| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,171 |
| تعداد مقالات | 77,073 |
| تعداد مشاهده مقاله | 156,189,134 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 117,773,305 |
روشی خودکار برای گزینش منحنی پاشش مد پایه و برآورد قابلاعتماد سرعت فاز این مد در امواج سطحی | ||
| فیزیک زمین و فضا | ||
| مقاله 3، دوره 52، شماره 1، خرداد 1405، صفحه 33-43 اصل مقاله (1.39 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2026.408599.1007745 | ||
| نویسندگان | ||
| فاروق محمدیان* ؛ حمیدرضا سیاهکوهی | ||
| گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| امواج سطحی یکی از انواع امواج لرزهای هستند که در مطالعات لرزهای مخصوصاً لرزهنگاری غیرتهاجمی با اهداف زمینشناختی، مهندسی و مهندسی زلزله، اطلاعات ارزشمندی درباره ساختار زیرسطحی زمین فراهم میکنند. یکی از چالشهای اصلی تحلیل این امواج، استخراج منحنیهای پاشش است که رابطه بین سرعت فاز و فرکانس را نشان میدهد. روشهای مرسوم اغلب دستی و زمانبر بوده و احتمال خطا در تشخیص مد پاشش موردنظر را افزایش میدهند. در این پژوهش، روشی خودکار برای شناسایی منحنیهای پاشش ارائه شده است. این روش با جستوجوی هوشمند، مسیر بهینه را در امتداد مد پاشش مورد نظر پیدا میکند. الگوریتم پیشنهادی با دو راهبرد جستوجوی فرکانس پایین و فرکانس بالا، منحنی پاشش را بر اساس بیشینههای محلی انرژی در طیف سرعت فاز استخراج میکند. در راهبرد فرکانس پایین، حد تفکیکپذیری بر اساس طول پروفیل (فاصله بین اولین و آخرین گیرنده) تعیین میشود تا از انحراف الگوریتم به نقاط اشتباه جلوگیری شود. توانمندی روش با دادههای مصنوعی و واقعی بررسی شد. نتایج نشان میدهد که در داده تمیز، میانگین توان دو خطا (m/s)2۳/۶ و حداکثر خطای نسبی %8/1 است، در حالیکه روش انتخاب خودکار قلهها میانگین توان دو خطا (m/s)2161۸30 و خطای نسبی %116 داشت. درداده آغشته به نوفه (نسبت سیگنال به نوفه 25- دسیبل)، روش پیشنهادی میانگین خطای (m/s)2 156 و خطای نسبی %9/6 حاصل کرد که برتری قابلتوجهی نسبت به روش مقایسهای نشان میدهد. این روش میتواند زمان پردازش را کاهش بدهد و دقت تحلیل منحنی پاشش و برآورد مدل سرعت موج برشی را افزایش دهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| امواج سطحی؛ انتخاب خودکار؛ منحنی پاشش؛ مدل سرعت موج برشی | ||
| مراجع | ||
|
Abo-Zena, A. (1979). Dispersion function computations for unlimited frequency values. Geophysical Journal International, 58(1), 91-105. Aki, K., & Richards, P. (1980). Quantitative seismology. W. H. Freeman and Company. Behm, M., & Snieder, R. (2013). Love waves from local traffic noise interferometry. The Leading Edge, 32(6), 628-632. Bensen, G. D., Ritzwoller, M. H., Barmin, M. P., Levshin, A. L., Lin, F., Moschetti, M. P., Shapiro, N. M., & Yang, Y. (2007). Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad-band surface wave dispersion measurements. Geophysical Journal International, 169(3), 1239-1260. Boaga, J., Cassiani, G., Strobbia, C. L., & Vignoli, G. (2013). Mode misidentification in Rayleigh waves: Ellipticity as a cause and a cure. Geophysics, 78(4), EN17-EN28. Chen, X. (1993). A systematic and efficient method of computing normal modes for multilayered half-space. Geophysical Journal International, 115(2), 391-409. D'Amico, V., Picozzi, M., Baliva, F., & Albarello, D. (2008). Ambient noise measurements for preliminary site-effects characterization in the urban area of Florence, Italy. Bulletin of the Seismological Society of America, 98(3), 1373-1388. Dong, S., Li, Z., Chen, X., & Fu, L. (2021). DisperNet: An effective method of extracting and classifying the dispersion curves in the frequency–Bessel dispersion spectrum. Bulletin of the Seismological Society of America, 111(6), 3420-3431. Foti, S., Parolai, S., Albarello, D., & Picozzi, M. (2011). Application of surface-wave methods for seismic site characterization. Surveys in Geophysics, 32(6), 777-825. Gabriels, P., Snieder, R., & Nolet, G. (1987). In situ measurements of shear‐wave velocity in sediments with higher‐mode Rayleigh waves. Geophysical Prospecting, 35(2), 187-196. Gao, L., Xia, J., Pan, Y., & Xu, Y. (2016). Reason and condition for mode kissing in MASW method. Pure and Applied Geophysics, 173(5), 1627-1638. Haskell, N. A. (1953). The dispersion of surface waves on multilayered media: Bull. Seis. Soc. Am. Hu, M., Pan, Y., Wang, T., & Wang, Y. (2025). Automatic picking of surface-wave dispersion curves with an image segmentation method. Journal of Applied Geophysics, 233, 105615. Hu, S., Luo, S., & Yao, H. (2020). The frequency‐Bessel spectrograms of multicomponent cross‐correlation functions from seismic ambient noise. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 125(8), e2020JB019630. Lee, W. B., & Solomon, S. C. (1979). Simultaneous inversion of surface-wave phase velocity and attenuation: Rayleigh and Love waves over continental and oceanic paths. Bulletin of the Seismological Society of America, 69(1), 65-95. Liu, H., Li, J., & Hu, R. (2024). Automatic and adaptive picking of surface-wave dispersion curves for near-surface application. Journal of Applied Geophysics, 221, 105282. Luo, Y., Xia, J., Miller, R. D., Xu, Y., Liu, J., & Liu, Q. (2008). Rayleigh-wave dispersive energy imaging using a high-resolution linear Radon transform. Pure and Applied Geophysics, 165(5), 903-922. McMechan, G. A., & Yedlin, M. J. (1981). Analysis of dispersive waves by wave field transformation. Geophysics, 46(6), 869-874. Mi, B., Xia, J., Shen, C., Wang, L., Hu, Y., & Cheng, F. (2017). Horizontal resolution of multichannel analysis of surface waves. Geophysics, 82(3), EN51-EN66. Nakata, N., Snieder, R., Tsuji, T., Larner, K., & Matsuoka, T. (2011). Shear wave imaging from traffic noise using seismic interferometry by cross-coherence. Geophysics, 76(6), SA97-SA106. Nazarian, S., Stokoe II, K. H., & Hudson, W. R. (1983). Use of spectral analysis of surface waves method for determination of moduli and thicknesses of pavement systems (No. 930). Oghenekohwo, F., & Sacchi, M. D. (2021). Transform-domain noise synthesis and normal moveout-stack deconvolution approach to ground roll attenuation. Geophysics, 86(1), V15-V22. Park, C. B., & Carnevale, M. (2010). Optimum MASW survey—revisit after a decade of use. In GeoFlorida 2010: advances in analysis, modeling & design (pp. 1303-1312). Park, C. B., Miller, R. D., & Xia, J. (1999). Multichannel analysis of surface waves. Geophysics, 64(3), 800-808. Park, C. B., & Miller, R. D. (2008). Roadside passive multichannel analysis of surface waves (MASW). Journal of Environmental & Engineering Geophysics, 13(1), 1-11. Rovetta, D., Kontakis, A., & Colombo, D. (2021). Application of a density-based spatial clustering algorithm for fully automatic picking of surface-wave dispersion curves. The Leading Edge, 40(9), 678-685. Song, W., Feng, X., Zhang, G., Gao, L., Yan, B., & Chen, X. (2022). Domain adaptation in automatic picking of phase velocity dispersions based on deep learning. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127(6), e2021JB023389. Stokoe, K. H., Wright, S. G., Bay, J. A., & Roesset, J. M. (1994). Characterization of geotechnical sites by SASW method. In Geophysical characterization of sites (pp. 15-25). Thomson, W. T. (1950). Transmission of elastic waves through a stratified solid medium. Journal of Applied Physics, 21(2), 89-93. Virieux, J. (1986). P-SV wave propagation in heterogeneous media: Velocity-stress finite-difference method. Geophysics, 51(4), 889-901. Wang, J., Wu, G., & Chen, X. (2019). Frequency‐Bessel transform method for effective imaging of higher‐mode Rayleigh dispersion curves from ambient seismic noise data. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(4), 3708-3723. Wang, Z., Sun, C., & Wu, D. (2021). Automatic picking of multi-mode surface-wave dispersion curves based on machine learning clustering methods. Computers & Geosciences, 153, 104809. Xia, J., Xu, Y., & Miller, R. D. (2007). Generating an image of dispersive energy by frequency decomposition and slant stacking. Pure and Applied Geophysics, 164(5), 941-956. Yang, C., Wang, Y., & Lu, J. (2012). Application of Rayleigh waves on PS-wave static corrections. Journal of Geophysics and Engineering, 9(1), 90-97. Yang, Z., Chen, X., Pan, L., Wang, J., Xu, J., & Zhang, D. (2019). Multi-channel analysis of Rayleigh waves based on vector wavenumber transformation method (VWTM). In Geophysical Research Abstracts (Vol. 21). Yilmaz, O., Eser, M., & Berilgen, M. (2006). A case study of seismic zonation in municipal areas. The Leading Edge, 25(3), 319-330. Yong, A. K. (2021). Array-based Surface-wave Active-or Passive-source Recordings at 10 Seismic Station Sites in California. US Geological Survey (USGS) Data Release, 1094. Zhang, X., Jia, Z., Ross, Z. E., & Clayton, R. W. (2020). Extracting dispersion curves from ambient noise correlations using deep learning. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(12), 8932-8939. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 182 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 83 |
||