейников Анатолий Григорьевич

Научный консультант:

д.физ.-мат.н. Копытенко Юрий Анатольевич

Официальные оппоненты:

д.т.н., профессор Тропченко Александр Ювенальевич

к.т.н., доцент Чернокнижный Геннадий Михайлович

Ведущая организация: Марийский государственный технический университет

Защита состоится 20 марта 2007 г. в 15³⁰ часов на заседании диссертационного совета Д.212.227.05 при СПб ГУ ИТМО

Адрес: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр. 49

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан 20 февраля 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.212.227.05

к.т.н, доцент В.И. Поляков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Автоматизация проектирования - неотъемлемая составляющая современного научно-технического прогресса. Она значительно снижает длительность, трудоемкость и стоимость создания математического обеспечения систем сбора и обработки информации при одновременном повышении его качественного уровня. Учитывая то, что на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы, снижение трудоемкости разработки и, следовательно, ее стоимости является очень важным аргументом на пути применения систем автоматизированного проектирования (САПР) при разработке математического обеспечения.

Работы В.М. Курейчика, И.П. Норенкова, Л.С. Понтрягина оказали существенное влияние на развитие САПР и послужили базой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования (АП).

Одной из областей применения САПР является сбор и обработка данных, связанных с ультранизкочастотными (УНЧ, F=0.001 - 1Гц) возмущениями, разработка математических моделей (ММ) и автоматизированных проектных решений с целью создания систем прогнозирования сильных землетрясений.

Анализ особенностей поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ вариаций в сейсмоактивных зонах показали, что задолго до первого форшока на большом расстоянии от магнитных градиентометров (три трехкомпонентные магнитовариационные станции, установленные треугольником на небольшом расстоянии друг от друга) можно определять локальные области аномальной проводимости в земной коре, которые приурочены к очагу предстоящего сильного землетрясения. Поэтому проектирование методов для фазово-градиентных исследований УНЧ электромагнитных предвестников имеют большое значение для прогноза сильных землетрясений. Построение и исследование ММ генерации УНЧ литосферных геомагнитных вариаций позволяет подтвердить возможность генерации этих электромагнитных излучений, связанных с гипоцентром будущего сильного землетрясения.

САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции УНЧ электромагнитных сигналов позволяют задолго до землетрясения оптимизировать и принимать проектные решения относительно необходимости подключения более высокочастотных датчиков, а также определять при необходимости удаленные датчики, вышедшие из строя.

Анализ показал, что создание САПР комплекса прогноза землетрясений позволяет автоматизировать процесс прогноза сильных землетрясений даже в отсутствии форшоковой активности.

Таким образом, исходя из вышесказанного, тема диссертационной работы является актуальной.

Цель диссертационной работы. Целью работы является разработка алгоритмов автоматизированного выбора проектных решений для САПР прогноза землетрясений.

Задачи диссертационной работы. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать систему автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений.

2. Разработать САПР автоматизированных методов расчета коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

3. Разработать автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

4. Разработать ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций и разработать алгоритм реализации этой модели.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы: теория САПР, методы обработки сигналов, фазово-градиентный метод, методы математического моделирования, методы теории вероятности. Программное обеспечение (ПО) разработано с применением методов объектно-ориентированного программирования.

Научные положения, выносимые на защиту:

· Автоматизированный метод выбора проектного решения построения САПР прогноза сильных землетрясений.

· ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций

· Методы анализа корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением

Научная новизна работы. Разработана САПР прогноза сильных землетрясений.

· Разработаны автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

· Разработана ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, разработан алгоритм реализации этой модели.

· Разработаны автоматизированные методы расчета коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

· Исследовано аномальное поведение коэффициентов корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

Практическая ценность работы. Разработана автоматизированная процедура выбора проектного решения построения САПР прогноза землетрясений.

Создана САПР комплекса прогноза землетрясений, разработаны соответствующие алгоритмы и ПО.

