摘要：基于双折射铌酸锂(LiNbO3)晶体的电光效应,设计了一种偏振无关的二端口波导型多波长可调谐滤波器。在非对称干涉仪的上下分支波导上,耦合电极与相移电极周期性交叉级联实现模式的偏振转换。利用琼斯矩阵的Z域分析,求解驱动电压模拟实现多个波长的同时选择。仿真实现了自由光谱范围(FSR)内分布任意的窄带多波长输出。波长中心处传输率为100%;旁瓣大小受到所选波长个数的影响,三个波长同时滤波的旁瓣可达12 dB。同时得到了梳状滤波输出谱,其通带顶部平坦,旁瓣可达20 dB以上。

摘要：介绍了ShakeMap_CNST震动图系统的设计思路、实现原理及地震动参数的校正方法,并将其应用于湖北巴东5.1级地震的震动图预测中,进一步分析震区场地条件对局部震害的影响。结果表明,ShakeMap_CNST系统预测的地震动特征总体上与宏观调查结果一致。

摘要：为了对VP宽频带倾斜仪进行现场校准,设计了一款基于单片机AT89C51的新型现场自动校准装置。经验证该装置在+8V激励电压情况下与高精度激光干涉仪结合使用,其校准相对误差为0.36%,满足小于1%的校准相对误差要求。

摘要：天津市小洋已楼有100a历史。由于使用时间长,因此不满足现行抗震设计规范的要求,在地震作用下可能会发生较大震害。首先用有限元软件分析了模型的固有频率,得出的结果和经验公式基本相符;其次然后输入地震动时程,通过结构损伤、地震剪力和加速度的分析给出了结构的抗震能力,结构在地震"三水准"下的破坏状和抗震鉴定的结果相符,并针对结构的损伤部位提出了圈梁构造柱的加固措施。因此,通过有限元分析研究该类房屋的抗震能力,为天津市小洋楼民居的抗震加固提供了科学依据和技术支持,对小洋楼民居的防震减灾能力提升具有重要意义。

摘要：文中通过多源数据融合、模型构建、数据试验、二维离散小波变换和功率谱分析等方法获取了大别造山带东段深、浅部场源布格异常及其场源似深度,并结合地壳结构、地质构造、岩石圈有效弹性厚度和地震活动等资料,讨论了地壳深、浅部的结构特征及地震活动构造背景。结果表明,低频布格异常显示大别造山带东段与华北地块间深部构造缝合带在东部应位于青山-晓天断裂前缘,在落儿岭-土地岭断裂和商城-麻城断裂之间向N偏移至梅山-龙河口断裂之下,造山带南侧与扬子地块间深部构造缝合带位于襄樊-广济断裂以北约20km,造山带东侧与扬子地块间的深部构造转换带位于郯庐断裂带之下,造山带东段腹地显著的低频布格异常低值表明对应部位的莫霍面存在明显下凹,造山带内部的布格异常高梯度带表明其深部结构不完整;高频布格异常揭示肥中断裂、六安-合肥断裂、肥西-韩摆渡断裂和郯庐断裂带等主要断裂对地壳中上部密度结构的影响明显,落儿岭-土地岭断裂对地壳中上部密度结构的影响范围向N延伸至肥西-韩摆渡断裂前缘。结合地震活动资料进一步分析认为,大别造山带东段与华北地块在青山-晓天断裂前缘附近接触和相互作用,且大别造山带东段地壳深、浅部结构均不完整,不利于应力积累,趋向于在断裂交错的脆弱部位频繁释放应力,是霍山地区小地震活动频繁的主要原因。

摘要：为能够在短时间内建成区域高密度地磁场观测台网,实现地磁场数据成网、成片观测,需要解决精准捕捉极震区特大震前磁场异常现象的问题。项目组利用物联网通信技术,基于RM3100三轴磁传感器,开发低成本地磁场监测设备,并部署在天津市宝坻区、武清区,同时利用人工智能数据分析技术和时序数据存储技术,开展地震前兆异常自动判定和可视化预报技术研究。该成果在2022年6月23日天津宝坻M 2.0地震中得到了验证,说明低成本地磁场观测系统不仅对大震有察觉,对于近距离的中小地震同样敏感。

