CN115963557B - 基于地震危险一致性的地震动记录选取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于地震工程技术领域，公开了一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法及装置。该方法包括：根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据并进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率；根据预设分类策略对等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据以及对应的地震情景；根据等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱；根据随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录；根据目标地震动记录对目标场地进行地震风险和地震韧性评估。通过上述方式，得到与场地地震危险性相一致的地震动记录，可以提高场地建筑物地震风险分析的精度和效率。

Description

基于地震危险一致性的地震动记录选取方法及装置

技术领域

本发明涉及地震工程技术领域，尤其涉及一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法及装置。

背景技术

地震风险和地震韧性评估是降低城市群建筑物地震损失的有效手段。地震风险和地震韧性评估一个重要的步骤是建筑物的地震易损性分析，其中涉及到结构的概率地震需求分析，即给定一个实际场地，考虑目标场地的地震危险性特性，通过结构概率响应分析来计算结构的工程需求参数，比如最大层间位移角和楼层反应谱。开展结构概率响应分析，则需要选取一组与目标场地的地震危险性特性相一致的地震动记录，即地震危险一致性的地震动记录，否则会引起大的风险计算误差。

在地震发生时，位于同一个场地的多个建筑物通常遭受同样的地震动记录作用，因此在计算该场地多个建筑物的地震风险时，应采用同一组地震动记录。但是，每个建筑物的自振周期通常差异较大，若采用传统的地震危险一致性的地震动记录选取方法，只能在少数几个周期下与场地地震危险性曲线保持近似的一致性。如此，使用该组地震动记录对一个场地上所有建筑物开展地震风险分析时，则会因该组地震动记录与大部分建筑物自振周期对应的地震危险性曲线不具有一致性而导致地震风险的计算误差。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法及装置，旨在解决现有技术中使用传统地震动记录选取方法得到的地震动记录与大部分建筑物自振周期对应的地震危险性曲线不具有一致性，导致地震风险存在计算误差，影响地震风险评估的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法，所述方法包括以下步骤：

根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，所述预设强度水平为低地震动强度水平；

对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，所述等效地震为地震震级数据与震中距数据的组合；

根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景；

根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱；

根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录；

根据所述目标地震动记录对所述目标场地进行地震风险和地震韧性评估。

可选地，所述对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，包括：

对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干地震震级数据与震中距数据的组合，以及各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率；

根据所述地震震级数据与震中距数据的组合，确定各等效地震；

根据所述各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率，确定各等效地震对应的年超越率；

根据所述各等效地震对应的年超越率，确定各等效地震的等效地震年发生率。

可选地，所述地震情景数据包括情景震级数据与情景震中距数据，所述地震情景包括近断层小震情景、近断层大震情景、远断层大震情景以及远断层小震情景，所述根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，包括：

根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据；

根据所述各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据与平均震中距数据；

根据所述平均地震震级数据，确定情景震级数据；

根据所述平均震中距数据，确定情景震中距数据；

根据所述情景震级数据与情景震中距数据，确定各组等效地震的地震情景数据。

可选地，所述根据所述各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据与平均震中距数据，包括：

获取等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系；

根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和地震震级数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据；

获取等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系；

根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和震中距数据，确定各组等效地震的平均震中距数据。

可选地，所述根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱，包括：

获取所述各地震情景的地震情景发生率；

根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量；

根据所述地震情景的选取数量和地震情景数据，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟建立各地震情景的随机目标反应谱。

可选地，所述获取所述各地震情景的地震情景发生率，包括：

根据所述目标场地的潜在震源数量，确定需求等效地震数量；

获取等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系；

根据所述等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系，以及需求等效地震数量与各地震情景中的等效地震年发生率，确定各地震情景的等效地震发生率；

获取地震情景发生率与等效地震发生率之间的对应关系；

根据所述地震发生概率与等效地震发生率之间的对应关系，以及各地震情景的等效地震发生率，确定各地震情景的地震情景发生率。

可选地，所述根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量，包括：

获取预设选取数量；

获取选取数量与地震情景发生率之间的对应关系；

根据所述选取数量与地震情景发生率之间的对应关系，以及预设选取数量和各地震情景的等效地震发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量。

