Grupowanie zjawisk podobnych w sejsmologii inżynierskiej

• Autorzy: Leśniak A.

Warianty tytułu

EN

Clustering similar events in engineering seismology

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Naturalna emisja sejsmiczna na duże znaczenie w analizie dynamicznych zmian systemu spękań w górotworze. Poprawna lokalizacja źródeł sejsmicznych jest jednym z najbardziej istotnych czynników tej analizy. Spośród sposobów pozwalających na wzrost dokładności lokalizacji źródeł emisji duże nadzieje wiąże się ze względną lokalizacją źródeł tzw. multipletów. Multipletem nazywamy grupę zarejestrowanych zjawisk o bardzo podobnym kształcie sygnału. Jak pokazały wcześniejsze badania, wspomniana metoda przyczynia się w sposób istotny do wzrostu dokładności lokalizacji źródeł emisji. Niebagatelne znaczenie dla tej metody ma opracowanie efektywnego i niezawodnego sposobu wydzielania multipletów z dużych populacji sygnałów. W pracy został przedstawiony algorytm wydzielania grup zjawisk sejsmicznych o wzajemnie podobnych obwiedniach sygnałów. Algorytm ten opiera się na grupowaniu minimalno odległościowym względem szeregu cech określonych na bazie obwiedni sygnału. W pracy zamieszczono ponadto przykłady bazujące na danych polowych, obrazujące efektywność zaproponowanej metody grupowania i wzrost dokładności lokalizacji źródeł.

EN

Natural seismic emission is essential for study the dynamic behaviour of subsurface fractures. Correct location of seismic sources is a most important factor in the precise characterisation of the subsurface crack system. One ofthe most promising techniques to increase the source location precision is a relative source location of multiplets. A multiplet is a group of seismic events with very similar waveforms. This method has been reported to improve remarkably the accuracy of subsurface mapping. An effective and reliable method of picking the multiplets from large data sets is a problem of great importance. The algorithm that categorises the seismic events into clusters with similar envelopes within each cluster is presented in the paper. In order to cluster events the algorithm uses features evaluated from their envelopes. The clustering method is based on a nearest neighbour classification method. The results of performance tests on field data using clustering algorithm are also presented.

Słowa kluczowe

PL

multiplet; grupowanie; relokalizacja; sejsmologia inżynierska

EN

multiplets; clustering; relocation; engineering seismology

• Wydawca: Polska Akademia Umiejętności
• Czasopismo: Geoinformatica Polonica
• Rocznik: 2000
• Tom: T. 2
• Strony: 25--36
• Opis fizyczny: Bibliogr. 2 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Leśniak A.

• Akademia Górniczo-Hutnicza - Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Kraków

Bibliografia

• 1. Leśniak, A., Niitsuma, H.,1996. Clustering similar AE events using the filtered waveform envelope. Progress in Acoustic Emission, VIII, Nara, Japan.
• 2. Phillips, W.S., L.S. House and M.C. Fehler, 1997. Detailed Joint Structure in a Geothermal Reservoir from Studies of Induced Microearthauake Clusters, J. Geophys. Res., 102,11745 -11763.