摘要：为实现天然地震与爆破、塌陷事件类型的快速高效识别,文中应用深度学习技术中的卷积神经网络模型,设计了基于单个事件单个台站波形记录的深度学习训练模块和基于单个事件多个台站波形记录的实时测试模块。以每个事件P波到时最早的5个台站记录到的原始三分向波形为输入,分别采用目前主流的Alex Net、VGG16、VGG19、Goog Le Net 4种卷积神经网络结构进行学习训练,结果显示各类卷积神经网络结构对训练集与测试集的识别准确率均达93%以上,且各个网络在训练过程中的训练集与测试集的准确率及代价函数的走势曲线基本一致。其中,Alex Net网络结构的识别准确率最高,测试集为98.51%,且未发生过拟合现象;VGG16、VGG19网络结构的准确率次之;Goog Le Net网络结构的识别准确率相对较低。为检验深度学习卷积神经网络在数字地震台网实时运行过程中的事件判别效能,选取训练好的Alex Net卷积神经网络开展基于单个事件多个台站波形记录的事件类型判定检验。最终结果显示,在山东台网实时触发的110个M≥0.7事件中,共有89个事件的类型被准确识别,准确率约为80.9%。具体到各个类型事件中,天然地震的准确率约为74.6%;爆破的准确率约为90.9%;塌陷事件的准确率为100%。若删除其中由于波形失真而造成的类型识别错误事件,则天然地震的识别准确率将提高至91.4%,而所有事件的整体识别准确率也将由80.9%提高至91.7%,与目前地震台网日常工作中人工判定的识别准确率基本相当。这表明,深度学习技术可以快速高效地实现天然地震与爆破、塌陷的事件类型识别。

摘要：对地震前兆台网数据跟踪分析平台的构架设计、事件数据库设计和一些关键技术设计与实现进行分析和阐述。该平台现已在全国地震前兆台网大范围部署,具有使用方便、功能齐全、扩展性好的优点,每日产出大量的事件分析记录和专题报告,可供地震分析预报会商与台网运维管理使用。

摘要：针对目前中国地震领域气氡观测的稳定性和水气比等问题,设计新型气氡观测系统并进行实验研究.基于流体力学原理设计恒流装置控制采样水流量,脱气集气装置内鼓泡脱出氡气并传输,利用AlphaPUPM主动泵控制鼓泡气流量,AlphaGUARD PQ2000测氡仪测量气体的氡放射性活度浓度,组合成一套新型气氡观测系统.采用控制变量法开展实验,实验结果表明,在一定范围内,氡观测值随采样水流量增大而增大,但与鼓泡气流量呈负相关;氡观测值与水气比呈线性正相关,且两者具有一定的变化限值区间,该变化限值区间为地震氡观测异常核查量化研究提供了参考依据.

摘要：以新疆强震动台网获取的伽师6.4级地震的42组126条原始加速度记录为依据,对强震动记录时程、幅值、频谱三方面进行分析。结果表明,此次地震获取的最大加速度峰值为633.3cm/s^(2),仪器地震烈度为Ⅸ度;在震中距200km以内两水平向与垂直向加速度峰值比在1~3之间,速度峰值比在0~4之间。分析此次地震三分向加速度峰值衰减关系,0~50km范围内地震峰值加速度观测值在分区地震动衰减关系(Yu13)长轴预测值误差范围之内,高于南天山西段土层衰减关系(Zhang)预测值;水平向加速度反应谱卓越周期主要集中在0~0.5s,垂直向集中在0~0.2s。65XKR台水平向反应谱高于Ⅷ度罕遇地震设计反应谱,峰值卓越周期为0.48s;垂直向反应谱高于Ⅷ度罕遇地震设计反应谱,峰值位于高频段。