Внедрение результатов работы. Результаты работы были внедрены в Санкт-Петербургском филиале Институте Земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн Российской академии наук, а также в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, что подтверждается соответствующими актами.

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в период 2002-2007 г.г. на международных, всероссийских конференциях и семинарах. Среди них: XXVII European Geophysical Society General Assembly Nice, France, 21 - 26 April 2002, European Geosciences Union General Assembly 2005, Vienna, Austria, 24 - 29 April 2005, III-я межвузовская конференция молодых ученых, Санкт-Петербург, 10-13 апреля 2006 года, семинарах кафедры ПКС СПб ГУ ИТМО, конференции ППС 2007 СПб ГУ ИТМО.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе входящие в список рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы из 67 наименований. Основная часть работы изложена на 136 стр. машинописного текста. Работа содержит 40 рисунков и 1 таблицу.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель работы, основные положения, выносимые на защиту, отмечена научная новизна и практическая ценность работы, кратко изложено содержание работы.

В первой главе приведен обзор современного состояния САПР анализа УНЧ электромагнитных возмущений. Технический прогресс предъявляет высокие требования к процессам сбора и анализа информации.

Растущие потребности к качеству измерений приводят к необходимости АП систем сбора и обработки информации. АП позволяет сократить сроки разработки, улучшить качество разрабатываемой системы, провести анализ тех или иных способов обработки, их эффективности, снижает трудоемкость, а следовательно и стоимость разработки, уменьшает опасность устаревания, а также позволяет выявить новые свойства и способности системы, отвечающие требованиям практики.

Дается обзор существующих автоматизированных методов исследований УНЧ (диапазон от 1 до 1000 секунд) геомагнитных вариаций. Вводится определение эффективного метода таких исследований, называемого в дальнейшем фазово-градиентным.

Этот метод позволяет по трем точкам на земной поверхности определять вектора градиентов и фазовых скоростей вдоль земной поверхности. автоматизированный математический сейсмический земля

Кроме того, обсуждается возможность применения фазово-градиентного метода для локации локальных источников УНЧ возмущений различного происхождения, а также возможность отслеживания динамики их передвижения.

Вводится понятие магнитного градиентометра, как трех магнитных датчиков (МД), отстоящих друг от друга на небольшое расстояние (значительно меньшее, чем расстояние до источника) и расположенных треугольником на земной поверхности.

Исследованы данные о наблюдениях УНЧ геомагнитных эмиссий во время сильных землетрясений. Экспериментальные исследования дают основания предполагать, что в сейсмоактивных зонах на земной поверхности наблюдаются аномальные УНЧ электромагнитные излучения связанные, по-видимому, с тектоническими процессами в литосфере.

Результаты измерений в различных сейсмоактивных зонах Земли показали, что, как на подготовительной стадии развития очаговых зон сильных и средних (с магнитудой M>5) землетрясений, так и в период афтершоковой активности, на больших эпицентральных расстояниях могут наблюдаться эмиссии большой интенсивности продолжительностью от нескольких минут до нескольких суток.

Высокочастотные излучения, источниками которых являются микротрещины, появляющиеся в земной коре перед средними и крупными землетрясениями, сосредоточенные в небольшом объеме, дают в сумме сигнал, в котором наблюдаются и УНЧ геомагнитные вариации в том числе.

Вот задачи, которые необходимо было решить для корректного измерения градиентов естественных пульсаций:

· Точность привязки по времени. Время прихода фронта волны на какую-то магнитную станцию (фазовая задержка), будет отличаться от времени прихода на другую станцию, при разносе станций, например, на расстояние 5 км на десятые доли секунды и меньше, особенно, если фронт волны составляет малый угол с линией, соединяющей эти магнитные станции. Таким образом, абсолютная привязка по времени на каждой из станций, составляющих магнитный градиентометр, должна быть точнее 10^-2 сек. Такую точность можно обеспечить, если снабдить каждую магнитную станцию, составляющую градиентометр, единой системой времени, обеспечиваемой спутниковыми системами навигации - GPS или GLONAS.

