Вставить или изменитьслова, (удалить слова), единицы измерений выделить курсивом
Скачать 232.13 Kb.
|
Фрагмент (комплексной) сейсмограммы собирается 60 суммированных следов (маршруты) показанных в Фиге. 3 покрытия шесть семи проанализированных элементарных волн. РАЗМЕРЫ И КОРРЕКЦИЯ ВРЕМЕНИ ПУТЕШЕСТВИЯ И ИЗМЕНЕНИЙ АМПЛИТУДЫ Графики traveltime и изменений амплитуды полученной из обработанной комплексной сейсмограммы записанной в течение 10-дневной проверки показываются в Рисунках. 4-6, вместе с теоретическим графиком приливного усилия. Ниже мы даем некоторые объяснения в вычерчивании процедуры. Точное измерение колебаний времени путешествия записанного на других сеансах достигалось вычислением обратных спектров фазы соответствующих импульсов элементарной волны. Амплитуда Элементарной Волны обнаруживалась как абсолютный дискретный счет максимума данного импульса. Остаточный шум был оценен отдельно для каждой элементарной волны как среднее квадратное отклонение ?n в интервале времени перед P-волной первых прибытий. Так как источник и получатель автоматически были синхронизированы ( специальным кварцевым таймером точности 5+10-9), их неприспосовка брошенная тень на сейсмограммы как сдвиг прибытия общий на всех волнах. Таймер многократно проверялся или корректировался против радиосигналов Национального Обследования Времени, и соответствующие коррекции были внесены измеренные прибытия в течение обработки данных. Рисунок 4 показывает изменения времени путешествия для элементарной волны ссылки W4 скорректированной для дрейф часов ***(неприспосовка) и теоретический график приливного усилия. Изменения времени Путешествия других шести волн показываются в Фиге. 4 и 5 как различия ( си - t4) между этим временем путешествия Wi и элементарной волной ссылки W4 после вычитания постоянных компонентов. Это очевидно, что в этой только элементарной волне случая времени медведей эффектов W4 общей на целой сейсмограмме. Эти эффекты могут производиться ошибками синхронизации оставшимися после коррекции данных, локальными изменениями rheologic в источнике и областях получателя должными например на эффектах погоды на заземлении и, наконец,, приливным компонентом распространенным всеми элементарными волнами. Эти компоненты не будут очевидными в различиях времени путешествия ( си - t4). Тем не менее, с тех пор как лучи других волн не следуют тем же маршрутам, приливные эффекты на них будут разнородными и так изменения различия времени путешествия принесут индивидуальные характеристики этих эффектов, в более ясной форме чем изменение t4. Без трех аномальных прибытий W4 15 Октября, 16, и 18, серия времени t4 включает медленное положительное направление (бросишенная строка на Фиге. 4, a) против каких произвольных отклонений измеренного времени путешествия - в пределах 1 мс. Over первым днем приращение достигнутое +3 мс и затем стабилизированное в +4 мс что касается исходного состояния. Направление может в принципе иметь причины tectonic, но наиболее вероятно, производится поверхностными эффектами rheologic из-за влияния погоды и продолжительного сжатия земли под вибратором. Изолированные аномалии возможно производились ошибками synchronizartion как у них нет сопоставления на смежных записях, не очевидны в серии различия времени путешествия и остаточный шум в соответствующих сейсмограммах был даже ниже средства. Амплитуды того же самого шести элементарных волн вычерчиваться на Фиге. 6. Имейте В Виду, что в отличие от графиков путешествия-время, амплитуды показаны как абсолютные, а не относительные величины. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВОЛНОВОГО ПРИБЫТИЯ И СЕРИИ АМПЛИТУДЫ. ГРАНИЦА ОЦЕНИВАЕТ Визуальное обследование. Как правило, изменения различенные в течение непрерывных исследований требуют дальнейший анализ обнаруживать присущую связь, латентную периодичность, направления, и т.п.. За исключением вышеупомянутого видимого медленного направления traveltimes элементарной волны W4, серия показанная в Фиге. 5 и 6 взгляд chaotic. Никакая корреляция не увидена с приливными изменениями серьезности также. Это известное от многочисленных psycho-физических экспериментов, что гармонический сигнал с амплитудой B может визуально различаться против окружающего шума той же самой частоты со средним квадратным отклонением ?,ђ }?, при условии, что коэффициент сигнального шума (на основе средней квадратной амплитуды) - вышеуказанный 2: (7) В этом случае предела, рассеяние... наблюдаемых величин серии Y равных общей величине гармонического сигнального и произвольного шума (8) whereform из этого следует, в отношении условия (7), что если гармонический компонент не может различаться визуальным анализом, амплитуда не превышает величину (9) В конкретном, иметь вычитающее положительное