一种地磁异常数据集的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种地磁异常数据集的构建方法及系统，所述方法包括：提取各台站地磁垂直分量预处理分钟数据中的线性趋势分量并去除，得到包含地磁信号的周期性波动以及局部异常波动的剩余地磁序列；基于剩余地磁序列构建各台站地磁数据的基准信号；计算各台站每日地磁数据与基准信号的窗口加权相关度；基于窗口加权相关度的大小提取地磁异常波形，并组成地磁异常数据集。本发明专利技术可以提高地磁异常波形检测的准确率和灵敏度，以便及时发现可能的地磁异常信号，并判断其与地震发生的相关性。并判断其与地震发生的相关性。并判断其与地震发生的相关性。

【技术实现步骤摘要】
一种地磁异常数据集的构建方法及系统


[0001]本专利技术属于地磁异常波形检测
，具体涉及一种地磁异常数据集的构建方法及系统。

技术介绍

[0002]地震是由于地下应力的长期累积和变化，进而导致断层失稳的结果。这种自然现象会造成巨大的灾害，导致人员伤亡、经济损失和环境破坏，为了有效防止地震灾害的影响，人们采取了多种应对措施，其中之一就是尝试实现地震预测。其中，地震电磁法作为一种重要的预测手段，在地震前兆异常观测中发挥了重要作用，并被认为是可能首先取得地震预测突破性进展的主要方法之一。
[0003]电磁法地震预测的流程是在各台站设置仪器，观测覆盖区域的电磁数据，从中提取异常，其中，地磁场数据的异常在反映地震活动方面具有较高的敏感性。地磁异常是一种重要的震前异常信号，利用地磁异常进行地震预测，是一种被动式、非侵入式、低成本的探测方法。通过监测、分析地磁异常信号，可以反映出地下应力场的变化情况，从而为地震预测提供有价值的信息。因此，提取和分析地磁异常信号，是研究地震预警预报及其它空间电磁异常现象的基础。
[0004]由于受到太阳活动、大气扰动、人为噪声等的干扰，地磁异常信号往往难以从背景噪声中识别出来。为了抑制外源场信号的影响，并突出震源区域的异常扰动信号，学者们提出了多种方法进行地磁异常信息的提取和分析。例如地磁垂直强度极化法、主成分分析、梯度定向法和分形分析法等。
[0005]木拉提江
·
阿不来提等在《利用垂直强度极化法分析喀什观测站地磁秒数据异常》中使用垂直强度极化法定量研究极化值异常幅值与震中距、异常幅值与对应地震震级、异常持续时间与震级、震中距与震级之间的关系，但是极化法在震前异常检测中存在局限性，主要表现在两方面：一是受台站观测资料质量和台站布设间距影响，异常信号通常只出现在震中附近单一台站上；二是难以排除数据干扰因素，异常信号的可靠性难以判断。Ismaguilov在使用梯度定向法对日本伊豆震群进行震中定位时，发现该方法对台站与方位角位置选择敏感，需要综合多组台阵方位角迁移方向才能确定未来震中方向。此外，上述方法都需要对观测数据进行复杂的信号处理技术，可能会导致原始数据中某些地震信息特征丢失。而且，在很多情况下，并不能将地磁信号异常与地震发生建立起有效联系。因此，在使用这些方法进行地震预测时仍存在较大不确定性，影响了对地磁数据逐一进行和分析的能力。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提出了一种地磁异常数据集的构建方法即系统，用于解决地磁异常波形检测的准确率和灵敏度不佳的问题。
[0007]本专利技术第一方面，公开一种地磁异常数据集的构建方法，所述方法包括：
[0008]提取各台站地磁垂直分量预处理分钟数据中的线性趋势分量并去除，得到包含地磁信号的周期性波动以及局部异常波动的剩余地磁序列；
[0009]基于剩余地磁序列构建各台站地磁数据的基准信号；
[0010]计算各台站每日地磁数据与基准信号的窗口加权相关度；
[0011]基于窗口加权相关度的大小提取地磁异常波形，并组成地磁异常数据集。
[0012]在以上技术方案的基础上，优选的，采用奇异谱分析方法提取各台站地磁垂直分量预处理分钟数据中的线性趋势分量。
[0013]在以上技术方案的基础上，优选的，所述基于剩余地磁序列构建各台站地磁数据的基准信号具体包括：
[0014]对每半小时的剩余地磁序列数据取均值作为当日的基准信号；
[0015]取每日基准信号的均值，并进行去噪、平滑处理，得到各台站的基准信号。
[0016]在以上技术方案的基础上，优选的，所述计算各台站每日地磁数据与基准信号的窗口加权相关度具体包括：
[0017]将每日地磁数据划分成多个时间窗口下的数据；
[0018]计算每个时间窗口下待测地磁数据与基准信号的窗内相关度；
[0019]分别为每个时间窗口赋予不同的权重，并对各个窗内相关度加权求和，得到窗口加权相关度。
[0020]在以上技术方案的基础上，优选的，计算窗口加权相关度的公式为：
[0021][0022]其中，ω