· Дискретность сбора данных. Малая дискретность сбора данных не позволит точно определять фазовые задержки. Слишком высокая скорость сбора данных приводит к очень большим объемам первичного материала и, поэтому, не позволяет провести длительный эксперимент.

· Несоосность (неколлинеарность) установки разнесенных МД и ошибки калибровки. В полевых условиях невозможно установить оси разнесенных МД идеально параллельно, если они разнесены на расстояние несколько километров. Неколлинеарность разнесенных МД может быть устранена путем специальной обработки регистрируемых данных.

Подробно анализируется эксперимент BEAR (Baltic Electromagnetic Array Research), проведенный в июне - июле 1998 года. Приведены результаты исследований фазовых скоростей, градиентов геомагнитных пульсаций, местоположения источников геомагнитных пульсаций, распределения фазовых задержек геомагнитных пульсаций на разных частотах.

На основании результатов исследований была сформулирована основная цель работы - разработка алгоритмов проектирования ММ на основе фазово-градиентного метода и метода аномального увеличения корреляции электромагнитных сигналов для разработки САПР прогноза землетрясений.

Во второй главе исследуются методы: определения фазовых скоростей, градиентов УНЧ пульсаций, месторасположения эпицентра будущего землетрясения, анализа корреляции УНЧ пульсаций, определения динамических амплитудных спектров.

С помощью уравнений Максвелла можно получить волновое уравнение, описывающее процесс распространения электромагнитных волн. В случае УНЧ диапазона (щ < 1 Гц) для однородной и изотропной среды волновое уравнение можно редуцировать к диффузионному уравнению, поскольку можно пренебречь членами, содержащими щ². В одномерном случае для плоской волны решение волнового уравнения можно записать в следующем виде:

При этом для низкочастотных процессов в земной коре с большой точностью =k и мы получаем решение диффузионного уравнения. В этом случае на расстоянии x=/k фаза становится противоположной фазе магнитного поля в источнике, а на расстоянии x=2/k фаза опять равна фазе в источнике.

Фазовая скорость диффузионного процесса оказывается равна фазовой скорости распространения низкочастотной электромагнитной волны. Для описания электромагнитных процессов в земной коре мы можем использовать как диффузионный, так и волновой подход. В первом случае мы должны говорить о неоднородностях индукционных токов, во втором - об электромагнитных волнах.

Таким образом, параметр k=2/ имеет смысл волнового числа, где

= = .

Так как нам известно волновое число k, то мы можем определить фазовую скорость распространения геомагнитной волны:

V_ph = щ/k = /T =

Величину фазовой скорости можно определить двумя способами - по фазовым задержкам в приходе фронтов геомагнитных волн на разнесенные магнитные станции или, использовать амплитуды пульсаций на разнесенных точках.

Во втором случае получаем:

B₁(t) = B₀ e ^-kx₁ cos(щt - kx₁)

B₂(t+) = B₀ e ^-kx₂ cos(щt - kx₂ + щ)

Соответственно, щt - kx₁ = щt - kx₂ + щ. И окончательно:

kd₂₁ = щ,

где d₂₁ = x₂ - x₁ - расстояние между двумя точками на земной поверхности.

Отсюда получаем:

V_ph = щ/k = d₂₁/.

Предложены автоматизированные методы определения эпицентра будущего землетрясения по векторам градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных вариаций

Разработан алгоритм расчета коэффициентов корреляции компонент магнитного поля разнесенных магнитных датчиков.

Для сейсмически-активных зон формула расчета корреляции сигналов между станциями 1 и 2 имеет следующий вид:

,

где B₁ - сигнал на станции 1, B₂ - сигнал на станции 2, а B - естественные УНЧ излучения, отраженные от аномалии проводимости, развивающейся в области будущего очага, а также и аномальные литосферные УНЧ излучения.

Показано, что при возрастании B, коэффициент корреляции также возрастает, а когда B>>B₁ и B>>B₂, как следует из вышеприведенной формулы, этот коэффициент приближается к 1.

