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[Literature Reading]SplitLab #29

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Lszidv opened this issue Dec 26, 2024 · 0 comments
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[Literature Reading]SplitLab #29

Lszidv opened this issue Dec 26, 2024 · 0 comments
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Lszidv commented Dec 26, 2024

SplitLab: 剪切波分裂数据处理环境总结

背景与目标

  • 剪切波分裂(Shear Wave Splitting, SWS)是研究地壳和地幔各向异性的重要方法。
  • SplitLab 是基于 MATLAB 的交互式剪切波分裂处理环境,目标是:
    1. 简化流程:减轻用户在重复性处理步骤中的负担。
    2. 提高效率:通过 GUI 界面实现便捷的交互式操作。
    3. 数据扩展性:支持从多个地震数据中心导入、处理和分析不同格式的数据。

方法框架

核心功能模块

  1. 项目配置(Project Configuration)

    • 用户设置站点参数、选择震源事件(时间、震级、深度等),并从数据中心获取波形数据。
    • 支持 SAC 格式转换和自动匹配。
  2. 地震图检视器(Seismogram Viewer)

    • 提供波形旋转(LQT 系统)、频率滤波、粒子运动分析等功能。
    • 用户可选择时间窗口和地震相位进行剪切波分裂测量。
  3. 剪切波分裂测量(Shear Wave Splitting Measurement)

    • 集成三种主流算法:
      • 旋转相关法(RC):最大化径向和横向分量的交叉相关。
      • 最小能量法(SC):通过最小化横向分量的能量确定分裂参数。
      • 特征值法(EV):基于特征值最小化实现粒子运动线性化。
  4. 结果输出与分析

    • 自动生成诊断图(如波形校正前后的对比)。
    • 支持导出为 Excel 或文本格式,便于进一步分析。

数据处理流程

  • 用户从 GUI 中加载地震事件数据,设置时间窗口和目标相位。
  • SplitLab 自动执行以下步骤:
    1. 预处理波形:去除线性趋势、滤波、切片。
    2. 应用剪切波分裂算法,生成分裂参数(快波偏振方向 $\phi$ 和时间延迟 $\delta t$)。
    3. 输出分裂参数并生成诊断图。

结果与分析

模拟实验

  • SplitLab 对三种测量算法进行了模拟验证:
    1. 高信噪比条件下,RC 与 SC 方法在快波偏振方向和时间延迟的测量结果高度一致。
    2. “null”方位角条件下
      • RC 方法的快波方向偏差为 45°。
      • SC 方法的结果分散在快波和慢波方向之间。
    3. 特征值法(EV)表现与 SC 法相似,适用于未知初始极化方向的相位。

实际数据验证

  • 使用 Geoscope 网络 ATD 台站的历史数据(Barruol 和 Hoffmann, 1999)验证:
    • SplitLab 生成的剪切波分裂参数(快波偏振方向 $\phi=45^\circ$,时间延迟 $\delta t=1.6s$)与原始研究高度一致。
    • RC 方法在低质量数据上表现出更大的不确定性,但能有效区分“null”信号。

优化对比

  • SplitLab 的诊断图清晰显示了波形分裂校正前后的变化,便于用户直观判断分裂质量。
  • 支持多次试验并通过 GUI 对测量结果进行手动质量分级。

优势与局限

优势

  1. 交互友好
    • GUI 界面直观简洁,降低了复杂性。
    • 允许用户对数据进行细致的手动质量控制。
  2. 算法多样
    • 同时集成三种测量方法,增强了结果的可靠性。
  3. 平台独立
    • 基于 MATLAB,可在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行。

局限

  1. 非完全自动化
    • 用户仍需手动选择时间窗口和目标相位。
  2. 低信噪比数据适应性
    • 在处理低信噪比数据时,RC 和 SC 方法的结果可能出现较大偏差。

未来发展方向

  1. 增强自动化
    • 实现自动时间窗口选择和质量评分,提高对低质量数据的适应性。
  2. 算法优化
    • 增强算法在“null”方位角和复杂噪声条件下的稳健性。
  3. 扩展功能
    • 支持更多波形格式和地震台站网络。

#28 拓展

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