【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及震源计算，更具体地说，本专利技术涉及实时计算震源参数方法和系统。
技术介绍
1、地震的震源机制是描述震源特性及其破裂过程的，可靠的震源机制解对于地震孕育、发震断层、孕震机理的解释以及区域构造动力学环境等都具有十分重要的意义，利用实时波形数据构建地震的震源机制波形自动反演系统，不仅可实现地震震源机制解的自动、快速反演，更重要的是它能及时从波形数据中提取有效的震源信息，为震情分析、余震趋势预测、震后救援等工作的展开提供及时的帮助。
2、申请公开号为cn115373029a的中国专利申请公开了基于深度学习的实时微地震震源机制计算方法及系统，其利用训练数据集训练震源机制计算模型，使震源机制计算模型学习das微地震应变数据和震源机制二者之间的关系，以准确地通过das微地震应变数据计算得到震源机制，提高了震源机制计算的效率；而且本专利技术中das微地震应变数据选择的是p波信息和/或s波信息，相较于现有的震源机制反演策略，使用的信息不再局限于单独一种，最终计算得到的震源机制更加准确。另外本专利技术通过震源机制模拟生成对应的das微地震应变数据，使能够参与震源机制计算模型训练的数据量有所提高，避免了实际能够获取到的数据量过少，对震源机制计算模型的训练不到位的问题发生；
3、现有技术存在以下不足：
4、现有的震源机制在反演计算时，通过采集过往较长时间段内地震事件的地震波形数据，并导入建立好的反演模型后进行震源机制的反演计算，由于一次地震事件所包含的地震波形数据较为繁杂，使得采集的大量繁杂波形数据在
5、鉴于此，本专利技术提出实时计算震源参数方法和系统以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：实时计算震源参数方法，应用于地震服务器，包括：
2、s1：获取地震实时数据，构建出地震事件，并生成自动计算结果库；
3、s2：基于筛选准则，从自动计算结果库中筛选出目标地震事件，并判定目标地震事件是否满足计算需求；若满足计算需求，执行s3-s6；若不满足计算需求，重复执行s2；
4、s3：基于目标地震事件的发生时刻，生成目标时段，并截取目标地震事件在目标时段内的观测数据，调取自动计算结果库的震相文件；
5、s4：基于观测数据和震相文件，构建出震源机制反演模型；
6、s5：采集目标地震事件在波形采集时长内的实时数据，反演出目标地震事件的震源机制；
7、s6：基于互通准则，建立可视化发布通道，并将反演出的震源机制向外发布。
8、进一步的，自动计算结果库的生成方法包括：
9、通过地震台站的数据库获取地震实时数据；
10、按照采集时刻的先后顺序对地震实时数据进行排列，并将处于同一时刻下的地震实时数据汇总，获得待标注事件；
11、将待标注事件标注上对应的采集时刻，构建出地震事件；
12、将地震事件按照采集时刻的先后顺序排列后，生成自动计算结果库。
13、进一步的，目标地震事件的筛选方法包括：
14、按照由后往前的时间顺序，标记自动计算结果库中过往个时刻的事件信息，获得个地震事件；
15、逐一对个地震事件进行编号，获得个地震事件的编号；
16、遍历自动计算结果库中的个计算结果，识别个计算结果的编号；
17、将个地震事件的编号与个计算结果的编号逐一对比，剔除掉与地震事件的编号一致的计算结果的编号所对应的地震事件；
18、将余下的地震事件标记为目标地震事件；
19、目标地震事件是否满足计算需求的判定方法包括：
20、通过地震台站数据库查询目标地震事件的地震震级，标记为目标震级；
21、将目标震级与预设的震级阈值比较；
22、当小于等于时，判定目标地震事件不满足计算需求；
23、当大于时，判定目标地震事件满足计算需求。
24、进一步的，观测数据的截取方法包括：
25、从地震波形数据库内筛选出目标地震事件对应的归档文件；
26、将归档文件中的地震波形数据按照监测时间的先后顺序依次排列，并标注上监测时间，获得带有时间标注的归档文件；
27、将目标地震事件的发生时刻记为基准时刻，以提前第一预设时长所在时刻为起点，以延后第二预设时长所在时刻为终点，将起点至终点之间的时段标记为目标时段，小于；
28、在带有时间标注的归档文件中分别标记目标时段的起点对应的时刻和终点对应的时刻，获得截取区域；
29、从带有时间标注的归档文件中截取出截取区域内的地震波形数据，获得观测数据。
30、进一步的，震源机制反演模型的构建方法包括：
31、波形数据预处理：识别观测数据中的p波和s波，并对p波和s波进行去噪和滤波处理；
32、设置模型参数：搭建实时震源机制反演模型，设定震源模型参数；
33、震源机制反演：根据先验信息初始化震源机制参数和震源机制类型，利用全波形反演算法预处理后的地震波形数据进行拟合，优化震源机制参数；
34、参数优化迭代：迭代调整震源机制参数，重复进行拟合和震源机制参数优化，直到达到最佳拟合结果或收敛时停止。
35、进一步的，采集时长的获取包括：
36、标记第一次监测到目标地震事件出现p波的时刻，记为p波起始时刻，将最后一次监测到目标地震事件出现p波的时刻，记为p波结束时刻；
37、将p波结束时刻与p波起始时刻作差比较，获得p波采集时长；
38、p波采集时长的表达式为：
39、；
40、式中，为p波采集时长，为p波结束时刻，为p波起始时刻；
41、标记第一次监测到目标地震事件出现s波的时刻，记为s波起始时刻，当预设时长内不再监测到s波时，将最后一次监测到目标地震事件出现s波的时刻，记为s波结束时刻；
42、将s波结束时刻与s波起始时刻作差比较，获得s波采集时长；
43、s波采集时长的表达式为：
44、；
45、式中，为s波采集时长，为s波结束时刻，为s波起始时刻；
46、将p波采集时长与s波采集时长分别赋予不同权重因子后并累加求平均，获得波形采集时长；
47、波形采集时长的表达式为：
48、；
49、式中，为波形采集时长，、为权重因子。
50、进一步的，震源机制的反演方法包括：
51、在数据库内识别出目标地震事件，并标记目标地震事件首次出现地震波形数据的时间；
52、以首次出现地震波形数据的时间为开始时刻，以一个波形采本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.实时计算震源参数方法，应用于地震服务器，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述自动计算结果库的生成方法包括：
3.根据权利要求2所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述目标地震事件的筛选方法包括：
4.根据权利要求3所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述观测数据的截取方法包括：
5.根据权利要求4所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述震源机制反演模型的构建方法包括：
6.根据权利要求5所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述采集时长的获取包括：
7.根据权利要求6所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述震源机制的反演方法包括：
8.根据权利要求7所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述互通准则为：任意相邻两个子通道之间均保持互通；
9.根据权利要求8所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述反演出的震源机制向外发布的方法包括：
10.实时计算震源参数系统，应用于地震服务器，用于实现权利要求1-9中
...【技术特征摘要】
1.实时计算震源参数方法，应用于地震服务器，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述自动计算结果库的生成方法包括：
3.根据权利要求2所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述目标地震事件的筛选方法包括：
4.根据权利要求3所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述观测数据的截取方法包括：
5.根据权利要求4所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述震源机制反演模型的构建方法包括：
6.根据权利要求5所述的实时计算震源参数方法，其特征在于，所述采集时长的获取包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，李亚军，石玉燕，魏红谱，
申请(专利权)人：山东省地震局，
类型：发明
国别省市：
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