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公开(公告)号：CN109031403B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201810948652.6
申请日：2018-08-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于地震前兆观测数据异常检测领域，具体地来讲为一种基于S‑K特征的钻孔应变数据异常提取方法，首先是将同一台站的钻孔应变数据序列进行面应变换算，对换算后的数据进行调和分析处理；将处理后的面应变数据差分计算制成样本数据；并计算每一天的面应变样本数据的偏度和峰度；将得到的偏度和峰度画在一个平面内，并发现其呈现出的抛物线关系；基于这个关系，发现大多数天的平稳数据的偏度峰度都在零附近，故定义了一个地壳平稳时的背景并计算每一天与背景的偏移程度。通过本发明能够有效的对钻孔应变数据进行分析，对可能的地震前兆异常进行提取。
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公开(公告)号：CN106918836B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710205283.7
申请日：2017-03-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于主成分分析的钻孔应变数据异常提取方法，首先是将同一台站的钻孔应变数据序列进行应变换算，对换算后的数据进行预处理；将预处理后的钻孔应变数据构造成一个矩阵；并对每一天的矩阵进行主成分分析，以获取每个矩阵的特征值和特征向量；将得到的特征值与计算出来的特征向量角度与地震事件相对应，以得到异常的检测结果。通过本发明能够有效的利用主成分分析的方法对钻孔应变数据进行分析，根据钻孔应变各测项的相关性，对可能的地震前兆异常进行提取。本发明钻孔应变数据异常提取方法，利用主成分分析中的特征值和特征向量角度分别将地壳的微弱变化表征出来；实现了在有较强背景干扰的情况下对钻孔应变数据异常的精确提取。
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公开(公告)号：CN109101954B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201811053899.8
申请日：2018-09-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最小噪声分离的钻孔应变数据潮汐应变分量去除方法，采用自适应窗宽滤波算法对钻孔应变数据样本矩阵进行高频信号估计；计算估计的高频信号的协方差矩阵，并进行特征值分解；利用高频信号的协方差矩阵来构造调整矩阵；利用构造的调整矩阵对钻孔应变数据样本矩阵的协方差矩阵进行调整；对调整后的钻孔应变数据样本矩阵的协方差矩阵进行最小噪声分离变换并得到最小噪声分离变换成分，最小噪声分离变换成分所构成的矩阵表示为；计算最小噪声分离成分的谐波周期；选取谐波周期与潮汐应变分量谐波周期相对应的最小噪声分离成分进行重构；计算去除潮汐应变分量的数据，有针对性的去除潮汐应变分量，无需计算理论固体潮。
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公开(公告)号：CN110068857B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910261107.4
申请日：2019-04-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于主成分分析的Swarm双星磁场数据地震前兆异常提取方法，读取Swarm卫星A星和C星的磁场Y分量数据，并根据数据的标志位Flags_B剔除有误数据；根据地震选择研究的时间范围、研究区域；选取Swarm A星和C星的地方时为夜晚的轨道数据；利用IGRF模型去除地磁主磁场的影响；通过对Swarm A星和C星的磁场Y分量数据进行主成分分析，将原始的数据投影到一组新的空间正交基上，得到方差从大到小排列的各个主成分；通过各个主成分与地磁指数的对比，找到与地磁活动相关性高的成分并将其去除，只对剩余的主成分进行分析；通过偏度和峰度定义的偏峰度系数对剩余的主成分进行异常提取，提取地震前兆异常。本发明去除地磁活动干扰，精确提取地震前兆异常。
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公开(公告)号：CN109031403A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810948652.6
