一种基于WSNs的地震层析成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于WSNs的地震层析成像方法，适用于地质勘探、地震监测及诊断领域。包括以下具体过程：用传感器捕获地震信号，通过工作于传感器节点上软件进行P波检测、P波识别和P波初至时间拾取，传感器节点把拾取后的P波初至时间转发给基站，所有捕获到P波的传感器节点联合在一起进行地震震源定位计算，基站根据地下地质体超立方体仿真辅助模型、P波穿越地下地质体的数学模型对其轨迹进行跟踪，通过求解上述数学模型获得等价描述地下地质体之物性参数的解，用最后的解来重构图像，从而实现层析成像。本发明专利技术能够满足实时成像、现场成像的应用需求，并能显示地下地质体在地震时的动态变化情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地质勘探、地震监测与诊断领域，特别涉及一种基于WSNs结合地球物 理专业知识领域的地震层析成像方法。
技术介绍
根据地球物理学知识可知，地震发生时会产生很多种类型的波，其中P波会首先 到达地球表面，因此如何快速地识别P波并捕获之，然后拾取其初至时间，根据P波的识别 和初至时间来进行地震的检测和预警，在地球物理学界已经形成共识，并有比较长的研宄 历史。 传统的方法主要是通过地震仪来捕获地震信号，并对捕获的地震数据进行事后处 理，存在以下几点不足：①满足不了实时处理、现场处理的要求；②不同的地震仪之间独立 工作、相互之间协同性比较差，很难保证数据之间的关联性；③实现不了对地下地质体的实 时层析成像，更实现不了实时地显示成像的结果，甚至地下地质体动态变化情况；④传统方 法是采用数据统一存储、统一处理的模式，必将遇到大数据处理的瓶颈问题。 随着无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，简称WSNs)技术的日趋成熟， 大范围、大面积监控地质对象的需求完全可以实现；另外，由于传感器节点计算能力的显著 提高，使基于无线传感器网络平台的地震层析成像技术的实现完全成为可能。
技术实现思路
鉴于现有地震监测、地震层析成像技术的不足，本专利技术提供一种效率更高、实现成 本更低，能够满足实时、现场处理要求的基于WSNs的地震层析成像方法。 本专利技术的技术方案如下： -种基于WSNs的地震层析成像方法，包括如下步骤： ①用传感器捕获地震信号，通过工作于传感器节点上的软件算法首先对地震信号 进行滤波处理，然后进行P波检测、P波识别和P波初至时间拾取，传感器节点把拾取后的P 波初至时间转发给基站； ②所有捕获到P波的传感器节点联合在一起进行地震震源定位计算； ③基站根据地下地质体超立方体仿真辅助模型、地震射线穿越地下地质体的数学 模型对地震射线的传播轨迹进行跟踪； ④通过求解上述数学模型获得能够等价描述地下地质体之物性参数的解，用最终 的解实现图像重构及层析成像。 在步骤①中，所述对地震信号进行滤波处理、P波检测、P波识别的具体方式为： 首先对地震信号进行卡尔曼滤波处理，衰减环境噪声，提高地震信号的信噪比；在此P波 检测、P波识别的具体方式提供三种方法：方法一，把地震信号看成沿时间轴展开的时间序 列，用时间序列的异常检测来发现和识别P波；方法二，根据地震信号包括频谱、相移、信号 短时窗能量、信号长时窗能量、P波发生的地理位置在内的属性特征，通过对这些属性进行 训练，用人工智能、模式识别的方法进行P波的识别；方法三，对地震信号用低通滤波器进 行滤波，根据信号处理结果进行P波识别。 在步骤①中，所述P波初至时间拾取的具体方式为：在P波检测、P波识别的同时， 如果是用时间序列异常检测的方法进行P波识别，则检测到异常的时刻就为P波的初至时 间；如果用人工智能、模式识别的方法进行P波识别，则识别P波的时刻视为P波初至时间； 如果用信号处理的方法进行P波识别，假设捕获到的地震信号服从泊松分布，对其进行最 大似然估计计算，根据地震波到达时信号发生变化的时刻确定P波初至时间。 在步骤②中，所述地震震源定位计算的具体方式为：计算所有捕获到P波的传感 器节点所监测的圆形覆盖区域的重叠部分之几何中心，即为地震震源的位置。 在步骤③中，所述地下地质体超立方体仿真辅助模型为：包含多个小立方体，每一 个独立的小立方体代表一个地质体，通过多个小立方体的组合仿真任意形状和大小的地下 地质体的组成和结构；布局在地表的多个传感器节点组成WSNs，通过WSNs定位地震震源并 估算其深度，并在模型中标记地震震源；用地震震源到传感器节点之间的连线表示地震射 线的传播轨迹。 