可选地，所述根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录的步骤之前，还包括：

根据所述各地震情景的随机目标反应谱，确定所述目标周期下的年超越概率曲线与场地地震危险性曲线；

对所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线进行比较，在所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线满足预设误差时，执行根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录的步骤。

可选地，所述根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录，包括：

根据所述各地震情景的随机目标反应谱与地震情景数据，在预设地震动数据库中，确定各地震情景的地震动记录；

将所述各地震情景的地震动记录进行组合，确定目标地震动记录。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于地震危险一致性的地震动记录选取装置，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取装置包括：

获取模块，用于根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，所述预设强度水平为低地震动强度水平；

所述获取模块，还用于对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，所述等效地震为地震震级数据与震中距数据的组合；

选取模块，用于根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景；

所述选取模块，还用于根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱；

所述选取模块，还用于根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录；

评估模块，用于根据所述目标地震动记录对所述目标场地进行地震风险和地震韧性评估。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于地震危险一致性的地震动记录选取设备，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于地震危险一致性的地震动记录选取程序，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取程序配置为实现如上文所述的基于地震危险一致性的地震动记录选取方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于地震危险一致性的地震动记录选取程序，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取程序被处理器执行时实现如上文所述的基于地震危险一致性的地震动记录选取方法的步骤。

在本发明中，根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，对目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据地震情景数据，确定地震情景数据对应的地震情景，根据各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱，根据各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录，根据所述目标地震动记录对目标场地进行地震风险和地震韧性评估。相较于采用传统的地震危险一致性的地震动记录选取方法，只能在少数几个周期下与场地地震危险性曲线保持近似的一致性，本发明可以获得一组与任意周期下场地地震危险性相一致的地震动记录，该组地震动记录可以适用于区域内任何一个建筑物的结构概率响应分析，提高场地建筑物地震风险分析的精度，为建立精细化区域建筑物灾害模型提供强有力的基础。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于地震危险一致性的地震动记录选取设备的结构示意图；

图2为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的传统选取的地震动记录示意图；

图4为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的等效地震分组示意图；

图5为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的整体流程示意图；

图6为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的核电站场地位置示意图；

图7为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的核电站场地周围震源分布示意图；

图8为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的地震危险性曲线示意图；

图9为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的地震危险性分解结果示意图；

图10为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的目标反应谱确定的曲线对比情况示意图；

图11为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取方法一实施例的选取的地震动记录确定的曲线对比情况对比示意图；

图12为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于地震危险一致性的地震动记录选取设备结构示意图。

如图1所示，该基于地震危险一致性的地震动记录选取设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于地震危险一致性的地震动记录选取设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于地震危险一致性的地震动记录选取程序。

在图1所示的基于地震危险一致性的地震动记录选取设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于地震危险一致性的地震动记录选取设备中，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于地震危险一致性的地震动记录选取程序，并执行本发明实施例提供的基于地震危险一致性的地震动记录选取方法。

本发明实施例提供了一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法，参照图2，图2为本发明一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取方法包括以下步骤：

步骤S10：根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据。

需要说明的是，本实施例的执行主体为计算机，可为任一能够执行基于地震危险一致性的地震动记录选取程序的计算机，通过计算机中设有的基于地震危险一致性的地震动记录选取程序，实现与场地地震危险性一致的地震动记录的选取。

可以理解的是，地震风险和地震韧性评估是降低城市群建筑物地震损失的有效手段，其中一个重要的步骤是建筑物的地震易损性分析，涉及到结构的概率地震需求分析，即给定一个实际场地，考虑目标场地的地震危险性特性，通过结构概率响应分析来计算结构的工程需求参数，比如最大层间位移角和楼层反应谱。而开展结构概率响应分析，需要选取一组与目标场地的地震危险性特性相一致的地震动记录，即地震危险一致性的地震动记录，否则会引起大的风险计算误差。对于一组地震危险一致性的地震动记录，其谱加速度值在不同周期下的超越概率曲线与场地概率地震危险性分析得到的地震危险性曲线保持一致。传统的地震危险一致性的地震动记录选取方法，都是基于条件谱作为目标谱进行地震动记录选取的，条件谱最大的缺陷，是基于一个特定结构自振周期对应的谱加速度值(该谱加速度值对应一个特定的地震危险性水平)而建立起来的，其计算表达式如下：

