Preview

Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки

Расширенный поиск

Определение скоростей сейсмических волн на местности с применением искусственных нейронных сетей

https://doi.org/10.21822/2073-6185-2022-49-2-67-75

Полный текст:

Аннотация

Цель. Целью исследования является определение скоростей сейсмических волн на местности.

Метод. Для определения скоростей сейсмических волн на различных участках земной коры при помощи выборки, полученной путем математического моделирования, была обучена искусственная нейронная сеть. Используя на входе обученной нейронной сети реальные значения разностей времен прихода сейсмических волн на местности, получаем на ее выходе значения скоростей сейсмических волн на местности.

Результат. Предложен метод определения скоростей сейсмических волн на местности с применением искусственных нейронных сетей. Получены зависимости среднеквадратической ошибки определения скоростей сейсмических волн на местности от эпохи обучения, а также распределение ошибок в определении координат гипоцентра землетрясения с использованием полученной информации о структуре земли.

Вывод. Предложенный метод позволяет определять структуру земной коры более точно, чем ранее предложенные математические методы. 

Об авторах

Ю. А. Сидоркина
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Россия

 доктор технических наук, доцент, кафедра автономных информационных и управляющих систем,

105005, г. Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5 стр. 1



Т. Г. Асланов
Дагестанский государственный технический университет
Россия

кандидат технических наук, докторант, доцент, кафедра управления и информатики в технических системах и вычислительной техники,

367026, г. Махачкала, пр. Имама Шамиля, 70



Х. Д. Магомедов
Дагестанский филиал Федерального исследовательского центра «Единая геофизическая служба» Российской академии наук
Россия

директор, 

367008, г. Махачкала, ул. Белинского,16



Список литературы

1. Кульчицкий, В. Е. Новые годографы сейсмических волн крымско-Черноморского региона / В. Е. Кульчицкий // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. География. Геология. – 2018. – Т. 4 (70). – № 4. – С. 164-173.

2. Скоростные модели. Кольский филиал Единной Геофизической службы РАН [сайт]. — URL: http://krsc.ru/?q=ru/Travel_time_models (дата обращения: 21.06.2022).

3. Шахраманьян, М. А. Технология оценки устойчивочти и сейсмостойкости зданий и сооружений / М. А. Шахраманьян, Г. М. Нигметов, М. Ю. Прошляков // Технологии гражданской безопасности. – 2004. – № 2(6). – С. 27-37.

4. Шахраманьян, М. А. Оценка сейсмического риска и прогноз последствий землетрясений в задачах спасения населения: (теория и практика) / М. А. Шахраманьян. 2-е издание, переработанное и дополненное. – Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России, 2000. – 192 с. – ISBN 5-93970-001-2.

5. Морозов, В. Н. Прогнозирование и ликвидация последствий аварийных взрывов и землетрясений: (теория и практика) / В. Н. Морозов, М. А. Шахраманьян. – Москва: УРСС, 1998. – 230 с.

6. Асланов Г.К., Алимерденов В.С., Асланов Т.Г., Тагиров Х.Ю. Математическая модель для расчета энергетического класса, интенсивности и магнитуды землетрясения в реальном времени. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2015;37(2):66-71. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2015-37-2-66-71

7. Асланов Г.К., Асланов Т.Г., Курбанмагомедов К.Д., Шахтарин Б.И. Исследование зависимости ошибок определения координат фокуса землетрясения от расчетных методов (сферы и гиперболоиды). Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2017;44(4):87-98. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2017- 44-4-87-98

8. Рогожин, Е.А. Землетрясение в Иране. География. Электронный журнал, 5 [сайт]. — URL: http://geo.1september.ru/article.php?ID=200400503 (дата обращения: 21.04.2022).

9. Асланов Г.К., Асланов Т.Г., Мусаева У.А. Аномальные ошибки в определении координат очага землетрясений и предложения по их устранению. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2018;45(4):78-88. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2018-45-4-78-88

10. Артемьев А.Е. Физические основы сейсморазведки: Учебное пособие – Саратов: ООО Издательский Центр «Наука», 2012. – 56с.

11. Дучков, А. А. Геометрическая сейсмика 1. Лучевой метод: учебное пособие / А. А. Дучков. — Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2019. — 63 c. — ISBN 978-5-7782-3842-8. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/99176.html (дата обращения: 21.04.2022)

12. Кравцов Ю.А., Орлов Ю.И. Геометрическая оптика неоднородных сред. – М.: Наука, 1980. – 306 с.

13. Гольдин С.В. Введение в геометрическую сейсмику: учебное пособие. Новосибирск: Изд-во НГУ, 2005. 264 с.

14. Павлова, А. И. Искусственные нейронные сети: учебное пособие / А. И. Павлова. — Москва: Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 190 c. — ISBN 978-5-4497-1165-6. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/108228.html (дата обращения: 21.06.2022).

15. Барский, А. Б. Введение в нейронные сети: учебное пособие / А. Б. Барский. — 3-е изд. — Москва, Саратов: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 357 c. — ISBN 978-5-4497- 0309-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/89426.html (дата обращения: 21.06.2022).

16. Яхъяева, Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие / Г. Э. Яхъяева. — 4-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 315 c. — ISBN 978-5-4497- 0665-2. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/97552.html (дата обращения: 21.06.2022)

17. Медведев В. С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. — М.: Диалог-МИФИ, 2002.

18. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002.

19. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта / Л. Рутковский; пер. с польск. И. Д. Рудинского. — М.: Горячая Линия – Телеком, 2010.

20. Т.Г. Асланов, Ю.А. Сидоркина. Определение координат гипоцентра землетрясения при известной структуре земной коры. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2021; 48(4): 64-71. DOI:10.21822/2073-6185-2021-48-4-64-71

21. Асланов Т.Г., Магомедов Х.Д., Мусаева У.А., Тагиров Х.Ю. Влияние пространственного расположения сейсмодатчиков на точность определения гипоцентра землетрясения. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2016;43 (4):73-84. DOI:10.21822/2073-6185-2016-43-4-73-84


Рецензия

Для цитирования:


Сидоркина Ю.А., Асланов Т.Г., Магомедов Х.Д. Определение скоростей сейсмических волн на местности с применением искусственных нейронных сетей. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2022;49(2):67-75. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2022-49-2-67-75

For citation:


Sidorkina Yu.A., Aslanov T.G., Magomedov H.D. Determination of seismic wave velocities on the ground using artificial neural networks. Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences. 2022;49(2):67-75. (In Russ.) https://doi.org/10.21822/2073-6185-2022-49-2-67-75

Просмотров: 48


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-6185 (Print)
ISSN 2542-095X (Online)