在步骤③中，所述地震射线穿越地下地质体的数学模型为：As=t，其中，A是地震 射线从上一个地质体穿越到下一个地质体时所经过的距离，s是地震射线在穿越该地质体 时的速度的倒数，t是穿越该地质体所用的时间。 在步骤④中，所述图像重构及层析成像的具体方式为：求解每一个地震震源向外 发散出的多根地震射线传播轨迹的数学模型，得到每一根地震射线所穿越每一个地下地质 体时的"S"，在此"S"是一个与地质体密度有密切关系的参数，根据每一层的"S"来重构图 像，达到层析成像的效果。 本专利技术的有益技术效果是： 与传统的通过事后处理地震数据的层析成像方法相比较，本专利技术基于WSNs的地 震层析成像方法，在传感器节点之间的协同性、同一时间所采集的数据对同一事件的描述 的可靠性、计算平台的计算能力等方面都有显著地提高，从而满足实时成像、现场成像的应 用需求，并能显示地下地质体在地震时的动态变化情况。 本专利技术的优点将在下面【具体实施方式】部分的描述中给出，部分将从下面的描述中 变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。【附图说明】 图1是用无线传感器网络（WSNs)进行地震层析成像的原理示意图。 图2是传感器节点的工作原理图。 图3是地下地质体超立方体仿真辅助模型。 图4是工作于基站的层析成像软件的计算过程。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术的【具体实施方式】做进一步说明。 本专利技术是一种利用WSNs进行地震层析成像的方法，其实现原理如图1所示。主要 步骤包括：①通过传感器捕获地震信号，通过工作于传感器节点上的软件首先对地震信号 进行滤波处理，然后进行P波检测、P波识别和P波初至时间拾取，传感器节点把拾取后的p波初至时间转发给基站；②所有捕获到P波的传感器节点联合在一起进行地震震源定位计 算；③基站根据地下地质体超立方体仿真辅助模型、地震射线穿越地下地质体的数学模型 对地震射线的传播轨迹进行跟踪；④通过求解上述数学模型获得能够等价描述地下地质体 之物性参数的解，用最终的解实现图像重构及层析成像。 本专利技术的实现需要依赖一个完整的平台，平台从整体上而言，由感知层、无线传感 器网络和工作于基站的层析成像软件三层体系结构组成，即平台包括硬件和软件两大部 分。 布局在地表的传感器组成了平台的感知层，负责采集地震信号；无线传感器网络 负责数据的处理和转发；基站负责存储各种模型，并由工作于基站的层析成像软件进行地 震震源定位、地震射线的传播轨迹跟踪、图像重构相关的计算。用"BeagleboneBlackBoard(BBB) " 与"MSP430F6779" 相结合的方式设计传感器 节点，如图2所示。MSP430F6779的接口电路部分与GPS定位、Xbee通信、SDMicro存储卡 以及Geophone传感器等连接，中间件层软件工作于BeagleboneBlackBoard(BBB)，主要完 成的工作包括：P波识别、P波检测、P波初至时间拾取和参与地震震源定位计算，并把拾取 后的P波初至时间转发给基站。 一、P波识别、P波检测和P波初至时间拾取。 传感器捕获到的地震信号，根据不同的传感器工作原理，可以是电压或磁场能量 或加速度大小等不同的物性参数，但不论是哪一种性质的信号，首先用卡尔漫滤波法滤除 当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于WSNs的地震层析成像方法，其特征在于，包括如下步骤：①用传感器捕获地震信号，通过工作于传感器节点上的软件对所采集的地震信号进行去除噪声处理，然后进行P波检测、P波识别和P波初至时间拾取，传感器节点把拾取后的P波初至时间转发给基站；②所有捕获到P波的传感器节点联合在一起进行地震震源定位计算；③基站根据地下地质体超立方体仿真辅助模型、地震射线穿越地下地质体的数学模型对地震射线的传播轨迹进行跟踪；④通过求解上述数学模型获得能够等价描述地下地质体之物性参数的解，用最终的解实现图像重构及层析成像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李志华，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32