Алгоритмы и измерительный комплекс классификации источников сейсмических сигналов, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн
Ключевые слова:
граничные волны, молекулярная электроника, вейвлет анализ, машинное обучение, определение азимута, определение расстояния, алгоритм обработки данныхАннотация
Методы машинного обучения и цифровой обработки сигналов применяются в различных отраслях, в том числе при анализе и классификации сейсмических сигналов поверхностных источников. Разработанный алгоритм анализа типов волн позволяет автоматически идентифицировать и, соответственно, отделять приходящие сейсмические волны на основе их характеристик. Для выделения типов волн используется сейсмический измерительный комплекс, определяющий характеристики граничных волн поверхностных источников с использованием специальных молекулярно-электронных датчиков угловых и линейных колебаний. Представлены результаты работы алгоритма обработки данных, получаемых по методике сейсмических наблюдений, использующей спектральный анализ на основе вейвлета Морле. Также в работе описан алгоритм классификации источников сигнала, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн, рассмотрено использование статистических характеристик и MFCC (Мел-частотные кепстральные коэффициенты) параметров, а также их совместное применение. При этом в качестве статистических характеристик сигнала были использованы следующие: дисперсия, коэффициент эксцесса, энтропия и среднее значение, а в качестве метода машинного обучения был выбран градиентный бустинг; в качестве метода определения расстояния до источника сигнала применен метод машинного обучения на основе градиентного бустинга с применением статистических и MFCC параметров. Обучение проводилось на тестовых данных на основе выделенных особенных параметрах сигналов источников сейсмического возбуждения поверхностных волн. С практической точки зрения, новые методы сейсмических наблюдений и анализа граничных волн позволяют решить проблему обеспечения плотной расстановки датчиков в труднодоступных местах, устранить недостаток знаний в алгоритмах обработки данных сейсмических сенсоров угловых движений, выполнить классификацию и систематизацию источников, повысить точность прогнозирования, реализовать алгоритмы локации и сопровождения источников. Целью работы стало создание алгоритмов обработки сейсмических данных для классификации источников сигнала, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн.
Литература
1. Sun L., Wang Y., Yang J., Zhang Y., Wang S. Progress in Rotational Seismology. Earth Science. 2021. 46(4). pp. 1518-1536.
2. Kurrle D., Igel H., Ferreira A.M.G., Wassermann J., and Schreiber U. Can we estimate local Love wave dispersion properties from collocated amplitude measurements of translations and rotations? Geophysical research letters. 2010. vol. 37.
3. Schmelzbach C., Donner S., Igel H., Sollberger D., Taufiqurrahman T., Bernauer F., Hausler M., van Renterghem C., Wassermann J., Robertsson J. Advances in 6C seismology: Applications of combined translational and rotational motion measurements in global and exploration seismology. Geophysics. 2018. vol. 83. WC53-WC69.
4. Li Z., van der Baan M. Seismology Elastic passive source localization using rotational motion. Geophys. J. Int. 2017. vol. 211. pp. 1206–1222.
5. Van Renterghem C., Schmelzbach C., Sollberger D., Robertsson J.O.A. Spatial wavefield gradient-based seismic wavefield separation. Geophys. J. Int. 2018. vol. 212. p. 2017.
6. Sollberger D., Greenhalgh S.A., Schmelzbach C., Van Renterghem C., Robertsson J.O.A. 6-C polarization analysis using point measurements of translational and rotational ground-motion: theory and applications. Geophysical Journal International. 2018. vol. 213.
7. Schmidt R.O. Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation. IEEE Trans. Antennas Propagation, 1986. vol. AP-34. pp. 276-280.
8. Trifunac M.D. Effects of torsional and rocking excitations on the response of structures. In Earthquake Source Asymmetry. Structural Media and Rotation Effects, Ed. Teisseyre R., Takeo M., Majewski E., Berlin: Springer, 2006. pp. 569-582.
9. Jalali R.S., Trifunac M.D. Response spectra for near-source, differential and rotational strong motion. Bulletin of the Seismological Society of America. 2009. vol. 99 (2B), pp. 1404-1415.
10. Zembaty Z. Rotational seismic load definition in Eurocode 8, Part 6 for slender, tower-shaped structures. Bulletin of the Seismological Society of America. 2009. vol. 99 (2B), pp. 1483-1485.