направление из серии {t4} (смотри Фигу. 4, a) мы получили... = 0.5 мс. Inasmuch никакая видимая связь с приливами и эффектами отливов не наблюдана, мы можем указаться согласно (9), которое амплитуда приливного компонента, если он существует, не превышается (10) который соответствует относительному изменению скорости фазы W4 (t = 24.74 s) меньше чем... или 2.5+10-3 % (11) Причинный Анализ произвольного разброса времени путешествия. Окружающий шум в сейсмограммах - сначала физически очевидная причина разброса времени путешествия. Эффект может быть предсказан используя известную формулу [2] (12) где ?t - среднее квадратное отклонение времени путешествия данной элементарной волны с амплитудой A,? N - среднее квадратное отклонение окружающего шума, f0 - сигнальная частота predominate. Если сейсмограмма является результатом корреляции vibrosignal, как в данном случае, f0 -, как правило, центральная частота спектра шума. Выражение (12) - в силе для singnal-шума коэффициентов свыше 10 быть обычный случай, в противном случае проверка не имеет смысл. Шум в серии различия времени путешествия {си - tJ} оценивается формулой (13) где rN ( си - tJ) является фон-нормализованным компонентом шума. Так как rN < 1, это выражение всегда правильное. Сравнение полученного ?t' с ?t рассчитанный немедленно из серии {си - tj}, мы можем решить, что если ?t? ?t', разброс в основном вызывается окружающим шумом; если ?t >> ?t', некоторые другие значимые причины должны быть найдены. Случай, когда ?t < ?t' физически невозможно и свидетельствует о серьезной ошибке на обработке. Обнаружение латентной связи методом корреляции. Анализ корреляции разрешает обнаруживать отношение между двумя сериями или между серией и известной функцией затемненными произвольными ошибками измерения. Это лучшее пригодное для дискретной серии времени чем спекральный анализ. Оценивать гипотетический приливный компонент в изменениях некоторых параметров, следующая статистическая проблема должна считаться. Пусть X и Y будет две произвольных величины, производный от двух других independed произвольных величин? и N как (14) (15) где G и B - константы. G Принято известная (амплитуда изменений серьезности), N (произвольная ошибка в размерах некоторого параметра Y сейсмической волны) имеет нормальное распределение со средним квадратным отклонением ?N,? распространен единообразно над областью (0.2?). Мы должны оценить константу B на выборе независимых размеров n (количество размеров взятых в течение проверки периода, или длины серии). Физически величина? модели приливная фаза, которая является ни в коем случае произвольным компонентом. Тем не менее, если рассматривать, что размеры будут взяты в произвольных моментах времени, такой метод - в силе, поскольку это предположение не улучшает конечную оценку что касается реальной ситуации. Решение этой проблемы ведет к следующему результату. Коэффициент корреляции произвольных величин X и Y (14), (15) определяется выражением (16) где? - амплитуда коэффициента сигнала-шум в серии наблюдения (17) Отношение (16) разрешает ограничивать исходный коэффициент сигнального шума (17) через оценку коэффициента корреляции серии X и Y: (18) где истиная величина rXY может заменяться своей эмпирической оценкой. Таким образом, алгоритм статистической оценки приливного компонента B включает следующие шаги: 1) calcualtion среднего квадратного отклонения серии Y; 2) вычисление rXY; 3) вычисление начального коэффициента сигнального шума? формулой (18); 4) оценка B формулой получила из (17): (19) где с тех пор? << 1, ошибки измерения ?N могут заменяться со средним квадратным отклонением серии Y. Точность и устойчивость этой оценки могут проверяться через среднее квадратное отклонение ?r эмпирического коэффициента корреляции, которое - известный [25], чтобы зависеть от объема выбора n как (20) Величина постоянного G - в этом случае никакого значения. Позвольте теперь оценивать приливный компонент в изменении времени путешествия элементарной волны ссылки W4, использующей эти уравнения и реальные данные. Самая Верхняя корреляция между приливным эффектом и изменением t4 (исключение направления) было в r* = 0.17 и связанное с 4-часовым сдвигом серии времени путешествия {t4} относительно приливов и кривой отливов. Ошибка rms в этой оценке показала, чтобы быть ?r = 0.12 согласно (20), то есть низкого статистического значения. Тем не менее, принимая эмпирическую величину r* = 0.17, чтобы быть наиболее надежным, найдите соответствующий коэффициент сигнального шума? ? r = 0.17 и амплитуда приливного компонента (18) и (19): (21) Следовательно, используя дополнительный анализ корреляции мы пришли к обнаруживаемому пределу приливного компонента более чем пять времен ниже, чем видимая величина (10), до