【摘 要】
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地震监测是地震预警的方法之一,目前我国地震台的监测手段多数使用地震检波器,其能够灵敏的响应地震情况,常用的地震检波器都属于有源器件,容易受到电磁干扰等影响。近年来光纤分布式声学传感（Distributed Acoustic Sensing,DAS）使用无源的普通单模光纤作为传感元件,有着抗电磁干扰、抗腐蚀,铺设简易等优点,已经实现了DAS在振动监测和识别等领域的应用。基于DAS的地震预警存在诸多挑
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地震监测是地震预警的方法之一,目前我国地震台的监测手段多数使用地震检波器,其能够灵敏的响应地震情况,常用的地震检波器都属于有源器件,容易受到电磁干扰等影响。近年来光纤分布式声学传感（Distributed Acoustic Sensing,DAS）使用无源的普通单模光纤作为传感元件,有着抗电磁干扰、抗腐蚀,铺设简易等优点,已经实现了DAS在振动监测和识别等领域的应用。基于DAS的地震预警存在诸多挑战,其中最重要的是地震波传输速度快（3～7 km/s）,有效的地震预警需要在短时间内（10s以内）识别地震。目前,DAS结合深度学习可以对信号进行识别,但是在识别速度与准确率之间存在矛盾,所以目前DAS与深度学习结合的方法在地震信号的快速识别和识别准确率之间存在矛盾。本文针对DAS技术地震监测预警中地震信号的快速识别和识别准确率之间的矛盾进行工作。分析地震信号的频谱特征,将一维信号图像化,使用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）搭建的DSR-Net（DAS Seismic Recognition Network）网络结构对地震信号进行识别,实现了5s有效地震信号的识别以及20s有效地震信号的90%准确率以上的识别,为DAS地震实时监测预警提供了一种预警方法,DAS在地震监测中贡献一份力量。本文的主要研究内容包括以下几个部分:（1）通过地震预警的背景以及光纤传感在地震预警中的优势介绍了本文的研究背景和意义。介绍了分布式光纤传感技术的发展过程以及近年来的发展现状。最后介绍了DAS在地震监测中的发展现状。（2）介绍了光纤中的散射、DAS系统的传感原理以及系统结构。介绍了信号处理的方法及其原理:相位信号正交解调、Smooth滤波、短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）,一维信号图像化以及CNN的原理。（3）介绍了DAS监测信号的预处理过程:相位信号正交解调、相位信号的相位差分解缠绕、Smooth去趋势项和低通滤波。使用傅里叶变换和STFT分析预处理过后信号的频谱。介绍了格拉姆角场（Gramian Angular Field,GAF）、马尔可夫迁移场（Markov Transition Field,MTF）转换二维图像的流程。最后介绍了DSR-Net神经网络架构,以及VGG-16和ADE-NET两种图像分类网络。（4）介绍了现场实验环境铺设、光纤布设以及监测到6次自然地震的位置。分析了DAS监测地震信号与官方地震台信号的相关性,使用三种一维信号图像化方法转变DAS一维信号并分析图像特征。使用三种方法构建基础数据集为训练网络打下基础。然后使用基础数据集对DSR-Net网络进行训练测试,得到STFT、GAF和MTF的测试准确率分别为97.51%、77.22%和83.62%,证明了STFT图像在地震信号识别中有更大的优势。（5）介绍了包含四个不同时间尺度地震信号的STFT数据集构建方法,并使用DSR-Net、VGG-16和ADE-NET三种神经网络对数据集进行训练,对训练好的三种模型进行评价测试,得到混淆矩阵、测试准确率、精度、召回率以及F1值来评价模型的性能。DSR-Net网络识别单个样本所耗费的时间约为VGG-16网络的1/20。最终得到在5s有效地震信号的数据集训练下,DSR-Net的测试准确率87.37%,F1值80.57%,并且随着地震时长增加,准确率和F1值提升明显,在20s有效地震信号的数据集测试中测试准确率达到了94.22%,F1值达到了91.96%。
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