11. Gicev V., Trifunac M.D. Transient and permanent rotations in a shear layer excited by strong earthquake pulses. Bulletin of the Seismological Society of America. 2009. vol. 99 (2B), pp. 1391-1403.
12. Trifunac M.D. 75th anniversary of strong motion observation – a historical review. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2009. vol. 29 (4), pp. 591-606.
13. Шевченко Д.В., Шевченко В.П. Выбор и оптимизация структуры построения автономных сейсмических средств обнаружения рубежного типа // Материалы VIII всероссийской научно-технической конференции «Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов». 2010. С. 128–133.
14. Вольсков А.А. Выбор частоты дискретизации сигнала для решения задачи пассивной сейсмической пеленгации // Материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции «Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов». 2010. С. 128–133
15. Igel H., Bernauer M., Wassermann J., Schreiber K.U. Seismology, rotational, complexity: Encyclopedia of complexity and systems science: Springer Science and Business Media New York, 2015.
16. Lee W.H.K., Igel H., Trifunac M.D. Recent advances in rotational seismology. Seismological Research Letter. 2009. vol. 80. no. 3. pp. 479–490.
17. Van Driel M., Wassermann J., Nader M.F., Schuberth B.S.A., Igel H. Strain rotation coupling and its implications on the measurement of rotational ground motions. Journal of Seismology. 2012. vol. 16. no. 4. pp. 657–668.
18. Muyzert E., Kashubin A., Kragh E., Edme P. Land seismic data acquisition using rotation sensors. 74th EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC, 2012. pp. 1–5.
19. Агафонов В.М., Афанасьев К.А., Яшкин А.В. Определение направления на движущийся объект с использованием сейсмического модуля, содержащего молекулярно-электронные датчики движения. Труды МФТИ. 2013. Т. 5. № 2. C. 142-149.
20. Li Z., Van der Baan M. Enhanced microseismic event localization by reverse time extrapolation. SEG Technical Program Expanded Abstracts. 2015, pp. 4111–4115.
21. Li Z.H., Van der Baan M. Elastic passive source localization using rotational motion. Geophysical Journal International. 2017. vol. 211(2). pp. 1206–1222.
22. Barak O., Herkenhoff F., Dash R., Jaiswal P., Giles J., de Ridder S., Brune R., Ronen S. Six-component seismic land data acquired with geophones and rotation sensors: Wave-mode selectivity by application of multicomponent polarization filtering. The Leading Edge. 2014. vol. 11. pp. 1224–1232.
23. Edme P., Muyzert E. Rotational data measurement. 75th EAGE Conference and Exhibition incorporating SPE EUROPEC, 2013. pp. 1–4.
24. Edme P., Muyzert E. Efficient land seismic acquisition sampling using rotational data. 76th EAGE Conference and Exhibition. Extended abstract, 2014. pp. 1–4.
25. Патент США US9766355B2 Use of vector rotational measurements and vector pressure gradient measurements to enhance spatial sampling of dual-sensor water bottom seismic data. 19/09/2017.
26. Патент США US9664806B2 Method to improve spatial sampling of vertical motion of seismic wavefields on the water bottom by utilizing horizontal rotational motion and vertical motion sensors. 30/05/2017.
27. Патент Китай CN110612462A System and method for formation evaluation from a wellbore. 24/12/2019.
28. Egorov E., Agafonov V., Avdyukhina S., Borisov S. Angular Molecular–Electronic Sensor with Negative Magnetohydrodynamic Feedback Sensors. 2018. vol. 18, p. 245.
29. Anikin, E. Egorov E., Agafonov V. Mechanical sensors Dependence of Self-Noise of the Angular Motion Sensor Based on the Technology of Molecular-Electronic Transfer, on the Area of the Electrodes. IEE Sensors Lett., 2018. vol. 2. no. 2. pp. 1–4.
30. Zaitsev D., Shabalina A. The features of low-temperature operation for electrochemical sensors of motion parameters for the economic development of the arctic region of the Russian Federation in the fields of geophysics, seismology and seismic exploration, 21st International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 2021. vol. 21, no. 1.1. pp. 759-768.
31. Zaitsev D., Egorov I., Agafonov V. A Comparative Study of Aqueous and Non-Aqueous Solvents to Be Used in Low-Temperature Serial Molecular–Electronic Sensors. Chemosensors, 2022.
32. Egorov E., Shabalina A., Zaitsev D., Kurkov S., Gueorguiev N. Frequency Response Stabilization and Comparative Studies of MET Hydrophone at Marine Seismic Exploration Systems. Sensors, 2020.