式中，表示T_i周期对应的条件均值谱，表示在lnSa(T^*)条件下T_i周期对应的对数标准差，T^*表示特定结构的自振周期，μ_lnSa(M，R，T_i)和σ_lnSa(M，T_i)分别表示谱加速度值在T_i周期的对数均值和对数标准差，M表示地震震级，R表示震中距，ρ(T_i，T^*)表示周期T_i和T^*对应的谱加速度值的相关系数，ε(T^*)表示谱型系数。

基于上式选取的一组地震动记录，在特定结构自振周期T^*处具有相同的谱加速度值，只能代表一个地震动强度水平。为了选取具有多个地震动强度水平的地震动记录，需要从小到大依次选取十个离散的Sa(T^*)值，针对每个离散的Sa(T^*)值，分别建立条件谱并选取相应的十组地震动记录，然后将选取的十组地震动记录合并为一组地震动记录，通过主观调整其它周期的反应谱值标准差，最终形成一组近似的地震危险一致性的地震动记录，且只能在两到三个周期上与场地地震危险性近似保持一致性，如图3所示。图3中虚线代表场地地震危险性曲线，实线代表一组近似的地震危险一致性的地震动记录对应的经验超越概率曲线，T_i和T_k分别为两个周期，其对应的经验超越曲线通过增大该两个周期上谱加速度值标准差10％获得。

应当理解的是，在概率地震需求分析中，常常需要分析工程需求参数在任何一个地震动强度水平下的概率分布。而传统的地震动选取方法基于十个离散的Sa(T^*)值选取的十组地震动记录，只能计算出每个离散Sa(T^*)值代表的地震动强度水平下工程需求参数的概率分布，如果需要计算任意地震动强度水平下工程需求参数的概率分布，则需要利用插值方法来实现。如此则会引入插值误差，将降低地震风险分析的精度。同时，传统方法由于深深受到指定Sa(T^*)值的影响，其选取的地震动记录确定的谱加速度超越概率曲线只能在结构自振周期上与场地的地震危险性曲线保持可控的一致性，而在其它非自振周期上，则无法控制其一致性，基本上采用主观地调整其它周期上谱加速度的标准差，以获得近似的一致性。

需要说明的是，位于同一个场地的多个建筑物，在地震发生时，通常遭受同样的地震动记录作用，因此在计算该场地多个建筑物的地震风险时，应采用同一组地震动记录。但是，每个建筑物的自振周期通常差异较大，若采用传统的地震危险一致性的地震动记录选取方法，只能在少数几个周期下与场地地震危险性曲线保持近似的一致性，使用该组地震动记录对一个场地上所有建筑物开展地震风险分析时，则会因该组地震动记录与大部分建筑物自振周期对应的地震危险性曲线不具有一致性而导致地震风险的计算误差。因此，本实施例提出一种可与任意周期对应的地震危险性曲线相一致的地震动记录选取方法。

可以理解的是，所述目标场地可为任一需要进行地震风险和地震韧性评估的场地，可根据实际情况进行选择，本实施例对此不做限制。所述目标周期可为任一周期，例如：0.01秒周期，可根据实际情况进行选择，本实施例对此不做限制。所述预设强度水平指的是预先设置的地震动强度水平，由于在不同周期下，同一个地震动强度水平对应的超越目标值不一样，而对于不同的周期，针对低地震动强度水平的概率地震危险性分析得到的结果基本相同，因此，本实施例针对任意一个周期下的低地震动强度水平开展概率地震危险性分析，即预设强度水平为低地震动强度水平。所述目标地震动强度数据为选择的足够小的地震动强度参数值。

应当理解的是，目标周期对应的谱加速度值，即为地震峰值加速度(peak groundacceleration，PGA)，本实施例选取pga_min＝1.0×10^-7g作为目标地震动强度数据进行说明。

在具体实现中，针对一个目标场地的任一个周期，选择一个低地震动强度水平的地震动强度参数值，进行后续概率地震危险性分解。

步骤S20：对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率。

进一步地，所述步骤S20包括：对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干地震震级数据与震中距数据的组合，以及各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率，根据所述地震震级数据与震中距数据的组合，确定各等效地震，根据所述各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率，确定各等效地震对应的年超越率，根据所述各等效地震对应的年超越率，确定各等效地震的等效地震年发生率。

