利用LS—SVM對(duì)天然地震與人工爆破識(shí)別研究

張諾男 高國明 徐丹 張曉宇 肖雯靜

摘要：選取北京周邊地區(qū)地震事件數(shù)據(jù)集為研究對(duì)象，首先對(duì)波形有效性進(jìn)行判斷，提取地震的S波衰減率和其頻譜形態(tài)特征分析，利用最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）對(duì)S波衰減率和頻譜形態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行單一和組合分類識(shí)別。通過研究發(fā)現(xiàn)：利用地震S波衰減率對(duì)天然地震與人工爆破識(shí)別的正確率為87.76%，利用頻譜形態(tài)特征識(shí)別正確率為97.96%，利用地震振幅比特征和S波衰減率特征共同判別時(shí)，正確率可達(dá)100%，采用單循環(huán)檢測的方法時(shí)三種情況的正確識(shí)別率達(dá)到81.63%，87.76%，97.76%。

關(guān)鍵詞：天然地震；人工爆破； S波衰減率；頻譜形態(tài)特征；LS-SVM

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）09-0226-03

Abstract： This paper selects earthquakes in the surrounding area of Beijing as the research object， The effectiveness of waveform data， seismic S wave attenuation rate and spectrum morphological characteristics are analyzed， and then use the least square support vector machine as identification tool to identify natural earthquakes and artificial explosions， the S wave attenuation rate and spectrum morphological feature data are identified by single and combinatorial classification. Through the study found that： the use of S seismic wave attenuation rate of natural earthquakes and artificial blasting recognition accuracy is 87.76%， and the spectral shape feature recognition accuracy is 97.96%， the accuracy can reach 100% when combining eismic amplitude ratio and S wave attenuation characteristics ，the single detection method of three cases of recognition correct rate reached 81.63%， 87.76%， 97.76%.

Key words： natural earthquakes； artificial explosions； S wave attenuation rate； spectrum form； LS-SVM

1 引言

地震按地殼運(yùn)動(dòng)的原因可分為構(gòu)造地震、火山地震和陷落地震；地震按照成因可分為天然地震和人工地震，人工地震包括陷落地震，如礦體崩塌；爆破地震，如炸藥爆破、核爆等。在判別天然地震和人工爆破方面，目前主要是通過地震模型反演或地震特征參數(shù)的提取對(duì)地震事件進(jìn)行分類，在利用地震模型反演方面，通過地球物理觀測數(shù)據(jù)和地震矩張量、計(jì)算各種相關(guān)波形參數(shù)[1][2]對(duì)地震建模反演。根據(jù)地震資料的類型可分為疊前地和疊后反演兩類[3] [4]?？蒲腥藛T主要利用地震波形變換對(duì)天然地震和人工爆破進(jìn)行分類識(shí)別[5][5][7][8]。S波衰減率和頻譜形態(tài)特征目前主要用于地震波形異常的研究[9][10]，但在天然地震和人工爆破識(shí)別方面研究較少。

2 地震數(shù)據(jù)選取、特征提取及LS-SVM分類

地震數(shù)據(jù)的采集應(yīng)盡量采集同一地區(qū)的數(shù)據(jù)，避免不同地區(qū)地質(zhì)結(jié)構(gòu)的不同而造成的差異，數(shù)據(jù)集采集后要對(duì)每個(gè)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行特征的提取，即提取的地震S波衰減率及頻譜特性，然后選擇LS-SVM[11][12]對(duì)特征進(jìn)行分類識(shí)別，從而識(shí)別出天然地震和人工爆破。

2.1地震事件數(shù)據(jù)集的選取

地震數(shù)據(jù)集采集于中國地震臺(tái)網(wǎng)中心地震數(shù)據(jù)管理與服務(wù)系統(tǒng)中心記錄到的首都圈坐標(biāo)范圍在39.5001oN～40.5510oN，115.1753oE～116.5135oE發(fā)生的地震，震級(jí)范圍選擇1.0-3.2之間，其中包括30次天然地震和19次人工爆破。下表1為該49個(gè)地震事件。

2.1.1判斷有效波形

由于地震儀器記錄地震波形時(shí)，受儀器本身、觀測環(huán)境等因素的影響，會(huì)對(duì)地震波形造成污染，無法確定地震S波、P波的幅值最大時(shí)刻和地震波形穩(wěn)定時(shí)刻， 通過判斷有效波形的起止位置可以使得地震波形易于分析。

（1）對(duì)采集的地震波形進(jìn)行短時(shí)不變性檢測，短時(shí)不變性檢測即連續(xù)樣本與均值相等點(diǎn)數(shù)為樣本數(shù)，剔除頻低頻率的地震波。

（2）對(duì)地震波形信號(hào)進(jìn)行處理，選取4s長度、200個(gè)點(diǎn)的窗函數(shù)，在窗函數(shù)內(nèi)取方差后取其均值。

（3）對(duì)（2）迭代兩次，取極大值點(diǎn)，當(dāng)經(jīng)過處理后的地震波形的極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)小于或等于兩個(gè)的信號(hào)為無干擾的標(biāo)準(zhǔn)地震波形信號(hào)。