33. Chikishev D.A., Zaitsev D.L., Belotelov K.S., Egorov I.V. The Temperature Dependence of Amplitude- Frequency Response of the MET Sensor of Linear Motion in a Broad Frequency Range, in IEEE Sensors Journal, 2019. vol. 19. no. 21. pp. 9653-9661.
34. Neeshpapa A., Antonov A., Zaitsev D., Egorov E., Agafonov V. Geophysical system of permanent installation for underwater monitoring of seismic events, 20th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 2020. vol. 20. no. 1.3. pp. 17-24.
35. Li M., Shen H., Guo Yu., Mengxiong X. Locating microseismic events using multiplicative time reversal imaging based on decoupled wavefields in 2D VTI media: Theoretical and synthetic cases studies, Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021. vol. 202. p. 108547.
36. Sollberger D., Igel H., Schmelzbach C., Edme P., van Manen D.-J., Bernauer F., Yuan S., Wassermann J., Schreiber U., Robertsson J.O.A. Seismological Processing of Six Degree-of-Freedom Ground-Motion Data. Sensors, 2020. vol. 20. p. 6904. doi: 10.3390/s20236904.
37. Pytel W., Fuławka K., Mertuszka P., Pałac-Walko B. Validation of Rayleigh Wave Theoretical Formulation with Single-Station Rotational Records of Mine Tremors in Lower Silesian Copper Basin. Sensors, 2021. vol. 21. p. 3566. doi: 10.3390/s21103566.
38. Available at: http://r-sensors.ru/ru/products/data_loggers/ndas-8226_rus/ (accessed 06/09/2022).
39. Кулеш М.А., Диалло М.С., Холыинайдер М. Вейвлет-анализ эллиптических, дисперсионных и диссипативных свойств волн Рэлея // Акустический журнал. 2005. Т. 51. № 4. C. 500-510.
40. Davis S., Mermelstein P. Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1980. vol. 28. no. 4. pp. 357–366.
41. O'Shaughnessy D. Speech Communication: Human and Machine. Addison-Wesley Pub. Co., 1987. p. 150.
42. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. Digital Signal Processing (рус.) / Пер. с англ. / Под ред. С.Я. Шаца. М.: Связь, 1979.
43. Zheng F., Zhang G., Song Z. COMPARISON OF DIFFERENT IMPLEMENTATIONS OF MFCC J. Computer Science & Technology, 2001. vol. 16(6). pp. 582-589.
44. Xie T., Zheng X., Zhang Y. Seismic facies analysis based on speech recognition feature parameters. Geophysics. 2017. vol. 82. no. 3. pp. 023–035.
45. Friedman J.H. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine, 1999.
46. Zheng F., Zhang G., Song Z. Comparison of different implementations of MFCC J. Computer Science & Technology. 2001. vol. 16(6). pp. 582-589.
47. Powers D.M.W. Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation. Journal of Machine Learning Technologies. 2011.
2. Kurrle D., Igel H., Ferreira A.M.G., Wassermann J., and Schreiber U. Can we estimate local Love wave dispersion properties from collocated amplitude measurements of translations and rotations? Geophysical research letters. 2010. vol. 37.
3. Schmelzbach C., Donner S., Igel H., Sollberger D., Taufiqurrahman T., Bernauer F., Hausler M., van Renterghem C., Wassermann J., Robertsson J. Advances in 6C seismology: Applications of combined translational and rotational motion measurements in global and exploration seismology. Geophysics. 2018. vol. 83. WC53-WC69.
4. Li Z., van der Baan M. Seismology Elastic passive source localization using rotational motion. Geophys. J. Int. 2017. vol. 211. pp. 1206–1222.
5. Van Renterghem C., Schmelzbach C., Sollberger D., Robertsson J.O.A. Spatial wavefield gradient-based seismic wavefield separation. Geophys. J. Int. 2018. vol. 212. p. 2017.
6. Sollberger D., Greenhalgh S.A., Schmelzbach C., Van Renterghem C., Robertsson J.O.A. 6-C polarization analysis using point measurements of translational and rotational ground-motion: theory and applications. Geophysical Journal International. 2018. vol. 213.
7. Schmidt R.O. Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation. IEEE Trans. Antennas Propagation, 1986. vol. AP-34. pp. 276-280.