путешествия-времени относительной величины 0.5+10-5. Полученный результат должен считаться с точки зрения вероятности. Он означает, что если корреляция между временем путешествия и приливами и отливами существует, это может оцениваться вышеуказанной величиной, которая соглашается с наблюдениями, но эти экспериментальные данные и объем выбора недостаточные для более подробного вывода. Кроме того, грубый статистический estimates отношения между двумя сериями появляется слишком оптимистический, по мере того как они игнорируют (неотношение) истиная вероятность распределения данных оставаясь недостижимым. Оценивать вероятный естественный разброс эмпирического коэффициента корреляции в случае, когда серия недоставать любой постоянный компонент, мы выполнили цифровой эксперимент в корреляции независимых выборов произвольных чисел в n = 60 как по происхождению с реальной приливной функцией. Некоторые выборы показали, чтобы содержать перемещенную серию с коэффициентом корреляции вплоть до 0.15-0.2. Следовательно, обнаруживаемый предел приливного изменения скорости переоценивается, несмотря на вышеуказанная формальная величина, и в действительности это должно быть значительно ниже, чем 0.5+10-5. Оценивает корреляции между различиями времени путешествия {си - tj} других шести элементарных волн и приливный компонент не показал абсолютным величинам выше, что для {t4} и, следовательно, не противоречьте полученной верхней величине границы. Оценка Границы чувствительности скорости в напряжениях. Давайте окажемся, согласно (1), "визуальный" v1 и "статистическая" граница v2 оценивает чувствительности напряжения скорости консолидированной корки в данной области, использующей полученную границу оценивает Bmax (10) и (21) амплитуды приливного компонента в принеме изменений времени путешествия? 0.01 Зона P =, 25 s t0 =: (22) (23) Сравнение последней оценки с подразумевающейся величиной 0.008 %/зоны показывает, что положительное обнаружение приливного эффекта в изменениях скоростей P-волна требуется о порядке высшей точности величины. Дополнительно к улучшению синхронизации и расширяти серии времени, идеи исследовать различия времени путешествия P- и S-волны, которые являются свободными от ошибок синхронизации появляются обещение но не достигнуты в нашем эксперименте. Анализ изменений амплитуды. Наблюдаемые изменения амплитуд семи элементарных волн показываются в Фиге. 6. Средние и средние квадратные амплитуды для каждой элементарной волны выбора даются в столбцах 4 и 5 Таблицы 1. К тому же, мы определяем nosie разброс в свободных сегментах от волны (перед первыми прибытиями) каждой сейсмограммы... и средство над всеми сейсмограммами...: (24) Это увидено из Таблицы, что разброс амплитуды является везде вышеуказанным средним шумом (24) и очевидно зависит от соответствующих амплитуд. Он указывает, что окружающий шум не - единственная причина разброса но есть компонент выступающий в качестве произвольного коэффициента увеличения. Этот компонент мог обусловиться в приливах и отливах, но иметь никакая очевидная корреляция между изменениями амплитуды и приливным напряжением (Фига. 6, a) это разумно, чтобы проверить более простую гипотезу первая, та же самая нестабильность вибратора. В этом случае статистическая модель колебаний может выглядеть как суммой произвольного компонента увеличения изменения амплитуды и шума окружающей среды. Рассматривайте следующую проблему. Пусть амплитуды Ai и Aj двух элементарных подходящих статистических уравнений волн (25) (26) где... и... - математические ожидания амплитуд Wi и Wj; Ni И Nj - произвольные величины, представляющие произвольный окружающий шум в данное время меры амплитуд Ai и Aj, соответственно. Ni И Nj позволять нуль означать величины, идентичный разброс... и коэффициенты корреляции rN (я, j); ? - не-мерная произвольная величина с нулевым ожиданием и средним квадратным отклонением? << 1, который характеризует взаимно подчиненное multiplicative колебание амплитуд Ai и Aj. Это допущено что изменение? - то же для всех элементарных волн. Физическая величина (1 + ?)