CN117687094A - 一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法 - Google Patents

一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117687094A
CN117687094A CN202311518451.XA CN202311518451A CN117687094A CN 117687094 A CN117687094 A CN 117687094A CN 202311518451 A CN202311518451 A CN 202311518451A CN 117687094 A CN117687094 A CN 117687094A
Authority
CN
China
Prior art keywords
earthquake
acceleration
seismic
waveforms
small
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202311518451.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN117687094B (zh
Inventor
李宗超
孙吉泽
纪志伟
高孟潭
谢俊举
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION
Original Assignee
INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION filed Critical INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION
Priority to CN202311518451.XA priority Critical patent/CN117687094B/zh
Publication of CN117687094A publication Critical patent/CN117687094A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117687094B publication Critical patent/CN117687094B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/30Analysis
    • G01V1/307Analysis for determining seismic attributes, e.g. amplitude, instantaneous phase or frequency, reflection strength or polarity
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/63Seismic attributes, e.g. amplitude, polarity, instant phase

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本申请一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法,包括以下步骤:确定要计算地震动的位置,选择适合该位置的小震加速度波形作为格林函数,将模型参数以及小震波形输入到相应的地震动模拟方法中获得不同频段的地震动加速度波形,将获得的所有情景的宽频带加速度波形,选择地震动预测模型对波形进行筛选,获得所有符合典型位置地震动强度的加速度波形并转化成加速度反应谱,将筛选出来的宽频带地震动加速度波形和速度波形进行统计,获得该位置PGA和PGV的范围,将该范围内对应的加速度波形及相应的地震动参数作为最终结果。

Description

一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法
技术领域
本申请涉及一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法,适用于地震服务的技术领域。
背景技术
地震灾害中,工程结构的破坏和倒塌主要是由强烈的地震动造成,强震动也是造成地基失效、滑坡等其他灾害的外部条件。地震工程学界普遍认识到近场强地震动预测对减轻未来大地震造成的灾害和指导重大工程建设的抗震设计具有重要作用。研究表明模拟强地震动最有效的方法之一是利用震源区附近观测到的小地震波形来模拟大震的强地面运动特征。由于小震波形中包含真实的震源破裂过程、传播介质以及浅表场地响应的复杂性影响,所以用小震波形合成的大震在一定程度上也包含这些复杂性信息,这是格林函数方法最独特的优势。经验格林函数方法是既有成果和理论,可以作为数值模拟工具,是指通常使用可以从公开的地震数据库中开放获取的小震记录数据作为格林函数,来合成大震地震动。将大地震震源看作是由一系列子震震源构成的,选择一个大小合适的余震或者前震记录作为格林函数,将小震等同于子震,按照一定的破裂方式,将这些经验格林函数叠加得到大震地震动时程。
