数学创新推动地震活动检测的进步

在东北地区独特的地热开发景观中，地表下微妙的地震活动对研究人员提出了令人着迷的挑战。 虽然地震警报可能会间歇性地提醒我们注意地震事件，但存在许多较小的地震，长期以来一直吸引着资源工程师努力检测和理解它们。

东北大学研究人员的数学创新正在推进对更多类型和更微弱形式的地震波的检测，为更有效的地震监测和风险评估铺平道路。

他们的研究结果于 2024 年 1 月 15 日发表在 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 上。

地震数据的收集依赖于称为地震仪的传感器的数量和位置。 特别是在只能有限部署地震传感器的情况下，例如在火星等具有挑战性的环境中，或者在对捕获和储存的碳进行长期监测时，优化每个传感器的数据提取变得至关重要。 一种有前途的方法是偏振分析，它涉及研究 3D 粒子运动，并因其利用三分量数据的能力而受到关注，提供比单分量数据更多的信息。 这种方法能够检测和识别各种偏振地震波形，包括 S 波、P 波等。

特别是使用谱矩阵 (SPM) 的偏振分析是一种用于分析粒子随时间在三维空间和不同频率（换句话说，在时频域）中移动的方式的技术。 然而，在所需信号与背景噪声相比较弱的情况下（称为低信噪比 (SNR) 事件，这在地下水库中很常见），SPM 分析面临局限性。 由于数学限制，它只能表征线性质点运动（即快速移动、易于检测的 P 波），使得其他波形（例如二次到达的 S 波）的分析具有挑战性。

该研究的主要作者、东北大学流体科学研究所助理教授 Yusuke Mukuhira 表示：“我们克服了传统 SPM 分析的技术挑战，并通过引入时间延迟组件将其扩展到更广泛的偏振实现。”

与现有技术相比，他的团队结合了时延组件，提高了 SPM 分析的准确性，能够表征包括横波在内的各种偏振波，并检测振幅较小的低信噪比事件。

该研究的一个关键创新是引入了一种基于第一个特征向量相位信息的新加权函数——一个特殊的向量，当乘以矩阵时，会产生原始向量的缩放版本。 加权函数的目的是根据信号的不同部分的重要性，为信号的不同部分分配不同的重要性级别，从而减少误报。 合成波形测试表明，这一添加显着改善了地震波偏振的评估，这是区分信号和噪声的关键因素。

“从技术上讲，我们开发了一种信号处理技术，可以改进时域和频域中的粒子运动分析，”Mukuhira 说。

研究团队使用荷兰格罗宁根气田记录的真实数据验证了他们的方法。 结果展示了卓越的地震运动检测性能，揭示了以前传统方法未注意到的两个低信噪比事件。

这些发现具有在地震学和地球物理学等各个领域应用的潜力，特别是在监测有限观测点的地下条件方面。 其影响延伸至地震监测、行星探索和资源开发。