需要说明的是，所述等效地震为地震震级数据与震中距数据的组合，所述地震震级数据与震中距数据的组合指的是地震震级M和震中距R的组合。所述年超越率指的是超越该足够小的目标地震动强度数据的年发生概率，所述等效地震年发生率指的是各等效地震对应的年发生概率，即每组地震震级M和震中距R对应的年发生概率。

可以理解的是，对目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，可以得到一系列的地震震级和震中距组合(M_k，R_k)，k＝1，2，...，n，以及在各地震震级和震中距组合下，超越pga_min＝1.0×10^-7g的年发生概率，其表计算达式如下：

式中，λ(PGA＞pga_min，M＝M_k，R＝R_k)表示年超越率，M_k表示第k个地震震级，R_k表示第k个地震震中距，pga_min表示目标地震动强度数据，(M_k，R_k)表示第k个地震震级和震中距组合，N_s表示潜在地震震源数量，ν_i表示第i个潜在地震震源的年发生率。

应当理解的是，等效地震为地震震级和震中距组合(M_k，R_k)。当PGA的超越目标pga_min足够小时，P(PGA＞pga_min|M_k，R_k)≈1，pga_min＝1.0×10^-7g满足足够小要求，可以得到如下计算表达式：

式中，λ(PGA＞pga_min，M＝M_k，R＝R_k)表示年超越率，M_k表示第k个地震震级，R_k表示第k个地震震中距，pga_min表示目标地震动强度数据，N_s表示潜在地震震源数量，ν_i表示第i个潜在地震震源的年发生率。此处，(M_k，R_k)表示第k个等效地震，λ_k(M_k，R_k)表示第k个等效地震年发生率。

在具体实现中，选择一个低地震动强度水平对应的微小地震动强度参数值进行概率地震危险性分解，得到一系列的地震震级和震中距组合(等效地震)以及在每组地震震级和震中距组合下，超越该微小地震动强度参数值的年发生率(年超越率)，并进一步推导出各等效地震对应的年发生率(等效地震年发生率)。

步骤S30：根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景。

进一步地，所述步骤S30包括：所述根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，根据所述各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据与平均震中距数据，根据所述平均地震震级数据，确定情景震级数据，根据所述平均震中距数据，确定情景震中距数据，根据所述情景震级数据与情景震中距数据，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景。

需要说明的是，所述预设分类策略指的是根据震级和震中距对等效地震分类的方式，如图4所示，本实施例将等效地震分为四组：近断层小震组G1、近断层大震组G2、远断层大震组G3以及远断层小震组G4，将震级在4.5～6.0范围内、震中距在0～50km范围内的等效地震分入G1组，将震级在6.0～8.0范围内、震中距在0～50km范围内的等效地震分入G2组，将震级在6.0～8.0范围内、震中距在50～200km范围内的等效地震分入G3组，将震级在4.5～6.0范围内、震中距在50～200km范围内的等效地震分入G4组。每组都有对应的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据。

可以理解的是，将等效地震分组后，可以计算出每组的平均地震震级和平均震中距，用以建立地震情景。每组等效地震的平均地震震级的计算过程包括：获取等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系，根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和地震震级数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据。每组等效地震的平均震中距的计算过程包括：获取等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系，根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和震中距数据，确定各组等效地震的平均震中距数据。

应当理解的是，所述等效地震数量指的是每组中等效地震的数量，所述平均地震震级数据为各组对应的平均地震震级，所述等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系指的是平均地震震级的计算关系式，如下所示：

式中，代表第i组等效地震的平均地震震级，代表第i组等效地震中的等效地震数量，λ_j(M_j，R_j)代表第j个等效地震年发生率，λ_k(M_k，R_k)代表第k个等效地震年发生率，M_j代表第j个等效地震的地震震级，将每组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和地震震级数据代入，则可得到各组等效地震的平均地震震级。所述平均震中距数据为各组对应的平均震中距，所述等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系指的是平均震中距的计算关系式，如下所示：