但目前为止,经验格林函数方法的研究对象都是有观测数据的大地震,即模拟结果基本是唯一和确定的答案,而对于情景地震或者缺少地震记录的区域应用较少。以往因受小震记录少的限制,经验格林函数方法的应用优势不如随机有限断层方法、谱元法、FK方法、离散波数法、有限差分方法等方法,尤其对区域地震动场模拟的优势更不明显,最大的原因在于一般情况下难以找到与主震具有相同震源机制的小震。具体地,以往经验格林函数方法应用的主要限制因素包括小震记录不够多,且要根据目标地震的震源机制选择具备相同或者相似震源机制的小震事件。
随着地震监测能力的提高和小震事件数量的积累,缺少小震波形的情况极大改善,尤其是在大型地震断裂带区域的小震事件足够丰富,符合经验格林函数方法的小震事件的数量将大大增加。因此,除了有实际地震波形的大地震以外,经验格林函数方法研究的对象还可以包括历史大地震的地震动特征估计、未来地震的情景地震的地震动特征估计等。
发明内容
本申请的目的是设计一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法,可以获得典型位置处更具备代表性的高概率宽频带加速度波形,从而为典型位置的震害模拟分析提供更可靠的地震动输入,进而获得更加经济可靠且更为精细化的抗震减灾方案,为防震减灾规划提供科学依据。
本申请涉及一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法,包括以下步骤:
(1)确定要计算地震动的位置;
(2)选择适合该位置的小震加速度波形作为格林函数;
(3)考虑震源参数的多种不确定性因素,将所有参数进行排列组合获得所有可能的震源参数组合情景;
(4)将模型参数以及小震波形输入到相应的地震动模拟方法中获得不同频段的地震动加速度波形;
(5)将高频加速度波形和低频加速度波形分别进行滤波,高频率加速度波形保留1.0-25.0Hz范围内的地震动成分,低频率加速度波形保留0.05-1.0Hz范围内的地震动成分,并将两部分加速度波形在频域内1.0±0.5Hz处进行叠加获得宽频带加速度波形;
(6)将获得的所有情景的宽频带加速度波形,选择多种地震动预测模型对波形进行初步筛选,获得所有符合典型位置地震动强度的加速度波形;
(7)将步骤(6)获得的所有符合典型位置地震动强度的加速度波形转化成加速度反应谱进行二次筛选,剔除不符合要求的加速度反应谱;
(8)将步骤(7)筛选出来的所有符合情景的宽频带地震动加速度波形的PGA和速度波形的PGV进行统计,获得该位置PGA和PGV的概率分布特征,获得出现频度最大的PGA和PGV的范围,将该范围内对应的加速度波形和地震动参数作为最终获得的典型位置高概率地震动特征及加速度波形。
其中,在步骤(2)中,可以将筛选出来的所有小震的加速度波形进行如下处理:截取自P波初动之后的一段时长的时程波形作为合成大地震的格林函数;截取出来的数据段进行基线校正和滤波处理,将所有符合条件的小震波形分别引入经验格林函数方法中,以合成目标地区的高频率地震动加速度波形。
其中,在步骤(3)中,所述参数可以包括破裂尺度,在设定震级确定之后,根据震级Ms与地震矩Mo的经验关系获得地震矩Mo,然后参照破裂面积S与地震矩Mo之间的经验关系确定断层破裂面积S;再将断层假定为矩形,长L和宽W的比例分别为L=2W或者L=3W,获得断层破裂面的长度和宽度。优选地,在步骤(3)中,所述参数还可以包括断层面上的凹凸体相关参数,所有凹凸体的形状为矩形,长宽比例为2:1,凹凸体的数量设置为1个、2个或3个。进一步,在步骤(3)中,所述参数还可以包括破裂速度与剪切速度的相关系数,其中剪切波速Vs和破裂速度Vr满足Vr=α*Vs;对于亚剪切破裂地震,相关系数α的取值范围为0.6-0.9;对于超剪切破裂地震,相关系数α的取值范围为1.2-1.5。
其中,在步骤(3)中,所述参数可以包括大小地震应力降的比值C和划分子断层的数量N值,根据以下步骤计算获取:
首先,根据震级Ms和地震矩Mo的经验关系、破裂面积S和地震矩Mo的经验关系,求得设定震级的Mo和S,其中,
lgMo=1.05706Ms+18.78688,lgS=0.54176lgMo-4.38789
利用上述公式,根据大地震和小地震的不同震级Ms,可以分别求出大地震和小地震的地震矩Mo,分别记为MLarge和MSmall;还可以求出大地震和小地震的破裂面积,分别记做SLarge和Ssmall
其次,根据Brune圆盘模型,分别求得大地震的等效半径和小地震的等效半径/>再按照下述公式求出C值:
式中,MAsperity为凹凸体的地震矩,MAsperity=0.44×MLarge;rAsperity为凹凸体的等效直径,ΔσAsperity为凹凸体的应力降,ΔσSmall为小震的应力降;
再将C值、大小地震的地震矩MLarge和MSmall代入下式求得N值:
其中,在步骤(4)中,可以将步骤(3)获得的充分考虑震源参数不确定性的震源参数和步骤(2)获得的小震加速度波形输入到经验格林函数方法中,获得所有可能的高频率加速度时程波形;在步骤(6)中,可以提取所有宽频带地震动加速度波形的峰值地面加速度,根据地震动预测方程和加速度反应谱的离散性大小进行筛选,去除不符合条件的加速度波形。
附图说明
图1是一种作为格林函数的小震波形的示意图。
图2是一种格林函数文件的示意图。
图3是获取的一种宽频带地震动加速度波形以及相关频谱参数的示意图。
图4显示分别利用三种成果获取的加速度波形的示意图。
图5显示了三个台站位置的PGA和PGV的概率分布图。