Кроме того, разработано специализированное ПО, позволяющее как моделировать сигналы, необходимые для расчетов корреляции, так и производить эти расчеты.

Произведены расчеты коэффициентов корреляции перед сильным землетрясением.

Результаты были получены по данным шести высокочувствительных цифровых трехкомпонентных магнитных станций, расположенных (по три станции) в Японии на полуостровах Изу (Сейкоши, Мочикоши и Камо) и Босо (Фудаго, Учиура и Киосуми).

В результате проведенных исследований показано, что за несколько месяцев до сильных землетрясений (М > 5) коэффициенты корреляций компонент разнесенных магнитных станций на полуострове Босо для УНЧ геомагнитных возмущений в диапазоне частот 0.1-0.5 Гц возрастают от 0.5-0.6 до 0.7-0.8. По-видимому, это свидетельствует о возникновении дополнительного источника УНЧ геомагнитных вариаций, расположенного в литосфере в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения. Коэффициенты корреляции для длиннопериодных вариаций близки к единице.

Произведена разработка и реализация программно-алгоритмического обеспечения определения динамических амплитудных спектров.

Для реализации поставленной задачи было предложено реализовать механизм так называемого «плавающего окна». Суть его заключается в том, что на каждом шаге спектр рассчитывается в сравнительно небольшом окне, после чего окно сдвигается на заданное число точек. Это было сделано вследствие того, что необходимо наблюдать динамический спектр, то есть изменение спектра во времени.

Для расчета спектра использовалось два алгоритма:

· Быстрое преобразование Фурье (в этом случае число точек в окне должно быть равно степени 2)

· Метод максимальной энтропии

Два различных алгоритма использовалось для того, чтобы можно было, сравнивая результаты их работы, устанавливать относительную разницу для выявления погрешностей и ошибок.

В третьей главе исследована математическая модель процессов возникновения литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, связанных с землетрясениями

Участок земной поверхности, электромагнитное излучение которого моделируется, берется в форме параллелепипеда, как это представлено на рис. 1.

Рис 1. Схема процессов генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций.

Задаются координаты точки наблюдения (той точки, в которой мы хотим наблюдать излучение), обозначаемые в дальнейшем как (X,Y,Z). Сам параллелепипед разбивается на параллелепипеды меньшего размера, каждый из которых считается в дальнейшем потенциальным источником излучения. Задается также некоторый период времени, в течение которого продолжается тектонический процесс, служащий первопричиной электромагнитного излучения. Этот период разбивается на две части:

· Первая часть (1), в которой происходит нарастание плотности излучения.

· Вторая часть (2), в которой происходит снижение плотности излучения.

Плотности временных отметок в точке пересечения первой и второй частей совпадают. При этом спад плотности излучения происходит значительно быстрее, чем возрастание.

Вертикальная составляющая B_Z характеризует составляющую магнитного поля, перпендикулярную земной поверхности и направленную вниз, а B_G - характеризует составляющую магнитного поля, лежащую в плоскости земной поверхности.

Горизонтальная составляющая B_G в свою очередь раскладывается на компоненты по широте и по долготе B_H и B_D.

B_V - проекция вектора магнитного поля на плоскость, перпендикулярную земной поверхности,

O - проекция направления распространения волны на земную поверхность.

H - ось координат, соответствующая широте.

₁ - угол между B и B_V, ₂- угол между B_V и B_Z.

₁ - угол между B_G и O, ₂- угол между O и H.

Для получения графика компонент магнитного поля в точке наблюдения весь период времени наблюдения разбивается на равные части с шагом, величина которого такова, что значение компонент магнитного поля для каждого из отрезков можно считать постоянным.

Таким образом, мы получаем:

,

где t_j - отрезок времени с индексом j.

Величина вектора магнитного поля при этом берется из формулы:

Структуру основного расчета можно представим следующим образом:

1. Разбиение исходного экспоненциального излучения на некоторое, заранее заданное число частот. Поскольку для получения спектра использовалось быстрое преобразование Фурье, то число это должно было равняться степени двойки.

