Application of Robust Phase Algorithms for Seismic Emission Detection in the Area of Blasting Operations in Mines


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In this paper, we developed algorithms for multichannel processing of seismic array records that allow detecting signals of weak seismic events observed against the background of natural seismic noise. The algorithm for detecting signals of weak seismic events is based on the coherence assessment of longitudinal waves (P-waves) recorded by a small aperture array. The advantage of this algorithm over the known single-channel short/long term averaging (STA/LTA) detector is the ability to detect time intervals of P-waves at a signal-to-noise ratio (SNR) less than unity. Based on the time intervals of the array records with the registered coherence measure values that ​​exceed a certain threshold, the apparent slowness vector is estimated by using the phase bimforming algorithm that is robust to noise (Zhang et al., 2008; Kushnir and Varypaev, 2017). The developed algorithms of multichannel processing were tested using real seismic records of a small aperture array installed in the Kursk Magnetic Anomaly area near the mine workings for iron ore extraction. Signals of both strong (underground industrial explosions) and weak seismic events were detected for 20 h of seismic recording. In some cases, seismic events were shown to have a complex source mechanism. Using the Capon filter (Capon, 1969), for weak seismic events, P-waves with a duration not exceeding 0.2 s and a temporal shape similar to the known function of a Ricker pulse (Bording, 1996) are found to have resemblance.

Об авторах

A. Varypaev

Institute of Geosphere Dynamics, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: avalex89@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

I. Sanina

Institute of Geosphere Dynamics, Russian Academy of Sciences

Email: avalex89@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

A. Chulkov

Institute of Geosphere Dynamics, Russian Academy of Sciences

Email: avalex89@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

A. Kushnir

Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences

Email: avalex89@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».