图6是最终获得的典型位置高概率地震动的加速度和速度波形。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。本申请中提到的典型位置是指重特大工程处、人口密集区域、重要交通枢纽以及生命线工程位置以及其他需要估计地震动特征的位置,具有准确的经纬度等信息。
根据本申请的一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法,可用于估计典型位置较高概率宽频带地震动特征及加速度波形,该方法具体地包括以下步骤:
(1)确定要计算地震动的位置。
根据当地的地震地质资料,可以获得计算位置的主要发震断层的相关信息,将地震的震中位置设定在主要发震断层上,就可以计算获得计算点相对于发震断层的震中距、方位角、断层距等信息。地震的震中位置可以参考发生过历史地震的位置,或者参考地震危险性分析给出的震中参考位置,或者根据大地测量和InSAR技术获得的应力集中区域来设置震中位置。地下速度结构参数可以参考全球地壳模型Crust1.0、川滇地震实验场速度结构模型以及其他已有成果的较大区域速度结构模型或者已发表的其他速度结构研究成果。
(2)选择适合该位置的小震加速度波形作为格林函数。
小震加速度波形来自国家强震动台网中心、地震数据科学备份中心、各省市地震局自建台网、高校和科研单位自建台网中心等采用加速度传感器等设备收集的所有小震波形的格林函数数据库。选取小震时首先选择距离计算位置最近的台站。例如,可以选择3km范围内台站,若3km范围内有多个台站,则应当筛选所有台站中符合要求的小震事件;若3km范围内没有合适的地震台站,可以考虑就近布设合适的地震台站捕捉合适的小震。选择小震的标准为震级M3.0-M5.0,小震的震中位置要和目标地震的震中保持一致,并尽可能保证小震与目标地震保持一致的传播路径和场地环境,不要求小震的震源机制与目标地震一致。若能保证小震的信噪比较好,也可以适当降低小震的震级下限到M2.0。一般要求小震的震中与目标地震的震中距离在3km内,选择小震的台站要与计算位置的保持一致或者相似。
将筛选出来的所有小震的加速度波形进行如下处理:截取自P波初动之后的一段时间例如40s时长的时程波形作为合成大地震的格林函数;截取出来的数据段进行基线校正和滤波处理,滤波范围可以是例如0.05Hz-25Hz;将所有符合条件的小震波形分别引入经验格林函数方法中,以合成目标地区的高频率地震动加速度波形。最终的格林函数文件可以是如图2所示的数据文件,数据点之间的时间间隔可以是例如0.005s或者0.01s。
(3)考虑震源参数的多种不确定性因素,将所有参数进行排列组合获得所有可能的震源参数组合情景。
在合成地震动时,当某个震级确定后,需要计算的震源参数较多。比如地震断层的破裂尺度、震源机制、震源处的地下速度结构、断层面上凹凸体的相关震源参数例如面积、数量、位置等、破裂速度与剪切速度的相关系数、选择的小震的震源上升时间、地震的初始破裂位置、大小地震应力降的比值C和划分子断层的数量N值等。以下将介绍具体的参数获取过程。
破裂尺度:设定震级确定之后,根据震级Ms与地震矩Mo的经验关系获得地震矩Mo,然后参照破裂面积S与地震矩Mo之间的经验关系可以确定断层破裂面积S。再将断层假定为矩形,考虑到参数的不确定性,长L和宽W的比例分别为L=2W或者L=3W,可以获得断层破裂面的具体的长度和宽度。例如:
震级Ms和地震矩Mo之间可以采用此经验公式计算:
lgMo=1.05706×Ms+18.78688
破裂面积S与地震矩Mo之间可以采用此经验公式计算:
或者lgS=0.54176lgMo-4.38789
矩震级Mw和地震矩Mo之间可以采用此经验公式计算:
震源机制:设定地震的震源机制,主要参考发震断层的震源机制,其断层走向是大致确定的。一般选择的发震断层都曾发生过历史大地震,其震源机制有据可查。在获得大致的断层的走向、倾角、滑动角参数后,可参考±10°的走向、±10°的倾角、滑动角不变的方案获得多组震源机制解。
震源处的地下速度结构:断层震源深度处的速度结构,可根据参考文献、全球速度结构Crus1.0、区域速度结构等现有研究成果获得。震源深度一般为8km-20km,此深度范围的S波的剪切波速Vs可以从现有研究成果中获得的。
断层面上的凹凸体相关参数:根据现有研究成果,例如根据Somerville的方案,凹凸体的总面积视为整个断层破裂面积S的22%,M6.5级以上大地震的凹凸体的平均数量为2.6个。凹凸体分为最大面积的凹凸体和其他的凹凸体,凹凸体的长宽之比可以根据经验取为2:1,最大凹凸体的位置是和地震的震中位置一起的,也就是说地震的震源位置或者初始破裂点就在最大凹凸体上,而且初始破裂点就位于最大凹凸体的底部位置。但这只是大概的位置,暂时只能将初始破裂位置设置在凹凸体的底部位置,至于是底部偏左还是偏右,需要设置不同的情景分别计算。地震的震中位置根据已有文献可以确定下来,这样也就基本确定了最大凹凸体的空间位置。当凹凸体的数量大于或等于2个时,其他的凹凸体则分布于最大凹凸体的两侧位置,也可以是两侧偏上或者偏下,但不会完全位于最大凹凸体的上侧或下侧。因为地震的震源位置存在较大的不确定性,因此凹凸体的空间位置也存在一定的不确定性,但这些不确定可以适当增加计算的情景来处理。