8. Trifunac M.D. Effects of torsional and rocking excitations on the response of structures. In Earthquake Source Asymmetry. Structural Media and Rotation Effects, Ed. Teisseyre R., Takeo M., Majewski E., Berlin: Springer, 2006. pp. 569-582.
9. Jalali R.S., Trifunac M.D. Response spectra for near-source, differential and rotational strong motion. Bulletin of the Seismological Society of America. 2009. vol. 99 (2B), pp. 1404-1415.
10. Zembaty Z. Rotational seismic load definition in Eurocode 8, Part 6 for slender, tower-shaped structures. Bulletin of the Seismological Society of America. 2009. vol. 99 (2B), pp. 1483-1485.
11. Gicev V., Trifunac M.D. Transient and permanent rotations in a shear layer excited by strong earthquake pulses. Bulletin of the Seismological Society of America. 2009. vol. 99 (2B), pp. 1391-1403.
12. Trifunac M.D. 75th anniversary of strong motion observation – a historical review. Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2009. vol. 29 (4), pp. 591-606.
13. Шевченко Д.В., Шевченко В.П. Выбор и оптимизация структуры построения автономных сейсмических средств обнаружения рубежного типа // Материалы VIII всероссийской научно-технической конференции «Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов». 2010. С. 128–133.
14. Вольсков А.А. Выбор частоты дискретизации сигнала для решения задачи пассивной сейсмической пеленгации // Материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции «Современные охранные технологии и средства обеспечения комплексной безопасности объектов». 2010. С. 128–133
15. Igel H., Bernauer M., Wassermann J., Schreiber K.U. Seismology, rotational, complexity: Encyclopedia of complexity and systems science: Springer Science and Business Media New York, 2015.
16. Lee W.H.K., Igel H., Trifunac M.D. Recent advances in rotational seismology. Seismological Research Letter. 2009. vol. 80. no. 3. pp. 479–490.
17. Van Driel M., Wassermann J., Nader M.F., Schuberth B.S.A., Igel H. Strain rotation coupling and its implications on the measurement of rotational ground motions. Journal of Seismology. 2012. vol. 16. no. 4. pp. 657–668.
18. Muyzert E., Kashubin A., Kragh E., Edme P. Land seismic data acquisition using rotation sensors. 74th EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC, 2012. pp. 1–5.
19. Агафонов В.М., Афанасьев К.А., Яшкин А.В. Определение направления на движущийся объект с использованием сейсмического модуля, содержащего молекулярно-электронные датчики движения. Труды МФТИ. 2013. Т. 5. № 2. C. 142-149.
20. Li Z., Van der Baan M. Enhanced microseismic event localization by reverse time extrapolation. SEG Technical Program Expanded Abstracts. 2015, pp. 4111–4115.
21. Li Z.H., Van der Baan M. Elastic passive source localization using rotational motion. Geophysical Journal International. 2017. vol. 211(2). pp. 1206–1222.
22. Barak O., Herkenhoff F., Dash R., Jaiswal P., Giles J., de Ridder S., Brune R., Ronen S. Six-component seismic land data acquired with geophones and rotation sensors: Wave-mode selectivity by application of multicomponent polarization filtering. The Leading Edge. 2014. vol. 11. pp. 1224–1232.
23. Edme P., Muyzert E. Rotational data measurement. 75th EAGE Conference and Exhibition incorporating SPE EUROPEC, 2013. pp. 1–4.
24. Edme P., Muyzert E. Efficient land seismic acquisition sampling using rotational data. 76th EAGE Conference and Exhibition. Extended abstract, 2014. pp. 1–4.
25. Патент США US9766355B2 Use of vector rotational measurements and vector pressure gradient measurements to enhance spatial sampling of dual-sensor water bottom seismic data. 19/09/2017.
26. Патент США US9664806B2 Method to improve spatial sampling of vertical motion of seismic wavefields on the water bottom by utilizing horizontal rotational motion and vertical motion sensors. 30/05/2017.
27. Патент Китай CN110612462A System and method for formation evaluation from a wellbore. 24/12/2019.
28. Egorov E., Agafonov V., Avdyukhina S., Borisov S. Angular Molecular–Electronic Sensor with Negative Magnetohydrodynamic Feedback Sensors. 2018. vol. 18, p. 245.
29. Anikin, E. Egorov E., Agafonov V. Mechanical sensors Dependence of Self-Noise of the Angular Motion Sensor Based on the Technology of Molecular-Electronic Transfer, on the Area of the Electrodes. IEE Sensors Lett., 2018. vol. 2. no. 2. pp. 1–4.
