System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种地震动模拟方法、系统、设备及介质技术方案_技高网

一种地震动模拟方法、系统、设备及介质技术方案

技术编号:44645144 阅读:2 留言:0更新日期:2025-03-17 18:35
本申请公开了一种地震动模拟方法、系统、设备及介质,涉及地震分析领域,该方法包括:获取多条地震动记录;采用随机有限断层法分别对每条地震动记录进行数据填补,得到多条样本地震动记录;确定每条样本地震动记录的多个条件参数,以得到每条样本地震动记录的多标签向量;基于条件去噪扩散概率模型、每条样本地震动记录及每条样本地震动记录的多标签向量,构建地震动模拟模型;基于所述地震动模拟模型进行不同地震情景下的地震动模拟。本申请降低了地震动模拟模型的复杂度,同时提高了地震动模拟的精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及地震分析领域,特别是涉及一种基于多标签条件去噪扩散概率模型的地震动模拟方法、系统、设备及介质


技术介绍

1、在关键工程的地震分析中,将恰当的地震动记录纳入地震响应动力分析以评估结构的地震需求至关重要。然而,仅依赖实际记录的地震动往往不足以进行更精确或详尽的结构分析,因此,模拟地震动作作为补充显得尤为重要。

2、目前,人工地震动生成方法多基于物理模型,这些模型反映了震源和传播机制,通常需要精确的解析方程和物理参数。此外,还有基于目标谱和随机参数的方法,例如三角级数法,这些方法需要确定的特征参数,包括演化强度、特征频率、有效持续时间等,以描述地震时程。一些修正模型尝试引入更多参数来反映更复杂的物理机制,如断层破裂与滑动机制、地震波传播动力学、场地反射效应等,这有助于更全面地描述地震动的影响因素。

3、然而,这些额外的参数往往会增加修改后方程的求解难度和数据拟合的成本,有时甚至导致高维方程无解和数据过拟合的问题。同时,考虑随机性也会使得新模型变得更加复杂。

4、深度学习作为人工智能的前沿工具,在地震动模拟领域得到了广泛应用。但由于地震活动稀少、记录位置有限以及特定现场条件等因素,构建一个好的深度学习数据库面临诸多挑战。这些挑战导致数据库中可能产生潜在的偏差,影响人工智能算法的有效性。


技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种地震动模拟方法、系统、设备及介质,可降低地震动模拟模型的复杂度,同时提高地震动模拟的精度。

2、为实现上述目的,本申请提供了如下方案:

3、第一方面,本申请提供了一种地震动模拟方法,包括:

4、获取多条地震动记录;

5、采用随机有限断层法分别对每条地震动记录进行数据填补,得到多条样本地震动记录;

6、确定每条样本地震动记录的多个条件参数,以得到每条样本地震动记录的多标签向量;

7、基于条件去噪扩散概率模型、每条样本地震动记录及每条样本地震动记录的多标签向量,构建地震动模拟模型;

8、基于所述地震动模拟模型进行不同地震情景下的地震动模拟。

9、可选地,获取多条地震动记录,具体包括:搜集已有的地震动相关数据,筛选地震矩震级在设定范围内,且震源到破裂区的最近距离大于设定阈值的地震动相关数据,以得到多条地震动记录。

10、可选地,多条样本地震动记录包括多条地震动记录及数据填补后的地震动记录。

11、可选地,确定每条样本地震动记录的多个条件参数,以得到每条样本地震动记录的多标签向量,具体包括:

12、针对任一条样本地震动记录,确定所述样本地震动记录的多个条件参数;

13、对所述样本地震动记录的每个条件参数进行独热编码和位置编码,得到所述样本地震动记录的多标签向量。

14、可选地,多个条件参数分别为平均横波速度、断层类型、地震矩震级以及震源到破裂区的最近距离。

15、可选地,所述样本地震动记录的断层类型为正断层、逆断层或走滑断层;

