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一种适用于地震监测的地声传感探头
被引量:
3
1
作者
黄继攀
雍珊珊
+2 位作者
王新安
庞瑞涛
曾敬武
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期193-198,共6页
为了研究地声信号能否作为一种可靠的地震前兆信号,设计一种基于压电薄膜的地声传感探头,用于地震监测。该探头支持0.1 Hz^7 kHz宽频段地声信号采集,电压分辨率为19.073μV,幅值一致性误差小于5.5%(0.47 dB)。该探头通过盐雾试验、随机...
为了研究地声信号能否作为一种可靠的地震前兆信号,设计一种基于压电薄膜的地声传感探头,用于地震监测。该探头支持0.1 Hz^7 kHz宽频段地声信号采集,电压分辨率为19.073μV,幅值一致性误差小于5.5%(0.47 dB)。该探头通过盐雾试验、随机振动及包装跌落等6项可靠性测试,并应用到包括川滇国家试验场的178个台站的地声监测中。现场观测表明,震中周边的台站能够捕捉到地震前后的地声信号。
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关键词
地震监测
地声
压电薄膜
传感器探头
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职称材料
2017年九寨沟7级地震前电磁扰动异常分析
被引量:
3
2
作者
黄继攀
王新安
+2 位作者
雍珊珊
王墨
刘众
《地震》
CSCD
北大核心
2019年第3期84-94,共11页
地震前的电磁扰动现象曾被多次观测到,但需进一步研究。在中国地震局的支持下,可以监测电磁扰动数据的多分量地震监测系统——AETA在中国境内已经布设了200余套。2017年8月8日,四川省九寨沟县发生7级地震。震中周边500 km范围内当时已...
地震前的电磁扰动现象曾被多次观测到,但需进一步研究。在中国地震局的支持下,可以监测电磁扰动数据的多分量地震监测系统——AETA在中国境内已经布设了200余套。2017年8月8日,四川省九寨沟县发生7级地震。震中周边500 km范围内当时已经布设22套AETA设备。基于滑动四分位距法(时间窗为27 d)分析了这些台站震前30 d的数据。11个台站出现了异常,其中震中周边200 km内的6个台站有4个发生异常。同时,正异常明显多于负异常。另外,大部分异常发生在夜间(20时~6时)。
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关键词
九寨沟地震
电磁扰动
时间序列分析
异常
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职称材料
2017 MS7.0九寨沟地震前后AETA数据分析
被引量:
1
3
作者
王新安
黄继攀
+2 位作者
雍珊珊
张兴
梁意文
《华南地震》
2020年第1期21-28,共8页
九寨沟地震发生时,中国四川省内布设了36个AETA台站,形成了小区域的监测台阵。通过研究了这些台站的震前数据,发现13个台站的数据出现了异常。其中10个台站出现地声异常,6个台站出现电磁扰动异常。同时,一种与日升日落几乎同步的电磁扰...
九寨沟地震发生时,中国四川省内布设了36个AETA台站,形成了小区域的监测台阵。通过研究了这些台站的震前数据,发现13个台站的数据出现了异常。其中10个台站出现地声异常,6个台站出现电磁扰动异常。同时,一种与日升日落几乎同步的电磁扰动波形-SRSS波被发现,该波形在震中周边多处出现。这些异常很可能是九寨沟地震的前兆异常。AETA台阵成功实现了单一震例下多分量多台站前兆异常的捕捉。未来拟进一步加密AETA台阵来实现更深入的研究。
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关键词
九寨沟地震
AETA
地声
电磁扰动
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职称材料
人工免疫算法在AETA异常检测中的应用研究
被引量:
2
4
作者
李柏杭
王新安
+2 位作者
雍珊珊
徐伯星
黄继攀
《计算机技术与发展》
2019年第3期1-5,共5页
AETA多分量地震监测系统已经在中国四川、云南、河北、广东、西藏、台湾等地区布设200余套。一套AETA设备每个月产生7 G数据,查看200套设备的数据需要花费大量的时间和精力,而且人工判断异常容易漏检。利用人工免疫算法中负向选择的思想...