具体地,所有凹凸体的形状可以为矩形,长宽比例为2:1。凹凸体的地震矩约占整个地震地震矩Mo的44%,凹凸体的面积约占破裂面积S的22%。凹凸体的数量一般设置为1个、2个和3个三种情况。当凹凸体数量为1个时,凹凸体的形状为矩形,长宽比例为2:1;当凹凸体的数量为2个时,最大凹凸体与最小凹凸体的面积比例为2:1,最大凹凸体地震矩与最小凹凸体地震矩之比为2:1,每个凹凸体的形状仍然为矩形,长宽比例为2:1;当凹凸体数量为3个时,最大凹凸体、次级凹凸体、最小凹凸体的面积比例为4:2:1,最大凹凸体地震矩、次级凹凸体地震矩、最小凹凸体地震矩之比为4:2:1,每个凹凸体的形状仍然为矩形,长宽比例为2:1。设定地震总的地震动等于所有凹凸体产生的地震动的考虑时间延迟在时域内叠加获得。不同凹凸体之间的时间延迟则根据不同凹凸体在断层面上的实际空间位置和剪切波速Vs、破裂速度Vr共同决定。
破裂速度与剪切速度的相关系数:如果地震为破裂速度小于S波的剪切波速的亚剪切破裂地震事件,剪切波速Vs和破裂速度Vr之间的系数范围可以是0.6-0.9,即Vr=(0.6~0.9)*Vs。在本申请中,可取Vr=0.7*Vs或者Vr=0.9*Vs。若设定地震为超剪切破裂地震,则Vr=(1.2~1.5)*Vs,可以取Vr=1.2*Vs或者Vr=1.5Vs。
选择的小震的震源上升时间:小震的上升时间可以根据经验关系计算获得。例如,可以利用Somerville(1999)的经验关系T=2.09*10-9*Mo1/3。在获得确定的T值之后,考虑到经验关系的误差影响,可以再取T+0.02和T-0.02两个数值。
地震的初始破裂位置:地震的初始破裂位置设置在最大凹凸体的中部偏下位置,其他凹凸体的初始破裂位置设置在靠近最大凹凸体的一侧。可以在每个凹凸体上建立二维坐标系,在最大凹凸体上的初始破裂点位于凹凸体中部偏下位置。在实际计算时,按照一定的步长,从凹凸体底部一侧到另外一侧,应当分别设置为初始破裂点。
大小地震应力降的比值C和划分子断层的数量N值可以根据以下步骤计算获取:
首先,根据震级Ms和地震矩Mo的经验关系、破裂面积S和地震矩Mo的经验关系,求得设定震级的Mo和S,其中
lgMo=1.05706Ms+18.78688,lgS=0.54176lgMo-4.38789。
利用上述公式,根据大地震和小地震的不同震级Ms,可以分别求出大地震和小地震的地震矩Mo,分别记为MLarge和MSmall;还可以求出大地震和小地震的破裂面积,分别记做SLarge和Ssmall
其次,根据Brune圆盘模型,分别求得大地震的等效半径和小地震的等效半径/>再按照下述公式求出C值。
式中,MAsperity为凹凸体的地震矩,MAsperity=0.44×MLarge;rAsperity为凹凸体的等效直径,ΔσAsperity为凹凸体的应力降,ΔσSmall为小震的应力降;
再将C值、大小地震的地震矩MLarge和MSmall代入下式求得N值。
以上提到的震源参数都将考虑多种可能的取值,最后将所有的震源参数进行充分的排列组合,获得最终的所有情景的震源模型参数。具体地,本申请所用的方法中涉及到较多的参数的不确定性特征,有些参数取值并不是唯一的,可以有多个可能的取值。故而所有的震源参数排列组合以后可以获得参数的多个不同组合的情景,将所有情景的震源模型参数组合带入经验格林函数方法等地震动数值模拟方法中,获得最终的目标地震的加速度波形,在后续处理过程中进行筛选。
(4)将模型参数以及小震波形输入到相应的地震动模拟方法中获得不同频段的地震动加速度波形
将步骤(3)获得的充分考虑震源参数不确定性的震源参数和步骤(2)获得的小震波形输入到经验格林函数方法中,获得所有可能的高频率加速度时程波形。本申请中,对于高频地震动,将只采用经验格林函数方法,即小震波形的输入只使用于经验格林函数方法;对于长周期地震动,可以采用三维有限差分方法或FK方法计算获得。此外,长周期地震动模拟方案还可以由多种方法替代,比如谱源法、理论格林函数、有限差分方法等。
(5)将高频加速度波形和低频加速度波形分别进行滤波,高频率加速度波形保留1.0-25.0Hz范围内的地震动成分,低频率加速度波形保留0.05-1.0Hz范围内的地震动成分,并将两部分加速度波形在频域内1.0±0.5Hz处进行叠加获得宽频带加速度波形;
高频地震动保留1.0-25.0Hz的频谱成分,低频地震动保留0.05-1.0Hz的频谱,将二者在例如1.0Hz或者1.0±0.5Hz范围内叠加,获得0.05-25.0Hz的宽频带地震动加速度波形以及相关频谱参数。参考图3所示。
(6)将获得的所有情景的宽频带加速度波形,选择多种地震动预测模型对波形进行初步筛选,获得所有符合典型位置地震动强度的加速度波形。
提取所有宽频带地震动加速度波形的峰值地面加速度PGA,根据当前主要的例如至少三种地震动预测方程和加速度反应谱的离散性大小来进行筛选,例如可以根据中国第五代地震动参数区划图或者NGA-West2 Boore2014或者MGA-West2 Idriss2014等成果作为地震动预测方程。离散性可以取地震动预测方程1倍标准差范围内的PGA取值,符合条件的加速度波形保留,不符合条件的加速度波形去除。如图4所示,分别显示利用上述三种成果获取的某台站符合条件的加速度波形示意图,上下虚线分别表示选取的标准差范围,例如选择1倍标准差。其中,图4a是采用中国第五代地震动参数区划图,横轴表示震中距,纵轴表示峰值地面加速度PGA,两条实线分别表示椭圆的长轴和短轴;图4b是采用NGA-West2Boore2014成果,横轴表示断层距,纵轴表示峰值地面加速度PGA;图4c是MGA-West2Idriss2014成果,横轴表示断层距,纵轴表示峰值地面加速度PGA。上述的椭圆是指,表征地震烈度的分布一般采用椭圆,所以在表征地震动强度时,也通常用椭圆来表示,用椭圆的长轴和短轴可以更清晰地表达某位置的地震动强度。长短轴配合震中距,可以准确表达某处的地震动强度。