16、所述地震矩震级以0.5为间隔进行标签划分,以确定所述样本地震动记录的地震矩震级;

17、所述震源到破裂区的最近距离采用分段方式划分,以确定所述样本地震动记录的震源到破裂区的最近距离。

18、可选地,基于条件去噪扩散概率模型、每条样本地震动记录及每条样本地震动记录的多标签向量,构建地震动模拟模型,具体包括:

19、根据每条样本地震动记录及每条样本地震动记录的多标签向量构建混合数据库;

20、基于所述多标签向量及条件去噪扩散概率模型,构建多标签条件去噪扩散概率模型;

21、采用所述多标签条件去噪扩散概率模型对所述混合数据库进行深度学习,得到地震动模拟模型。

22、第二方面,本申请提供了一种地震动模拟系统,包括:

23、数据获取模块,用于获取多条地震动记录;

24、数据填补模块,用于采用随机有限断层法分别对每条地震动记录进行数据填补,得到多条样本地震动记录;

25、标签标记模块,用于确定每条样本地震动记录的多个条件参数,以得到每条样本地震动记录的多标签向量;

26、模型构建模块,用于基于条件去噪扩散概率模型、每条样本地震动记录及每条样本地震动记录的多标签向量,构建地震动模拟模型;

27、地震动模拟模块,用于基于所述地震动模拟模型进行不同地震情景下的地震动模拟。

28、第三方面,本申请提供了一种计算机设备,包括:存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现上述的地震动模拟方法。

29、第四方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的地震动模拟方法。

30、根据本申请提供的具体实施例,本申请具有了以下技术效果:

31、本申请提供了一种地震动模拟方法、系统、设备及介质,通过随机有限断层法有效缓解了地震动记录稀缺的难题,同时基于条件去噪扩散概率模型和多标签向量构建地震动模拟模型,将多个条件参数融入深度学习模型,实现了不同地震情景下的地震动多标签特征的识别和再现,降低了地震动模拟模型的复杂度,同时提高了地震动模拟的精度。

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【技术保护点】

1.一种地震动模拟方法,其特征在于,所述地震动模拟方法包括:

2.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,获取多条地震动记录,具体包括:

3.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,多条样本地震动记录包括多条地震动记录及数据填补后的地震动记录。

4.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,确定每条样本地震动记录的多个条件参数,以得到每条样本地震动记录的多标签向量,具体包括:

5.根据权利要求4所述的地震动模拟方法,其特征在于,多个条件参数分别为平均横波速度、断层类型、地震矩震级以及震源到破裂区的最近距离。

6.根据权利要求5所述的地震动模拟方法,其特征在于,所述样本地震动记录的断层类型为正断层、逆断层或走滑断层;

7.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,基于条件去噪扩散概率模型、每条样本地震动记录及每条样本地震动记录的多标签向量,构建地震动模拟模型,具体包括:

8.一种地震动模拟系统,应用于权利要求1-7任一项所述的地震动模拟方法,其特征在于,所述地震动模拟系统包括:

9.一种计算机设备,包括:存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述的地震动模拟方法。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的地震动模拟方法。

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【技术特征摘要】

1.一种地震动模拟方法,其特征在于,所述地震动模拟方法包括:

2.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,获取多条地震动记录,具体包括:

3.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,多条样本地震动记录包括多条地震动记录及数据填补后的地震动记录。

4.根据权利要求1所述的地震动模拟方法,其特征在于,确定每条样本地震动记录的多个条件参数,以得到每条样本地震动记录的多标签向量,具体包括:

5.根据权利要求4所述的地震动模拟方法,其特征在于,多个条件参数分别为平均横波速度、断层类型、地震矩震级以及震源到破裂区的最近距离。

6.根据权利要求5所述的地震动模拟方法,其特征在于,所述样本地震动记录的断层类...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄滟雯杨成孙晓丹游峻杰李治仑宋天乐
申请(专利权)人:西南交通大学
类型:发明
国别省市:

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