AETA多分量地震监测系统已经在中国四川、云南、河北、广东、西藏、台湾等地区布设200余套。一套AETA设备每个月产生7 G数据,查看200套设备的数据需要花费大量的时间和精力,而且人工判断异常容易漏检。利用人工免疫算法中负向选择的思想,通过对正常数据的学习获得相应的抗体库,根据待测数据与抗体库中抗体的匹配程度对设备数据进行异常检测。另外,结合AETA设备数据特点,改进了人工免疫算法中的亲和力函数,减少了计算量。首先,从AETA设备中选取了8个典型台站的低频电磁数据的正常数据进行训练,得到抗体库,然后对待测数据进行异常检测。利用该方法,可以有效检测出系统中常见的3种异常数据,3种异常的检测成功率分别为87.20%、83.33%、55.56%。可以实现异常数据的初步判定。
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关键词
人工免疫算法
异常检测
地震数据分析
数据挖掘
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职称材料
题名
一种适用于地震监测的地声传感探头
被引量:
3
1
作者
黄继攀
雍珊珊
王新安
庞瑞涛
曾敬武
机构
北京大学
深圳
研究
生院集成微系统实验室
北京大学
深圳
地震
监测
预测
研究
中心
北京大学
信息科学技术学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期193-198,共6页
基金
深圳市科技创新计划项目(KJYY20170721151955849,JCYJ20170412151159461)资助。
文摘
为了研究地声信号能否作为一种可靠的地震前兆信号,设计一种基于压电薄膜的地声传感探头,用于地震监测。该探头支持0.1 Hz^7 kHz宽频段地声信号采集,电压分辨率为19.073μV,幅值一致性误差小于5.5%(0.47 dB)。该探头通过盐雾试验、随机振动及包装跌落等6项可靠性测试,并应用到包括川滇国家试验场的178个台站的地声监测中。现场观测表明,震中周边的台站能够捕捉到地震前后的地声信号。
关键词
地震监测
地声
压电薄膜
传感器探头
Keywords
seismic monitoring
geo-acoustic
piezoelectric film
sensing probe
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P315.62 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
2017年九寨沟7级地震前电磁扰动异常分析
被引量:
3
2
作者
黄继攀
王新安
雍珊珊
王墨
刘众
机构
北京大学
深圳
研究
生院集成微系统实验室
北京大学
深圳
地震
监测
预测
研究
中心
北京大学
信息科学技术学院
出处
《地震》
CSCD
北大核心
2019年第3期84-94,共11页
基金
深圳市科技创新计划项目(KJYY20170721151955849
JCYJ20170412151159461)
文摘
地震前的电磁扰动现象曾被多次观测到,但需进一步研究。在中国地震局的支持下,可以监测电磁扰动数据的多分量地震监测系统——AETA在中国境内已经布设了200余套。2017年8月8日,四川省九寨沟县发生7级地震。震中周边500 km范围内当时已经布设22套AETA设备。基于滑动四分位距法(时间窗为27 d)分析了这些台站震前30 d的数据。11个台站出现了异常,其中震中周边200 km内的6个台站有4个发生异常。同时,正异常明显多于负异常。另外,大部分异常发生在夜间(20时~6时)。
关键词
九寨沟地震
电磁扰动
时间序列分析
异常
Keywords
The 2017 Jiuzhaigou Earthquake
Electromagnetic Disturbance
Time-series analysis
Anomaly
分类号
P315.72 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
2017 MS7.0九寨沟地震前后AETA数据分析
被引量:
1
3
作者
王新安
黄继攀
雍珊珊
张兴
梁意文
机构
北京大学
深圳
研究
生院集成微系统科学工程与应用重点实验室
北京大学
深圳
地震
监测
预测
技术
研究
中心
北京大学
信息科学技术学院
武汉
大学
计算机技术学院
出处
《华南地震》
2020年第1期21-28,共8页
基金
深圳市科技计划(编号KJYY20170721151955849&JCYJ20170412151159461)资助。
文摘
九寨沟地震发生时,中国四川省内布设了36个AETA台站,形成了小区域的监测台阵。通过研究了这些台站的震前数据,发现13个台站的数据出现了异常。其中10个台站出现地声异常,6个台站出现电磁扰动异常。同时,一种与日升日落几乎同步的电磁扰动波形-SRSS波被发现,该波形在震中周边多处出现。这些异常很可能是九寨沟地震的前兆异常。AETA台阵成功实现了单一震例下多分量多台站前兆异常的捕捉。未来拟进一步加密AETA台阵来实现更深入的研究。
关键词
九寨沟地震
AETA
地声
电磁扰动
Keywords
Jiuzhaigou earthquake
AETA
Geo-sound
Electromagnetic disturbance
分类号
P315.62 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
人工免疫算法在AETA异常检测中的应用研究
被引量:
2
4
作者
李柏杭
王新安
雍珊珊
徐伯星
黄继攀
机构
北京大学
深圳
地震
监测
预测
技术
研究
中心
出处
《计算机技术与发展》
2019年第3期1-5,共5页
基金
广东省省级科技计划项目(2014B090913001)
深圳市科技创新委员会项目(JCYJ20170412151159461)
文摘
AETA多分量地震监测系统已经在中国四川、云南、河北、广东、西藏、台湾等地区布设200余套。一套AETA设备每个月产生7 G数据,查看200套设备的数据需要花费大量的时间和精力,而且人工判断异常容易漏检。利用人工免疫算法中负向选择的思想,通过对正常数据的学习获得相应的抗体库,根据待测数据与抗体库中抗体的匹配程度对设备数据进行异常检测。另外,结合AETA设备数据特点,改进了人工免疫算法中的亲和力函数,减少了计算量。首先,从AETA设备中选取了8个典型台站的低频电磁数据的正常数据进行训练,得到抗体库,然后对待测数据进行异常检测。利用该方法,可以有效检测出系统中常见的3种异常数据,3种异常的检测成功率分别为87.20%、83.33%、55.56%。可以实现异常数据的初步判定。
关键词
人工免疫算法
异常检测
地震数据分析
数据挖掘
Keywords
AIS
abnormal detection
earthquake data analysis
data mining
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种适用于地震监测的地声传感探头
黄继攀
雍珊珊
王新安
庞瑞涛
曾敬武
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
下载PDF
职称材料
2
2017年九寨沟7级地震前电磁扰动异常分析
黄继攀
王新安
雍珊珊
王墨
刘众
《地震》
CSCD
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
3
2017 MS7.0九寨沟地震前后AETA数据分析
王新安
黄继攀
雍珊珊
张兴
梁意文
《华南地震》
2020
1
下载PDF
职称材料
4
人工免疫算法在AETA异常检测中的应用研究
李柏杭
王新安
雍珊珊
徐伯星
黄继攀
《计算机技术与发展》
2019
2
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