Алгоритмы и измерительный комплекс классификации источников сейсмических сигналов, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн

Abstract

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.

Keywords

• граничные волны
• молекулярная электроника
• вейвлет анализ
• машинное обучение
• определение азимута
• определение расстояния
• алгоритм обработки данных