2. Расчет некоторого числа точек во времени, в которое происходило излучение. Расчет этот делался по схеме, описанной в предыдущей части. При этом учитывалось, что излучение происходит в случайные моменты времени и, соответственно, были внесены случайные сдвиги от экспоненциальной схемы.

3. Период времени, за который велся расчет, разбивался на отрезки фиксированной длины. Число этих отрезков было достаточно велико (обычно бралось 10³-10⁵), но, при этом оно было на несколько порядков меньше, чем число источников излучения.

4. Основной цикл стартовал по заранее рассчитанным точкам времени, при этом имелся внутренний цикл по частотам. Происходило постепенное заполнение выходного потока.

Следует отметить, что такая схема полностью аналогична схеме, непосредственно вытекающей из формул, описанных выше.

5. При вычислении компонент магнитного поля следовало учитывать, что для каждого источника излучения имеются свои параметры:

- расстояние до точки наблюдения



· t_p - время, за которое сигнал достигает точки наблюдения

· - угол между направлением на точку наблюдения и основным направлением распространения сигнала

6. Результаты вычислений выводились на график, и при этом пользователю предоставлялась возможность сохранить данные на диск для дальнейшей обработки. Кроме того, изменив начальные параметры, пользователь мог провести дополнительные вычисления в случае, если это необходимо.

Рассмотрены пользовательский интерфейс созданного ПО, а также результаты моделирования, подтверждающие, что суперпозиция очень большого количества малых, случайно распределенных в пространстве и во времени магнитных источников (микротрещин), может быть эффективным генератором УНЧ магнитных возмущений.

Параметры моделирования при этом следующие: горизонтальная плита размером 51,52 км. Она была разбита соответственно на 500, 500 и 40 ячеек размером 10350 м. Расположена она была на расстоянии 25-30 км от точки наблюдения.

Удельное сопротивление среды бралось 1000 *м. Потенциальным излучателем являлась каждая ячейка. Изначальная амплитуда излучения бралась равной 500 нTл. Продолжительность импульса излучения равнялась 0,01с.

В четвертой главе рассматриваются разработанные схема алгоритма построения проектного решения прогноза землетрясения и САПР комплекса прогноза землетрясений.

На рис.2 представлена схема алгоритма построения проектного решения прогноза землетрясения.

Структура взаимодействия подсистем, задействованных в алгоритме и реализованных в разработанной САПР представлена на рис. 3

Рис. 2 схема алгоритма выбора проектного решения прогноза землетрясения.

Рис. 3 Структура взаимодействия подсистем

Подсистема сбора данных является самой сложноструктурированной.

Выбор аппаратуры осуществляется исходя из 3-х основных параметров: сейсмическая опасность в области, где необходимо осуществлять прогноз, физической доступности датчиков данного типа и экономического фактора

Расстояние, на котором ставятся датчики, рассчитывается по эффективности землетрясений в данной области и делится пополам, чтобы обеспечить максимальное покрытие.

Сбор данных производится либо с частотой 1Гц, либо, в случае повышенной сейсмической опасности, 50Гц. В первом случае, данные передаются через Сеть, во втором непосредственно на носителях информации.

Далее описана подсистема предварительной обработки информации. Предварительная обработка информации - это прежде всего фильтрация данных.

При этом, главным вопросом становится выбор частоты фильтрации.

Для обработки данных разработано две модели: фазово-градиентный метод и корреляционный метод. Обе модели работают независимо, дополняя друг друга.

Обе модели основаны на методах и алгоритмах, изложенных главе 2 диссертации.

Хороший конечный результат, получается в результате обработки данных за, как правило, относительно большой срок: не меньше недели, однако наблюдение и вывод необходимо вести ежедневно, во избежание пропуска резкого всплеска корреляционной или фазово-градиентной активности или же наоборот, ее падения, что означает неисправность датчика.