式中，代表第i组等效地震的平均震中距，代表第i组等效地震中的等效地震数量，λ_j(M_j，R_j)代表第j个等效地震年发生率，λ_k(M_k，R_k)代表第k个等效地震年发生率，R_j代表第j个等效地震的震中距，将每组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和震中距数据代入，则可得到各组等效地震的平均震中距。

需要说明的是，每组等效地震都可以建立相应的地震情景，本实施例中的四组等效地震，可以建立近断层小震情景、近断层大震情景、远断层大震情景以及远断层小震情景这四个地震情景。所述地震情景数据指的是各地震情景相关的数据，包括情景震级数据与情景震中距数据，所述情景震级数据为各地震情景对应的地震震级，所述情景震中距数据为各地震情景对应的震中距，由于每组等效地震已确定平均地震震级和平均震中距即各地震情景有对应的平均地震震级和平均震中距则使用计算得到的平均地震震级和平均震中距代表各地震情景的地震震级和震中距，即情景震级数据为情景震中距数据为

在具体实现中，将等效地震根据震级和震中距分为四组：近断层小震组，近断层大震组，远断层大震组以及远断层小震组，针对每组分别计算其平均地震震级和平均震中距，使用平均地震震级和平均震中距代表各地震情景的地震震级和震中距，建立四个对应的地震情景。

进一步地，每个地震情景都有对应的发生概率，即地震情景发生率，其计算过程包括：根据所述目标场地的潜在震源数量，确定需求等效地震数量，获取等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系，根据所述等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系，以及需求等效地震数量与各地震情景中的等效地震年发生率，确定各地震情景的等效地震发生率，获取地震情景发生率与等效地震发生率之间的对应关系，根据所述地震发生概率与等效地震发生率之间的对应关系，以及各地震情景的等效地震发生率，确定各地震情景的地震情景发生率。

可以理解的是，所述潜在震源数量为目标场地中的所有潜在震源，所述需求等效地震数量指的是对场地开展概率地震危险性分析所需要考虑的等效地震数目，其个数由目标场地所有潜在震源确定。所述等效地震发生率指的是等效地震的发生概率，所述等效地震年发生率、需求等效地震数量与等效地震发生率之间的对应关系指的是等效地震发生率的计算关系式，如下所示：

式中，P(M_j，R_j)代表第j个等效地震的等效地震发生率，N_MR代表需求等效地震数量，λ_j(M_j，R_j)代表第j个等效地震年发生率。将需求等效地震数量与各地震情景中的等效地震年发生率代入，可以得到各地震情景的等效地震发生率。所述地震情景发生率与等效地震发生率之间的对应关系指的是地震情景的地震情景发生率的计算关系式，如下所示：

式中，代表第i组地震情景的地震情景发生率，P(M_j，R_j)代表第j个等效地震的等效地震发生率，代表第i组等效地震中的等效地震数量，将计算得到的各地震情景的等效地震发生率代入，可以得到各地震情景的地震情景发生率。

应当理解的是，每个地震情景都有对应的地震震级、震中距和地震情景发生率。

步骤S40：根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱。

进一步地，所述步骤S40包括：获取所述各地震情景的地震情景发生率，根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量，根据所述地震情景的选取数量和地震情景数据，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟建立各地震情景的随机目标反应谱。

需要说明的是，所述预设选取数量为拟选取与场地地震危险性一致的地震动记录的数目，例如：200、300，本实施例对此不做限制，可根据实际情况进行设定。所述记录选取数量指的是每个地震情景选取与场地地震危险性一致的地震动记录的数量。

可以理解的是，各地震情景的记录选取数量需要根据每个地震情景的发生概率确定，其具体过程包括：获取预设选取数量，获取选取数量与地震情景发生率之间的对应关系，根据所述选取数量与地震情景发生率之间的对应关系，以及预设选取数量和各地震情景的等效地震发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量。

应当理解的是，所述选取数量与地震情景发生率之间的对应关系指的是记录选取数量的计算关系式，如下所示：

式中，n^gm代表基于第i个地震情景选取的地震动记录数量，n^gm代表预设选取数量，代表floor函数，即向下取整数，代表第i个地震情景的地震情景发生率。将预设选取数量和各地震情景的等效地震发生率代入，可以得到各地震情景的记录选取数量。