i
为第i个时间窗口的权重，K为所划分的时间窗口的总数，x
j
为当前滑动窗口中基准信号的第j个数据点，y
j
为当前滑动窗口中需要识别的地磁数据，j＝1,2,...,N，N为当前窗口中的数据点总数。
[0023]在以上技术方案的基础上，优选的，所述基于窗口加权相关度的大小提取地磁异常波形具体包括：
[0024]计算每日的窗口加权相关度并取均值，通过相似度的变化，基于3Sigmma设置动态阈值，提取超出动态阈值范围的异常波形。
[0025]在以上技术方案的基础上，优选的，所述地磁异常数据集用于训练机器学习模型，以实现对地磁异常信号的特征提取与分类识别。
[0026]本专利技术第二方面，公开一种地磁异常数据集的构建系统，所述系统包括：
[0027]分量去除模块：用于提取各台站地磁垂直分量预处理分钟数据中的线性趋势分量并去除，得到包含地磁信号的周期性波动以及局部异常波动的剩余地磁序列；
[0028]基准信号构建模块：用于基于剩余地磁序列构建各台站地磁数据的基准信号；
[0029]相关度计算模块：用于计算各台站每日地磁数据与基准信号的窗口加权相关度；
[0030]数据集建立模块：用于基于窗口加权相关度的大小提取地磁异常波形，并组成地磁异常数据集。
[0031]本专利技术第三方面，公开一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通
信接口和总线；
[0032]其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
[0033]所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以实现如本专利技术第一方面所述的方法。
[0034]本专利技术第四方面，公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机实现如本专利技术第一方面所述的方法。
[0035]本专利技术相对于现有技术具有以下有益效果：
[0036]1)本专利技术通过去除各台站地磁垂直分量预处理分钟数据的线性趋势分量，可以突出地磁场变化中可能存在的异常波动或突变现象为后续的异常数据识别以及台站基准信号的构建奠定基础；通过时间窗口加权法计算地磁数据与基准信号之间的相似性，根据相似度大小判断是否存在异常信号，从而实现对地磁垂直分量异常波形的有效检测和识别，以便及时发现可能的地磁异常信号，并判断其与地震发生的相关性，并通过该方法构建地磁异常数据集；
[0037]2)本专利技术提出的窗口加权相关度不仅关注到了波形趋势变化，还可以捕捉幅值波动明显区别于基准信号的异常波形，并考虑到了不同时间段下地磁资料数据的差异，可以提高地磁异常波形检测的准确率和灵敏度；
[0038]3)本专利技术通过寻找可能与地震发生有关的地磁异常波形，分析与地震的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地磁异常数据集的构建方法，其特征在于，所述方法包括：提取各台站地磁垂直分量预处理分钟数据中的线性趋势分量并去除，得到包含地磁信号的周期性波动以及局部异常波动的剩余地磁序列；基于剩余地磁序列构建各台站地磁数据的基准信号；计算各台站每日地磁数据与基准信号的窗口加权相关度；基于窗口加权相关度的大小提取地磁异常波形，并组成地磁异常数据集。2.根据权利要求1所述的地磁异常数据集的构建方法，其特征在于，采用奇异谱分析方法提取各台站地磁垂直分量预处理分钟数据中的线性趋势分量。3.根据权利要求2所述的地磁异常数据集的构建方法，其特征在于，所述基于剩余地磁序列构建各台站地磁数据的基准信号具体包括：对每半小时的剩余地磁序列数据取均值作为当日的基准信号；取每日基准信号的均值，并进行去噪、平滑处理，得到各台站的基准信号。4.根据权利要求1所述的地磁异常数据集的构建方法，其特征在于，所述计算各台站每日地磁数据与基准信号的窗口加权相关度具体包括：将每日地磁数据划分成多个时间窗口下的数据；计算每个时间窗口下待测地磁数据与基准信号的窗内相关度；分别为每个时间窗口赋予不同的权重，并对各个窗内相关度加权求和，得到窗口加权相关度。5.根据权利要求4所述的地磁异常数据集的构建方法，其特征在于，计算窗口加权相关度的公式为：其中，ω
i
为第i个时间窗口的权重，K为所划分的时间窗口的总数，x
j
为当前滑动窗口中基准信号的第j个数据点，y
j
为当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏界宁，吴宗轩，谭本艳，白润辰，
申请(专利权)人：武汉地震科学仪器研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：