ђ }?) описывает компонент изменений амплитуды общий на всех элементарных волнах, которая производится произвольными колебаниями источника (звучание) амплитуда. Мы должны оценить среднее квадратное отклонение? (multiplicative нестабильность амплитуды). Момент корреляции между измеренными амплитудами пары элементарной волны представлял (25) и (26), в отношении предположений, после того, как преобразование выглядит как: (27) где rN (я, j) - коэффициент корреляции шума в одной и той же сейсмограмме, очевидно, равных backgound-нормирующее за один раз сдвиг шума равный различию времени между прибытиями Wi и Wj. Эта функция может легко оцениваться из сейсмограмм, а первое приближение это может заменяться с теоретическим выражением [26] (28) где F и f0 - развертка bandpass и средняя частота, соответственно. В этом случае F = 4 Hz, f0 = 7.5 Hz. Замена в си (28) и tj для других пар элементарной волны (Таблица 1, столбца 3), мы можем оценить соответствующие коэффициенты корреляции шума. Если экспресс среднее квадратное отклонение из уравнения (27) и момент корреляции... как…, когда (delta_i), (delta_j) и (rA) - среднее квадратное отклонение и коэффициент корреляции измеренных амплитуд двух элементарных волн (Ai и Aj) соответственно, мы получаем (29) Это выражение позволяет оценивать (в диапазоне предполагаемой физической модели) нестабильность амплитуды развертки разделяя это с окружающего шума. Неравенство дельт оценивалось из других пар элементарной волны (я, j), и тем более, что получая воображаемые величины свидетельствует о ложности выбранной модели. Правая половина таблицы содержит матрицу коэффициента корреляции пары амплитуд для всех семи элементарных волн с статистически значимыми коэффициентами (выше 2?, какое согласно (20) - 0.26). Некоторые элементарные волны показывают довольно прочную корреляцию амплитуды, и это оказывается подтверждает гипотетическую модель их отношения через изменения амплитуды развертки. Уровень (степень) волнового отношения ?, ¬Ї. ђ }?, вычисленное формулой (29) - 5-6 % для большинства элементарных волн. Тем не менее, факт статистически значимой отрицательной корреляции амплитуды W2 с некоторыми элементарными волнами беспокоит и не мочь объясняться простой моделью (25) и (26). В настоящее время мы можем объяснить этому экзотическим механизмом изменения образца излучения, которое является действительно способным вызвать другие эффекты в сейсмические лучи. Действительно, нет причин медицинского осмотра изменений амплитуды незакрытого вибратора как машина: фактический (мотив) усилие строго связан с частотой развертки и последний воспроизводится на точности 10-8. Все действительно наблюдающее изменения амплитуды развертки несомненно связаны с внешними эффектами, или около-области или дистанционной. Если мы принимаем изменчивость середины (вызванное эффектами погоды или вибрацией собой),, мы можем построить гипотезу, который это влияние влияет на как интенсивность так и образец сейсмического излучения. |
Похожие:
 | Реферат Текстовый процессор Word Для форматирования отдельных фрагментов текста их нужно выделить и нажать в панели инструментов кнопку ж для оформления полужирным... | | Коллективный договор заключен в соответствии с Трудовым кодексом Курсивом выделены пункты (или часть пункта) в которые были внесены изменения и (или) дополнения |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Эти вопросы? Д: Удалить нервы. Или подействовать на них каким-то веществом, или холодом –в общем, выключить их | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Работа над интонацией в (вставить год обучения – по выбору преподавателя) классе на примере (вставить автора и название произведения... |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Дополните предложения словами из таблицы задания № Обращайте внимание на форму слова которое нужно вставить | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... ... |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Жны выучить словарные слова по теме «Площади и объемы». Отдельным ученикам были выданы индивидуальные задания подготовить доклады... |  | Материалы для самостоятельной работы по дисциплине Введение Правовые основы обеспечения единства измерений. Основные положения закона РФ об обеспечении единства измерений. Государственная... |
| Материалы для самостоятельной работы по дисциплине Введение Правовые основы обеспечения единства измерений. Основные положения закона РФ об обеспечении единства измерений. Государственная... | | Программа учебной дисциплинЫ «Математическая обработка результатов измерений» Целью изучения дисциплины является получение студентами современных знаний по математической обработке измерений, неизбежно содержащих... |
| Конспект урока профессия: «Закройщик», срок обучения 4 года, 3 курс... Тип урока: Совершенствование знаний по теме «Снятие измерений, анализ измерений» | | Урок обществознания Тип урока: Совершенствование знаний по теме «Снятие измерений, анализ измерений» |
| А., г. Мурманск Программные задачи Тип урока: Совершенствование знаний по теме «Снятие измерений, анализ измерений» | | Конспект образовательной деятельности Тип урока: Совершенствование знаний по теме «Снятие измерений, анализ измерений» |
| Http://festival. 1september ru Тип урока: Совершенствование знаний по теме «Снятие измерений, анализ измерений» | | План-конспект занятия по технологии Тип урока: Совершенствование знаний по теме «Снятие измерений, анализ измерений» |
