地震计低自噪声测量及参数建模

doi:10.12196/j.issn.1000-3274.2022.01.011

地震 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (1): 145-154.doi: 10.12196/j.issn.1000-3274.2022.01.011

地震计低自噪声测量及参数建模

王洪体^1,2, 王宏远², 叶鹏², 李丽娟², 康继平²

1.中国地震局地震预测研究所, 北京 100036;
2.北京港震科技股份有限公司, 北京 102628

收稿日期:2021-09-11 修回日期:2021-11-14 发布日期:2022-09-08
作者简介:王洪体(1963-), 男, 四川三台人, 研究员, 主要从事地震观测技术研究。
基金资助:
国家重点研发计划课题(2018YFC1503901)

Measurement and Modeling of Low Self Noise of Seismometer

WANG Hong-ti^1,2, WANG Hong-yuan², YE Peng², LI Li-juan², KANG Ji-ping²

1. Institute of Earthquake Forecast, CEA, Beijing 100036, China;
2. Beijing Geolight Technology Co. Ltd, Beijing 102628, China

Received:2021-09-11 Revised:2021-11-14 Published:2022-09-08

摘要/Abstract

摘要： 本文提出一种基于对比法测定地震计相对传感参数, 并考虑分向对齐误差计算地震计自噪声, 再利用连续3天以上的自噪声数据提取获得地震计低噪声数据的方法。通过理论分析和实际数据计算检验表明, 采用这一套方法提取地震计的低噪声数据, 对数据选择的要求大大降低, 有利于客观、稳定地获取地震计的自噪声数据。此外, 通过参数建模, 获得地震计自噪声曲线的拟合多项式, 直接计算自噪声参考频点数值, 可以避免在实际曲线上读数时受到的计算误差引起的波动影响, 得到客观、稳定、可靠的地震计自噪声参数数据, 有利于地震计性能比较评价。最后作为实例, 给出了采用本文算法计算出的4种国产地震计的自噪声模型及低自噪声参数。

关键词: 地震计低自噪声, 传感参数, 对比法, 自噪声参数建模

Abstract: A method based on relative sensing parameters for measuring and modeling of low self noise of seismometer with a few days of continuous record data is proposed in this paper. It is proved theoretically and practically that the stable, reliable, objective low self noise of seismometer can be gotten by the method. The reliable, stable parameters for description of low self noise of seismometer will be gotten by modeling and parameterization. These parameters are helpful for assessment of the instruments. As example, the models of 4 kinds of home-made seismometers are given in the last part of the paper.

Key words: Low self noise of seismometer, Sensing parameter, Side by side comparison, Modeling of self noise

中图分类号:

P315.7

王洪体, 王宏远, 叶鹏, 李丽娟, 康继平. 地震计低自噪声测量及参数建模[J]. 地震, 2022, 42(1): 145-154.

WANG Hong-ti, WANG Hong-yuan, YE Peng, LI Li-juan, KANG Ji-ping. Measurement and Modeling of Low Self Noise of Seismometer[J]. EARTHQUAKE, 2022, 42(1): 145-154.

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地震计低自噪声测量及参数建模

Measurement and Modeling of Low Self Noise of Seismometer

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