在具体实现中，根据计算得到的四个地震情景的地震震级和震中距，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟方法，针对每个地震情景，随机生成指定数目的随机目标反应谱。

步骤S50：根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录。

进一步地，所述步骤S50包括：根据所述各地震情景的随机目标反应谱与地震情景数据，在预设地震动数据库中，确定各地震情景的地震动记录，将所述各地震情景的地震动记录进行组合，确定目标地震动记录。

需要说明的是，所述预设地震动数据库可为任一公开数据库，例如：太平洋地震工程研究中心地震动数据库，本实施例对此不做限制，所述目标地震动记录为最终得到的一组与场地地震危险性相一致的地震动记录。

在具体实现中，根据每个地震情景的地震震级、震中距以及相应数目的目标反应谱，分别从公开数据库中选取相应数量的地震动记录。然后将基于四个地震情景选取的地震动记录合成一组，即得到一组与场地地震危险性相一致的地震动记录。

进一步地，步骤S50之前，还包括：根据所述各地震情景的随机目标反应谱，确定所述目标周期下的年超越概率曲线与场地地震危险性曲线，对所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线进行比较，在所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线满足预设误差时，执行步骤S50。

在具体实现中，将四个地震情景选取的地震动记录合成一组，结合目标场地潜在地震震源的年发生率，确定出各个周期下的经验超越概率曲线，并与相应周期场地地震危险性曲线做比较，确保两者差异在允许误差值之内。

步骤S60：根据所述目标地震动记录对所述目标场地进行地震风险和地震韧性评估。

如图5所示的整体流程示意图，首先针对一个目标场地，对于任一个周期，选择一个低地震动强度水平(即对应一个微小的地震动强度参数值)进行概率地震危险性分解，得到一系列的地震震级和震中距组合，以及在每组地震震级和震中距组合下，超越该微小的地震动强度参数值的年发生率；其次，利用进一步推导每组地震震级和震中距组合的年发生率，并建立等效地震；然后，将等效地震分成四组，利用每组等效地震信息分别建立一个地震情景，并计算该地震情景的发生概率；再次，确定拟选取地震动记录总数目，并根据每个地震情景的发生概率，确定该地震情景下拟选取地震动记录数目；接着，利用每个地震情景的震级和震中距信息，结合地震动预测方法，采用蒙特卡洛模拟方法模拟出相应数量的一组目标反应谱；最后，再根据该组目标反应谱从公开数据库选取相应数量的地震动记录，即得到一组与场地地震危险一致性的地震动记录。

在具体实现中，本实施例采用一个实际核电站场地的地震危险性分析结果，以验证本方法的正确性和计算效率的高效性。如图6所示的核电站场地位置示意图，位于43.53°N，78.43°W，其震源分布示意图如图7所示，根据相关地震危险性分析数据对其开展概率地震危险性分析，可以得到如图8所示的地震危险性曲线示意图，然后选用低PGA目标值pga_min＝1.0×10^-7g进行概率地震危险性分解，结果如图9所示，确定出等效地震，并计算每组等效地震动的年发生率。然后将所有等效地震分为4组，每组确定出相应的地震情景，结果如表1所示。基于四个地震情景，拟选取300组地震动记录，则每个地震情景对应的记录选取数量数目依次为90，51，54和105。基于每个地震情景的震级和震中距信息，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟方法，针对每个地震情景，随机生成指定数目的随机目标反应谱。然后将基于四个地震情景分别产生的四组随机目标反应谱合成一组总的随机目标反应谱，再结合目标场地潜在地震震源的年发生率，确定出各个周期下的经验超越概率曲线，并与相应周期场地地震危险性曲线做比较，确保两者差异在允许误差值之内。如图10所示，任意选取的四个周期上，经验超越概率曲线与对应周期场地地震危险性曲线的比较，虚线代表场地地震危险性曲线，实线代表一组总的随机目标反应谱对应的经验超越概率曲线。根据每个地震情景的震级及其震中距信息，和每个地震情景相应数目的目标反应谱，从太平洋地震工程研究中心地震动数据库中，选取相应数量的地震动记录，将选取的地震动记录合成一组，即得到一组与场地地震危险性相一致的地震动记录。如图11所示，选取的地震动记录与场地任选4个周期下地震危险性曲线的比较情况，虚线代表场地地震危险性曲线，实线代表选取的一组地震危险一致性的地震动记录对应的年超越概率曲线。与传统方法不同，该一致性不再局限于少量几个周期，而是可在所有周期上保持一致，从而可对所有区域建筑物开展地震风险分析，并且能保持很高的精度。