(7)将步骤(6)获得的所有符合典型位置地震动强度的加速度波形转化成加速度反应谱进行第二次筛选,剔除离散性较大的、与平均值差异较大的加速度反应谱。
具体地,将所有符合步骤(6)筛选条件的宽频带加速度波形转换成加速度反应谱,绘制所有加速度反应谱的平均的加速度反应谱,进行二次筛选,剔除掉与平均的加速度反应谱差异较大的加速度波形。差异的具体标准可以根据实际需要灵活设定,经此处理后的加速度波形将比较趋近于平均加速度反应谱的水平。剔除标准可参考加速度反应谱平均值的1倍标准差范围,剔除超过1倍标准差范围的加速度反应谱,也就剔除掉不符合情景的加速度波形,留下的加速度波形将同时符合PGA的地震动强度、加速度反应谱的离散性较小的要求,将加速度波形积分可以获得每种情景的速度波形。
(8)将步骤(7)最终筛选出来的所有符合情景的宽频带地震动加速度波形的PGA和速度波形的PGV进行统计,获得该位置峰值地面加速度PGA和峰值地面速度PGV的概率分布特征,获得出现频度最大的PGA和PGV的范围,将该范围内对应的加速度波形和地震动参数作为最终获得的典型位置高概率地震动特征及加速度波形。
如图5所示,分别显示了HYT、TQL和YAL三个台站位置的PGA和PGV的概率分布图,其中采用的是1倍标准差。如图6所示,分别显示了最终获得的HYT、TQL和YAL三个台站位置的加速度和速度波形。
虽然本申请所揭露的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本申请而采用的实施方式,并非用以限定本申请。任何本申请所属技术领域内的技术人员,在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本申请的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (9)

1.一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)确定要计算地震动的位置;
(2)选择适合该位置的小震加速度波形作为格林函数;
(3)考虑震源参数的多种不确定性因素,将所有参数进行排列组合获得所有可能的震源参数组合情景;
(4)将模型参数以及小震波形输入到相应的地震动模拟方法中获得不同频段的地震动加速度波形;
(5)将高频加速度波形和低频加速度波形分别进行滤波,高频率加速度波形保留1.0-25.0Hz范围内的地震动成分,低频率加速度波形保留0.05-1.0Hz范围内的地震动成分,并将两部分加速度波形在频域内1.0±0.5Hz处进行叠加获得宽频带加速度波形;
(6)将获得的所有情景的宽频带加速度波形,选择多种地震动预测模型对波形进行初步筛选,获得所有符合典型位置地震动强度的加速度波形;
(7)将步骤(6)获得的所有符合典型位置地震动强度的加速度波形转化成加速度反应谱进行二次筛选,剔除不符合要求的加速度反应谱;
(8)将步骤(7)筛选出来的所有符合情景的宽频带地震动加速度波形的PGA和速度波形的PGV进行统计,获得该位置PGA和PGV的概率分布特征,获得出现频度最大的PGA和PGV的范围,将该范围内对应的加速度波形和地震动参数作为最终获得的典型位置高概率地震动特征及加速度波形。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤(2)中,将筛选出来的所有小震的加速度波形进行如下处理:截取自P波初动之后的一段时长的时程波形作为合成大地震的格林函数;截取出来的数据段进行基线校正和滤波处理,将所有符合条件的小震波形分别引入经验格林函数方法中,以合成目标地区的高频率地震动加速度波形。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在步骤(3)中,所述参数包括破裂尺度,在设定震级确定之后,根据震级Ms与地震矩Mo的经验关系获得地震矩Mo,然后参照破裂面积S与地震矩Mo之间的经验关系确定断层破裂面积S;再将断层假定为矩形,长L和宽W的比例分别为L=2W或者L=3W,获得断层破裂面的长度和宽度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在步骤(3)中,所述参数包括断层面上的凹凸体相关参数,所有凹凸体的形状为矩形,长宽比例为2:1,凹凸体的数量设置为1个、2个或3个。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在步骤(3)中,所述参数包括破裂速度与剪切速度的相关系数,其中剪切波速Vs和破裂速度Vr满足Vr=α*Vs;对于亚剪切破裂地震,相关系数α的取值范围为0.6-0.9。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在步骤(3)中,所述参数包括破裂速度与剪切速度的相关系数,其中剪切波速Vs和破裂速度Vr满足Vr=α*Vs;对于超剪切破裂地震,相关系数α的取值范围为1.2-1.5。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在步骤(3)中,所述参数包括大小地震应力降的比值C和划分子断层的数量N值,根据以下步骤计算获取:
首先,根据震级Ms和地震矩Mo的经验关系、破裂面积S和地震矩Mo的经验关系,求得设定震级的Mo和S,其中,
lgMo=1.05706Ms+18.78688,lgS=0.54176lgMo-4.38789
利用上述公式,根据大地震和小地震的不同震级Ms,可以分别求出大地震和小地震的地震矩Mo,分别记为MLarge和MSmall;还可以求出大地震和小地震的破裂面积,分别记做SLarge和Ssmall
其次,根据Brune圆盘模型,分别求得大地震的等效半径和小地震的等效半径/>再按照下述公式求出C值:
式中,MAsperity为凹凸体的地震矩,MAsperity=0.44×MLarge;rAsperity为凹凸体的等效直径,ΔσAsperity为凹凸体的应力降,ΔσSmall为小震的应力降;
再将C值、大小地震的地震矩MLarge和MSmall代入下式求得N值:
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,在步骤(4)中,将步骤(3)获得的充分考虑震源参数不确定性的震源参数和步骤(2)获得的小震加速度波形输入到经验格林函数方法中,获得所有可能的高频率加速度时程波形。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法,其特征在于,在步骤(6)中,提取所有宽频带地震动加速度波形的峰值地面加速度,根据地震动预测方程和加速度反应谱的离散性进行筛选,去除不符合条件的加速度波形。
CN202311518451.XA 2023-11-14 2023-11-14 一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法 Active CN117687094B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311518451.XA CN117687094B (zh) 2023-11-14 2023-11-14 一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311518451.XA CN117687094B (zh) 2023-11-14 2023-11-14 一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117687094A true CN117687094A (zh) 2024-03-12
CN117687094B CN117687094B (zh) 2024-07-19

Family

ID=90137951

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311518451.XA Active CN117687094B (zh) 2023-11-14 2023-11-14 一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117687094B (zh)

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003139863A (ja) * 2001-10-31 2003-05-14 Ntt Power & Building Facilities Inc 地震動予測計算方法、及び地震動予測計算システム
JP2007040949A (ja) * 2005-07-07 2007-02-15 Taisei Corp リアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システム
CN101285892A (zh) * 2008-06-04 2008-10-15 北京华昌新业物探技术服务有限公司 宽频地震勘探方法
US20090010104A1 (en) * 2007-07-06 2009-01-08 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for processing microseismic data
US20120081999A1 (en) * 2010-10-01 2012-04-05 David Fraser Halliday Interferometric Seismic Data Processing for a Towed Marine Survey
CN104280774A (zh) * 2014-09-11 2015-01-14 中国科学院地质与地球物理研究所 一种单频地震散射噪声的定量分析方法
CN106918838A (zh) * 2017-03-06 2017-07-04 中国科学院地质与地球物理研究所 起伏地表条件下高斯束偏移成像方法及装置
CN107884828A (zh) * 2016-09-30 2018-04-06 中国石油化工股份有限公司 一种在空间‑频率域基于格林理论的鬼波压制方法
KR20180048052A (ko) * 2016-11-02 2018-05-10 한양대학교 산학협력단 지하 매질의 물성 추정 장치 및 방법