申请日：2018-08-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于地震前兆观测数据异常检测领域，具体地来讲为一种基于S‑K特征的钻孔应变数据异常提取方法，首先是将同一台站的钻孔应变数据序列进行面应变换算，对换算后的数据进行调和分析处理；将处理后的面应变数据差分计算制成样本数据；并计算每一天的面应变样本数据的偏度和峰度；将得到的偏度和峰度画在一个平面内，并发现其呈现出的抛物线关系；基于这个关系，发现大多数天的平稳数据的偏度峰度都在零附近，故定义了一个地壳平稳时的背景并计算每一天与背景的偏移程度。通过本发明能够有效的对钻孔应变数据进行分析，对可能的地震前兆异常进行提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114372239B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111637566.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明为一种去除钻孔应变数据环境影响因素的方法。读取钻孔应变数据sa分量、气压数据和水位数据；利用时间序列分解将应变数据分解为趋势项、周期项和余项；通过对比固体潮的频点，将周期项作为固体潮引起的应变响应去除；余项作为去除固体潮后的应变数据，还受到气压和水位的影响，将余项，水位数据，气压数据放在一起，做多通道奇异谱分析，因气压和水位与应变数据呈现负相关性，用相关系数识别余项中由水位和气压引起的应变响应并去除，弥补了以往环境影响因素去除时要么没有充分利用环境数据、要么计算过程太过复杂，引入太多参数的不足。
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公开(公告)号：CN111694047B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202010385381.5
申请日：2020-05-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明为一种基于多通道奇异谱的钻孔应变网络拓扑结构异常检测方法，选取N个钻孔应变台站作为N个网络节点；设置一个时间窗口长度n和移动步长step，构造时间窗口内的钻孔应变大小为n×N的多维节点矩阵；多维节点矩阵进行多通道奇异谱分析，分解后得到特征向量和对应空间时间主成分；选取高频成分重构各网络节点的有效成分；计算节点两两之间的皮尔森相关系数；连通相关系数大于0.8的两网络节点，构造应变网络的边，写出应变网络的邻接矩阵；计算应变网络的拓扑结构属性；并移动时间窗口，构造时间窗口内的应变网络并计算拓扑结构属性；输出钻孔应变网络结构的演化图，判断地震相关异常。本发明实现了钻孔应变数据的多台站联合分析。
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公开(公告)号：CN110673206A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910788471.6
申请日：2019-08-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明为一种基于非负矩阵分解的卫星磁场数据地震异常检测方法，包括：根据标志位去除无效数据减去CHAOS-6磁场模型数据，对结果求一阶差分得到差分数据；对差分数据进行短时傅里叶变换构造磁场数据对应的非负时频幅值矩阵；利用非负矩阵分解方法对非负时频幅值矩阵进行分解，将因地震产生的局部影响分量和由于太阳活动以及地磁活动产生的全局影响分量进行分离；根据能量比选出因地震产生的局部影响分量，通过超限率的方法对该分量进行异常轨道判断；对每日异常轨道个数进行累计，通过其偏离背景拟合直线的程度检测地震异常。本发明可以保留并利用测量得到的所有数据对地震进行研究，同时得到与地震活动更为相关的分量有效的进行地震异常检测。
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公开(公告)号：CN109740453A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811554885.4
申请日：2018-12-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明地震监测领域，为一种基于小波变换的卫星磁场数据地震前兆异常提取方法，包括：读取卫星的磁场数据，并根据标志位选取有效数据；根据地磁指数选取地磁活动较平静的静磁轨道；通过差分和离散小波变换对静磁轨道的磁场三分量数据进行预处理，去除幅值大和变化缓慢的静磁场部分，得到磁场数据的变化情况；利用主成分分析对预处理后的磁场三分量数据进行降维处理，去除冗余信息的同时保留信号中主要的特征；对降维后的磁场数据进行连续小波变换，通过小波系数定义轨道能量强度，并利用其进行异常轨道提取。本发明弥补了单独使用其中某一分量不能充分使用数据有用信息和其异常提取结果不能全面反映地震前兆对磁场数据影响的不足。
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公开(公告)号：CN109101954A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811053899.8
申请日：2018-09-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最小噪声分离的钻孔应变数据潮汐应变分量去除方法，采用自适应窗宽滤波算法对钻孔应变数据样本矩阵进行高频信号估计；计算估计的高频信号的协方差矩阵，并进行特征值分解；利用高频信号的协方差矩阵来构造调整矩阵；利用构造的调整矩阵对钻孔应变数据样本矩阵的协方差矩阵进行调整；对调整后的钻孔应变数据样本矩阵的协方差矩阵进行最小噪声分离变换并得到最小噪声分离变换成分，最小噪声分离变换成分所构成的矩阵表示为；计算最小噪声分离成分的谐波周期；选取谐波周期与潮汐应变分量谐波周期相对应的最小噪声分离成分进行重构；计算去除潮汐应变分量的数据，有针对性的去除潮汐应变分量，无需计算理论固体潮。
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