表1

在本实施例中，根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，对目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据地震情景数据，确定地震情景数据对应的地震情景，根据各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱，根据各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录，根据所述目标地震动记录对目标场地进行地震风险和地震韧性评估。本实施例可以获得一组与任意周期下场地地震危险性相一致的地震动记录，该组地震动记录可以适用于区域内任何一个建筑物的结构概率响应分析，提高场地建筑物地震风险分析的精度，为建立精细化区域建筑物灾害模型提供强有力的基础。

参照图12，图12为本发明基于地震危险一致性的地震动记录选取装置第一实施例的结构框图。

如图12所示，本发明实施例提出的基于地震危险一致性的地震动记录选取装置包括：

获取模块10，用于根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，所述预设强度水平为低地震动强度水平。

所述获取模块10，还用于对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，所述等效地震为地震震级数据与震中距数据的组合。

选取模块20，用于根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景。

所述选取模块20，还用于根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱。

所述选取模块20，还用于根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录。

评估模块30，用于根据所述目标地震动记录对所述目标场地进行地震风险和地震韧性评估。

在本实施例中，根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，对目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据地震情景数据，确定地震情景数据对应的地震情景，根据各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱，根据各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录，根据所述目标地震动记录对目标场地进行地震风险和地震韧性评估。本实施例可以获得一组与任意周期下场地地震危险性相一致的地震动记录，该组地震动记录可以适用于区域内任何一个建筑物的结构概率响应分析，提高场地建筑物地震风险分析的精度，为建立精细化区域建筑物灾害模型提供强有力的基础。

在一实施例中，所述获取模块10，还用于对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干地震震级数据与震中距数据的组合，以及各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率；

根据所述地震震级数据与震中距数据的组合，确定各等效地震；

根据所述各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率，确定各等效地震对应的年超越率；

根据所述各等效地震对应的年超越率，确定各等效地震的等效地震年发生率。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据；

根据所述各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据与平均震中距数据；

根据所述平均地震震级数据，确定情景震级数据；

根据所述平均震中距数据，确定情景震中距数据；

根据所述情景震级数据与情景震中距数据，确定各组等效地震的地震情景数据。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于获取等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系；

根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和地震震级数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据；

获取等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系；

根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和震中距数据，确定各组等效地震的平均震中距数据。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于获取所述各地震情景的地震情景发生率；

根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量；

根据所述地震情景的选取数量和地震情景数据，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟建立各地震情景的随机目标反应谱。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于根据所述目标场地的潜在震源数量，确定需求等效地震数量；

获取等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系；

根据所述等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系，以及需求等效地震数量与各地震情景中的等效地震年发生率，确定各地震情景的等效地震发生率；

获取地震情景发生率与等效地震发生率之间的对应关系；

根据所述地震发生概率与等效地震发生率之间的对应关系，以及各地震情景的等效地震发生率，确定各地震情景的地震情景发生率。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于获取预设选取数量；

获取选取数量与地震情景发生率之间的对应关系；

根据所述选取数量与地震情景发生率之间的对应关系，以及预设选取数量和各地震情景的等效地震发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于根据所述各地震情景的随机目标反应谱，确定所述目标周期下的年超越概率曲线与场地地震危险性曲线；

对所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线进行比较，在所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线满足预设误差时，执行根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录的步骤。

在一实施例中，所述选取模块20，还用于根据所述各地震情景的随机目标反应谱与地震情景数据，在预设地震动数据库中，确定各地震情景的地震动记录；

将所述各地震情景的地震动记录进行组合，确定目标地震动记录。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于地震危险一致性的地震动记录选取方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于地震危险一致性的地震动记录选取方法，其特征在于，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取方法包括：

根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，所述预设强度水平为低地震动强度水平；

对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，所述等效地震为地震震级数据与震中距数据的组合；

根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景，所述等效地震包括近断层小震组、近断层大震组、远断层小震组以及远断层大震组；

根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱；

根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录；

根据所述目标地震动记录对所述目标场地进行地震风险和地震韧性评估；

所述根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱，包括：

获取所述各地震情景的地震情景发生率；

根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量；

根据所述地震情景的选取数量和地震情景数据，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟建立各地震情景的随机目标反应谱。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，包括：

对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干地震震级数据与震中距数据的组合，以及各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率；

根据所述地震震级数据与震中距数据的组合，确定各等效地震；

根据所述各地震震级数据与震中距数据的组合对应的年超越率，确定各等效地震对应的年超越率；

根据所述各等效地震对应的年超越率，确定各等效地震的等效地震年发生率。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震情景数据包括情景震级数据与情景震中距数据，所述地震情景包括近断层小震情景、近断层大震情景、远断层大震情景以及远断层小震情景，所述根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，包括：

根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据；

根据所述各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据与平均震中距数据；

根据所述平均地震震级数据，确定情景震级数据；

根据所述平均震中距数据，确定情景震中距数据；

根据所述情景震级数据与情景震中距数据，确定各组等效地震的地震情景数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级数据以及震中距数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据与平均震中距数据，包括：

获取等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系；

根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、地震震级与平均地震震级之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和地震震级数据，确定各组等效地震的平均地震震级数据；

获取等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系；

根据所述等效地震数量、等效地震年发生率、震中距与平均震中距之间的对应关系，以及各组等效地震的等效地震数量、等效地震年发生率和震中距数据，确定各组等效地震的平均震中距数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述各地震情景的地震情景发生率，包括：

根据所述目标场地的潜在震源数量，确定需求等效地震数量；

获取等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系；

根据所述等效地震年发生率与等效地震发生率之间的对应关系，以及需求等效地震数量与各地震情景中的等效地震年发生率，确定各地震情景的等效地震发生率；

获取地震情景发生率与等效地震发生率之间的对应关系；

根据所述地震情景发生率与等效地震发生率之间的对应关系，以及各地震情景的等效地震发生率，确定各地震情景的地震情景发生率。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量，包括：

获取预设选取数量；

获取选取数量与地震情景发生率之间的对应关系；

根据所述选取数量与地震情景发生率之间的对应关系，以及预设选取数量和各地震情景的等效地震发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录的步骤之前，还包括：

根据所述各地震情景的随机目标反应谱，确定所述目标周期下的年超越概率曲线与场地地震危险性曲线；

对所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线进行比较，在所述超越概率曲线与场地地震危险性曲线满足预设误差时，执行根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录的步骤。

8.如权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录，包括：

根据所述各地震情景的随机目标反应谱与地震情景数据，在预设地震动数据库中，确定各地震情景的地震动记录；

将所述各地震情景的地震动记录进行组合，确定目标地震动记录。

9.一种基于地震危险一致性的地震动记录选取装置，其特征在于，所述基于地震危险一致性的地震动记录选取装置包括：

获取模块，用于根据目标场地、目标周期以及预设强度水平，确定目标地震动强度数据，所述预设强度水平为低地震动强度水平；

所述获取模块，还用于对所述目标地震动强度数据进行概率地震危险性分解，得到若干等效地震以及各等效地震对应的等效地震年发生率，所述等效地震为地震震级数据与震中距数据的组合；

选取模块，用于根据预设分类策略对所述等效地震进行分组，确定各组等效地震的地震情景数据，根据所述地震情景数据，确定所述地震情景数据对应的地震情景，所述等效地震包括近断层小震组、近断层大震组、远断层小震组以及远断层大震组；

所述选取模块，还用于根据所述各等效地震对应的等效地震年发生率，建立各地震情景的随机目标反应谱；

所述选取模块，还用于根据所述各地震情景的随机目标反应谱，在预设地震动数据库中，确定目标地震动记录；

评估模块，用于根据所述目标地震动记录对所述目标场地进行地震风险和地震韧性评估；

所述选取模块，还用于获取所述各地震情景的地震情景发生率；

根据预设选取数量与所述地震情景发生率，确定所述各地震情景的记录选取数量；

根据所述地震情景的选取数量和地震情景数据，结合地震动预测方程，采用蒙特卡洛模拟建立各地震情景的随机目标反应谱。