通過上述步驟對(duì)有干擾地震數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)地震波數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性判斷，結(jié)果如圖1所示。

從圖中可看出，圖1（a）、圖1（b）、圖1（c）為地震波經(jīng)三次迭代后的圖像，極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)大于兩個(gè)，為無效數(shù)據(jù).圖（d）極大值點(diǎn)個(gè)數(shù)不大于兩個(gè)為有效信號(hào)。

2.2 波形特征提取

2.2.1 地震S波衰減率

S波衰減率是S波幅值最大時(shí)刻和地震穩(wěn)定截止時(shí)刻，形成了地震S波衰減率，表達(dá)式為地震波形的傾斜率的絕對(duì)值。若設(shè)地震信號(hào)為[f]，設(shè)S波振幅最大時(shí)的波形坐標(biāo)為[Smm1，n1]，當(dāng)S波最大振幅后信號(hào)第一次穩(wěn)定時(shí)的坐標(biāo)位置[Som2，n2]，則S波衰減率為[dr]，[dr]的表達(dá)式為如下：

地震信號(hào)的一階衰減常數(shù)即為[dr]，有的地震信號(hào)衰減率需要從二階或者大于二階的衰減中獲得，此時(shí)就需要對(duì)地震信號(hào)進(jìn)行平滑后的擬合。圖2為波形信號(hào)的一階衰減和二階衰減圖像，其中圖中原始的地震波形為藍(lán)色曲線，一階S波衰減下降直線為紅線，S波二階下降曲線為綠色曲線。

通過2.1中波形有效性判斷，對(duì)地震波形迭代，得到第二個(gè)極大值點(diǎn)坐標(biāo)，第二個(gè)極大值點(diǎn)的橫坐標(biāo)即為S波振幅最大的橫坐標(biāo)，第二個(gè)極大值點(diǎn)后的第一個(gè)0點(diǎn)處即為信號(hào)穩(wěn)定點(diǎn)。

2.2.2 頻譜形態(tài)特性

天然地震，主要是由于地殼位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)造成，受到地下介的物理性質(zhì)如波速、巖性等影響，頻譜組成多樣；而爆炸主要是點(diǎn)膨脹模式，其頻譜組成相對(duì)簡單。通過圖3地震與爆炸頻譜時(shí)域分布圖可以看出兩者頻譜存在很大的區(qū)別，對(duì)地震的頻譜成分分析具有可行性。

地震信號(hào)頻譜特性可利用地震的頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合產(chǎn)生參數(shù)表示，實(shí)驗(yàn)表明，地震有效信號(hào)在經(jīng)過4-7次多項(xiàng)式擬合后其頻譜特性可以有效保留。當(dāng)?shù)卣鹦盘?hào)被高階擬合時(shí)，頻譜參數(shù)過多，實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜。當(dāng)?shù)卣鹦盘?hào)的擬合階數(shù)過小時(shí)，此時(shí)會(huì)使得地震頻譜信號(hào)失真。在求取地震信號(hào)頻譜特征時(shí)，對(duì)頻譜進(jìn)行平滑處理，然后再進(jìn)行多項(xiàng)式擬合。下圖4中為地震與爆炸的頻譜及多項(xiàng)式近似曲線，其中地震頻譜為綠色，地震經(jīng)平滑后的為紅色，再經(jīng)過6階多項(xiàng)式曲線為藍(lán)色。

2.3 最小二乘支持向量機(jī)（lS-SVM）分類

最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）是將核函數(shù)應(yīng)用到嶺回歸的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，通過核函數(shù)把低維空間中非線性不可分的數(shù)據(jù)向高維空間映射，使在低緯空中不可分的數(shù)據(jù)在高緯空間中實(shí)線性可分。

LS-SVM的表達(dá)形式為：

訓(xùn)練樣本集為：

2.4試驗(yàn)及分析

選取S波有效衰減率中排名前5個(gè)的值得平均值，如果有效衰減率小于5時(shí)，則取所有衰減率的平均值。波形平滑后進(jìn)行5階多項(xiàng)式擬合。表2和表3分別為地震S波平均衰減率數(shù)據(jù)表和地震波頻譜形狀特征數(shù)據(jù)表。

實(shí)驗(yàn)從總的地震數(shù)據(jù)中按順序提取一個(gè)地震數(shù)據(jù)作為測試樣本，其余48次的地震數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，共做49次實(shí)驗(yàn)。49次實(shí)驗(yàn)后可得出表4為兩種事件的平均誤判數(shù)。表5為利用該方法所得到的分類效果。

3 結(jié)論與展望

選取相同地區(qū)發(fā)生的地震波形能降低地震波形傳播過程中出現(xiàn)的頻譜差異，提高頻譜形狀特性的識(shí)別效果，但由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量較小，實(shí)驗(yàn)規(guī)模不大，對(duì)識(shí)別結(jié)果有一定的影響。通過利用LS-SVM分類可以看出地震頻譜特征的正確分類率（表3）高于S波衰減率特性的正確分類率。若將地震的S波衰減率和振幅比作為特征進(jìn)行分類，效果比較好。因此利用LS-SVM對(duì)地震S波衰減率和振幅比作進(jìn)行分類可達(dá)到很好地識(shí)別效果。

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