В случае преодоления пороговых значений, информация должна передаваться в соответствующие государственные структуры.

Далее рассматривается монитор - комплекс ПО, позволяющий наблюдателю координировать работу всех подсистем, а так же пропускать данные через эти подсистемы - от сбора данных до конечного вывода.

В распоряжении монитора имеется все необходимое ПО для фильтрации данных, расчета фазовых скоростей и градиентов, а также координат литосферных источников, корреляции и вывода конечных результатов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы над диссертацией получены следующие основные результаты.

1. Разработана САПР прогноза сильных землетрясений.

2. Разработаны автоматизированные методики построения двумерных распределений векторов градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений на большой площади.

3. Разработаны автоматизированные методы анализа аномального поведения градиентов и фазовых скоростей УНЧ геомагнитных возмущений перед, во время и после сейсмоактивного периода.

4. Разработана ММ генерации литосферных УНЧ геомагнитных вариаций, разработан алгоритм реализации этой модели. На основе этого алгоритма разработано ПО, показывающее, что микротрещины, возникающие в районе гипоцентра будущего сильного землетрясения, могут являться источником УНЧ геомагнитных вариаций.

5. Исследовано аномальное поведение корреляции УНЧ сигналов на разнесенных магнитных датчиках перед сильным землетрясением.

6. Получены графики соответствия сейсмической активности и нарастания коэффициентов корреляции УНЧ электромагнитных вариаций в заданной области, а также совпадение прогнозируемого эпицентра будущего землетрясения с эпицентром реально произошедшего землетрясения, что позволяет говорить о высокой эффективности разработанной системы.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Kopytenko Yu.A., Ismaguilov V.S., Semenov N.A., Vallianatos F. Modelling of ULF magnetic disturbances observed before and during earthquakes. EGS 27th General Assembly, Nice, France, Geophys. Res. Abstracts, v.4, EGS02-A-04091, 2002.

2. Yu. Kopytenko, V. Ismaguilov, K. Hattory, M. Hayakawa & N. Semenov. Peculiarities of anomaly ULF electromagnetic disturbances observed before strong earthquakes. EGU, Abstracts, EGU05-A-03421, Vienna, 2005.

3. Yu. Kopytenko, V. Ismaguilov, K. Hattory, M. Hayakawa & N. Semenov. Precursors of strong earthquakes in ULF magnetic disturbances. EGU, Abstracts, EGU05-A-03422, Vienna, 2005.

4. О.В. Михайличенко, Н.А.Семенов, М.Ю.Тимошенкова. Концепция создания электронного архива и информационных хранилищ данных. "Труды международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы (IEEE AIS'04)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2004)". Научное издание в 3-х томах. М.:Изд-во Физико-математической литературы, 2004, Т.2.-468 с.- ISBN 5-9221-0531-0. стр. 175-181

5. Ю.А. Копытенко, Д.Ю. Сарычев, Н.А.Семенов. Проектирование автоматизированных систем сбора и обработки геофизической информации в реальном масштабе времени для выявления электромагнитных краткосрочных предвестников сильных землетрясений. "Труды международных научно-технических конференций "Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)" и "Интеллектуальные САПР (CAD-2005) ". Научное издание в 3-х томах. М.:Изд-во Физико-математической литературы, 2005, Т.2.-532 с.- ISBN 5-9221-0621-0. стр.115-120.

6. Н.А. Семенов. Моделирование ультранизкочастотных электромагнитных эмиссий, возникающих перед и во время сильных землетрясений. Научно-Технический вестник СПбГУ ИТМО. Выпуск 29, 1-я сессия научной школы "Информационная безопасность, проектирование, технология элементов и узлов компьютерных систем". Спб: СпбГУ ИТМО 2006, 276 с. стр. 140-146.

7. Н.А. Семенов. А.Г. Коробейников. А. В. Пазухин. Разработка системы автоматизированного проектирования комплекса прогноза сильных землетрясений. // Известия высших учебных заведений «Приборостроение». Принято в печать.

Размещено на Allbest.ru

...