30. Zaitsev D., Shabalina A. The features of low-temperature operation for electrochemical sensors of motion parameters for the economic development of the arctic region of the Russian Federation in the fields of geophysics, seismology and seismic exploration, 21st International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 2021. vol. 21, no. 1.1. pp. 759-768.
31. Zaitsev D., Egorov I., Agafonov V. A Comparative Study of Aqueous and Non-Aqueous Solvents to Be Used in Low-Temperature Serial Molecular–Electronic Sensors. Chemosensors, 2022.
32. Egorov E., Shabalina A., Zaitsev D., Kurkov S., Gueorguiev N. Frequency Response Stabilization and Comparative Studies of MET Hydrophone at Marine Seismic Exploration Systems. Sensors, 2020.
33. Chikishev D.A., Zaitsev D.L., Belotelov K.S., Egorov I.V. The Temperature Dependence of Amplitude- Frequency Response of the MET Sensor of Linear Motion in a Broad Frequency Range, in IEEE Sensors Journal, 2019. vol. 19. no. 21. pp. 9653-9661.
34. Neeshpapa A., Antonov A., Zaitsev D., Egorov E., Agafonov V. Geophysical system of permanent installation for underwater monitoring of seismic events, 20th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 2020. vol. 20. no. 1.3. pp. 17-24.
35. Li M., Shen H., Guo Yu., Mengxiong X. Locating microseismic events using multiplicative time reversal imaging based on decoupled wavefields in 2D VTI media: Theoretical and synthetic cases studies, Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021. vol. 202. p. 108547.
36. Sollberger D., Igel H., Schmelzbach C., Edme P., van Manen D.-J., Bernauer F., Yuan S., Wassermann J., Schreiber U., Robertsson J.O.A. Seismological Processing of Six Degree-of-Freedom Ground-Motion Data. Sensors, 2020. vol. 20. p. 6904. doi: 10.3390/s20236904.
37. Pytel W., Fuławka K., Mertuszka P., Pałac-Walko B. Validation of Rayleigh Wave Theoretical Formulation with Single-Station Rotational Records of Mine Tremors in Lower Silesian Copper Basin. Sensors, 2021. vol. 21. p. 3566. doi: 10.3390/s21103566.
38. Available at: http://r-sensors.ru/ru/products/data_loggers/ndas-8226_rus/ (accessed 06/09/2022).
39. Кулеш М.А., Диалло М.С., Холыинайдер М. Вейвлет-анализ эллиптических, дисперсионных и диссипативных свойств волн Рэлея // Акустический журнал. 2005. Т. 51. № 4. C. 500-510.
40. Davis S., Mermelstein P. Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1980. vol. 28. no. 4. pp. 357–366.
41. O'Shaughnessy D. Speech Communication: Human and Machine. Addison-Wesley Pub. Co., 1987. p. 150.
42. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. Digital Signal Processing (рус.) / Пер. с англ. / Под ред. С.Я. Шаца. М.: Связь, 1979.
43. Zheng F., Zhang G., Song Z. COMPARISON OF DIFFERENT IMPLEMENTATIONS OF MFCC J. Computer Science & Technology, 2001. vol. 16(6). pp. 582-589.
44. Xie T., Zheng X., Zhang Y. Seismic facies analysis based on speech recognition feature parameters. Geophysics. 2017. vol. 82. no. 3. pp. 023–035.
45. Friedman J.H. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine, 1999.
46. Zheng F., Zhang G., Song Z. Comparison of different implementations of MFCC J. Computer Science & Technology. 2001. vol. 16(6). pp. 582-589.
47. Powers D.M.W. Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation. Journal of Machine Learning Technologies. 2011.
Опубликован
2022-11-24
Как цитировать
Зайцев, Д. Л., Брыксин, В. М., Белотелов, К. С., Компаниец, Ю. И., & Яковлев, Р. Н. (2022). Алгоритмы и измерительный комплекс классификации источников сейсмических сигналов, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн. Информатика и автоматизация, 21(6), 1211-1239. https://doi.org/10.15622/ia.21.6.5
Раздел
Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
Copyright (c) Дмитрий Леонидович Зайцев, Виталий Михайлович Брыксин, Константин Сергеевич Белотелов, Юлия Игоревна Компаниец, Роман Никитич Яковлев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).