US20190250291A1 (en) * 2018-02-09 2019-08-15 China University Of Geosciences, Beijing Method and system for acquiring probability of slope failure and destabilization caused by earthquake
CN113238280A (zh) * 2021-06-24 2021-08-10 成都理工大学 一种基于格林函数的地震监测方法
CN114114393A (zh) * 2021-10-11 2022-03-01 中国地震局地球物理研究所 一种评估历史地震强度特征的方法
CN114966856A (zh) * 2022-08-02 2022-08-30 中国科学院地质与地球物理研究所 基于多频带地震资料的碳封存场址优选方法、系统和设备
CN115932960A (zh) * 2022-12-01 2023-04-07 中国科学技术大学 全矩张量震源机制反演方法、系统、设备及存储介质

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003139863A (ja) * 2001-10-31 2003-05-14 Ntt Power & Building Facilities Inc 地震動予測計算方法、及び地震動予測計算システム
JP2007040949A (ja) * 2005-07-07 2007-02-15 Taisei Corp リアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システム
US20090010104A1 (en) * 2007-07-06 2009-01-08 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for processing microseismic data
CN101285892A (zh) * 2008-06-04 2008-10-15 北京华昌新业物探技术服务有限公司 宽频地震勘探方法
US20120081999A1 (en) * 2010-10-01 2012-04-05 David Fraser Halliday Interferometric Seismic Data Processing for a Towed Marine Survey
CN104280774A (zh) * 2014-09-11 2015-01-14 中国科学院地质与地球物理研究所 一种单频地震散射噪声的定量分析方法
CN107884828A (zh) * 2016-09-30 2018-04-06 中国石油化工股份有限公司 一种在空间‑频率域基于格林理论的鬼波压制方法
KR20180048052A (ko) * 2016-11-02 2018-05-10 한양대학교 산학협력단 지하 매질의 물성 추정 장치 및 방법
CN106918838A (zh) * 2017-03-06 2017-07-04 中国科学院地质与地球物理研究所 起伏地表条件下高斯束偏移成像方法及装置
US20190250291A1 (en) * 2018-02-09 2019-08-15 China University Of Geosciences, Beijing Method and system for acquiring probability of slope failure and destabilization caused by earthquake
CN113238280A (zh) * 2021-06-24 2021-08-10 成都理工大学 一种基于格林函数的地震监测方法
CN114114393A (zh) * 2021-10-11 2022-03-01 中国地震局地球物理研究所 一种评估历史地震强度特征的方法
CN114966856A (zh) * 2022-08-02 2022-08-30 中国科学院地质与地球物理研究所 基于多频带地震资料的碳封存场址优选方法、系统和设备
CN115932960A (zh) * 2022-12-01 2023-04-07 中国科学技术大学 全矩张量震源机制反演方法、系统、设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHIWEI JI等: "Estimation of broadband ground motion characteristics considering source parameter uncertainty and undetermined site condition in densely populated areas of Pingwu", 《FRONTIERS IN EARTH SCIENCE》, 23 January 2023 (2023-01-23), pages 1 - 14 *
李宗超: "大震近场地震动数值模拟不确定性研究", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》, no. 5, 15 May 2018 (2018-05-15), pages 012 - 5 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117687094B (zh) 2024-07-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dost et al. Development of seismicity and probabilistic hazard assessment for the Groningen gas field
Putra et al. Seismic hazard analysis for Indonesia
Horspool et al. ShakeMapNZ: Informing post‐event decision making
CN114114393B (zh) 一种评估历史地震强度特征的方法
Hamzehloo et al. Seismic hazard maps of Iran
Hsu et al. Peak ground acceleration estimation using P-wave parameters and horizontal-to-vertical spectral ratios
Du et al. Site response analyses using downhole arrays at various seismic hazard levels of Singapore
CN117687094B (zh) 一种估计情景地震高概率宽频带地震动的方法
McNamara et al. Site response in the eastern United States: A comparison of VS30 measurements with estimates from horizontal: vertical spectral ratios
Uduweriya et al. Seismic response of Sri Lanka using PSHA technique
Day et al. Numerical simulation of basin effects on long-period ground motion
Augliera et al. RAIS: a real time strong-motion network in northern Italy
Kumar et al. Site classification of seismic recording stations of Garhwal region of earthquake early warning system for Uttarakhand, India
Ozcep et al. Seismic microzonation studies in Sisli/Istanbul (Turkey)
Nishida et al. Characteristics of simulated ground motions consistent with seismic hazard
Shahvar et al. Strong motion records in Sarpol-e Zahab earthquake
Irikura et al. High acceleration motions generated from the 2011 Pacific coast off Tohoku, Japan, earthquake
Simborio et al. Strong ground motion simulation of the 2020 Masbate
Chavez et al. Observations and modeling of strong ground motions for the 9 October 1995 M w 8 Colima–Jalisco, Mexico, earthquake
Sharma et al. Strong ground motion prediction equation for northwest Himalayan region based on stochastic approach
Irikura et al. Lecture note on strong motion seismology
Crane et al. Synthetic ground motions at Quebec City from Charlevoix earthquakes using empirical Green's functions
Koo et al. Probabilistic seismic hazard assessment for central Manila in Philippines
Dost et al. Probabilistic seismic hazard analysis for induced earthquakes in Groningen; Update 2015
Rebez et al. Input accelerograms and expected accelerations for some dam sites in Southern Italy

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant