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(云南大學 建筑與規(guī)劃學院,昆明 650500)
地震一直以來威脅著人們的生活以及財產(chǎn)安全,地震的防治一直以來備受關注,不同領域?qū)W者對此研究項目也加倍重視[1]。一般震源預測先對采集到的震動信號進行分析、濾波、預處理以及一系列的運算,但存在預測精度差,過程過于復雜,實用性不好,所以不適合廣泛應用[2]。通過振動信號的采集傳播過程的時間長短來得到目標位置,由于地震發(fā)生地地質(zhì)都較為復雜,此類方法震源預測精度差,只適用于較遠位置,如果所定位的目標較近,那么信號傳輸時間很短,則定位信息誤差就會較大[3-4]。
針對上述問題,提出并設計了高頻微震震源預測系統(tǒng)。通過實驗分析表明,采用改進方法設計的震源預測系統(tǒng),其運行時間、系統(tǒng)可靠度都要優(yōu)于傳統(tǒng)震源預測系統(tǒng),具有一定的優(yōu)勢。
設計的高頻微震震源預測系統(tǒng)主要由震源信息采集模塊、供電模塊、主控模塊、振動信息安全架構、通信模塊及開關量傳輸接口模塊組成。
圖1 高頻微震震源預測系統(tǒng)整體結(jié)構圖
從圖1 可以看出,通過信息采集模塊對震源信息進行轉(zhuǎn)換輸入的信息量,在通過預處理模塊進行預處理,降低無用振動信息對高頻微震震源預測系統(tǒng)的干擾,通過主控模塊完成系統(tǒng)各模塊保護功能,采用開關量輸入接口與微機高頻微震震源預測系統(tǒng)的并行接口聯(lián)接的轉(zhuǎn)換開關以及復位按鈕,或從外部引入的必須進行光電隔離的各種連片壓板以及轉(zhuǎn)換開關,開關量的輸出就是采用并行接口控制的跳閘出口、信號以及中央控制盤信號等[5]。采用通信模塊對震源預測系統(tǒng)間進行通訊聯(lián)系,資源共享及控制室遠程操作等。采用震源振動信息安全架構,提高系統(tǒng)保密性、完整性、可用性及可控性,增加高頻微震震源預測系統(tǒng)的有效性及安全性。
在進行高頻微震震源預測系統(tǒng)設計時,要保證震源振動信息傳輸?shù)目煽啃约胺€(wěn)定性。本文選用SAM-SUNG公司生產(chǎn)的16/32位的S3C2410芯片[6]作為主控芯片。內(nèi)核采用TOA920T[7],內(nèi)部具有2個單獨的UART控制器和分開的16 KB指令Cache及數(shù)據(jù)Cache,每個控制器支持的最高波特率為230.4 kh/s,結(jié)構如圖2所示。
圖2 主控模塊結(jié)構圖
高頻微震震源預測系統(tǒng)中震源振動信息采集模塊為最基礎模塊,外部PT(二次側(cè)電壓)和CT(二次側(cè)電流)模擬量,通過小型交流電壓及電流互感器轉(zhuǎn)變?yōu)?.53 V的弱電信號,對耦合和噪聲等采用輸出端并聯(lián)電容的形式,進行消除濾波,并將當前值顯示在顯示模塊中[8]。震源振動信息采集模塊結(jié)構如圖3所示。
圖3 震源振動信息采集模塊結(jié)構圖
智能震源振動信息安全架構的主要用途是為了增加震源預測系統(tǒng)震源振動信息安全性能,提高繼電保護的準確性。此模塊采用MD5[8]信息關鍵詞方法產(chǎn)生的震源振動信息關鍵詞保證傳輸信息的完整性。在加密卡驅(qū)動程序驅(qū)動下,調(diào)取SEC-API的接口函數(shù)來實現(xiàn)與主控模塊間的通信,通過Socket模塊對HOST與加密模塊間的通信,再利用ODBC驅(qū)動程序選取SQL函數(shù)[9],實現(xiàn)與震源振動信息模塊間的通信。Socket模塊完成主機間的通信任務后,通過IP地址與端口完成對HOST身份識別,采用SEC-AP提供與信息安全加密及應用程序間接口,達到優(yōu)化高頻微震震源預測系統(tǒng)的目的,智能震源振動信息安全架構結(jié)構如圖4所示。
圖4 智能震源振動信息安全架構結(jié)構圖
為了達到實時通信的要求,采用雙CPU結(jié)構進行通信。該通信模塊采用的雙CPU結(jié)構分別為通信CPU和保護CPU,通信CPU 主要根據(jù)采集的震源振動信息進行發(fā)送這種命令,以及對部分繼電保護模塊進行控制,保護CPU主要對接收到的震源振動信息進行計算和判斷,并將結(jié)果傳輸給通信CPU。雙CPU結(jié)構模式可以提高繼電保護各模塊間的通信和處理能力,由于通信數(shù)據(jù)量較大,選擇使用雙口RAM器件進行CPU間的通信,通信模塊結(jié)構如圖5所示。
圖5 通信模塊結(jié)構圖
圖5給出了設計的通信模塊結(jié)構,此模塊使用RS232和USB接口與外圍模塊進行通信連接,使用FLASH芯片和SDRAM芯片[10]對通信所需信息進行存儲及程序存儲;采用GPS模塊接收GPS脈沖對時信號,用于通信模塊數(shù)據(jù)的同步;通信CPU與保護CPU之間采用雙口RAM進行連接。
供電模塊采用+24 V,±12 V,+5 V數(shù)字電源,DC/DC的開關模式進行組建,結(jié)構如圖6所示。
圖6 供電模塊電路圖
圖6是供電模塊電路原理圖,采用第一級濾波,加入電源電路中,在其它模塊接入+24 V,±12 V,+5 V時,再加入與第一級濾波相同的第二級濾波,構成供電系統(tǒng),避免因電源線長短,所處環(huán)境而受到干擾。
高頻微震震源預測系統(tǒng)源代碼,如下所示:
RXAENB;
TXAFLAG = False;
{
function CProgTypeObj(vSelfId, vParentId,vDirName,vPriLevel,
vNumOfChild,vGroupID)//震源振動信息采集
this.SelfId=vSelfId;
}
this.ParentId=vParentId;
this.DirName=vDirName;//震源振動信息預處理
{
COLORREF m_clrBack; //記錄前次的震源振動信息
if(lpDIS->itemState & ODS_GRAYED&&!original_select_disabled){
if(TEMP1<30)TEMP1=0;//震源振動信息預處理
for(j=m_SubVtr.begin();j!=m_SubVtr.end();++j)
{
make distclean; //分析震源振動信息特征
make menuconfig; //限時速斷
make TARGET_ARCH=TOA;//限時限時速斷
Inverse(); //過負荷
……
}
TOATargetInit() //通信任務
{
TEMP2 = (TEMP1>>15) * (INT32U)COEF[j];
{ rdf:resource=" VL-bh110KV"/>; } TaskCode = TaskCode | 0x1000; //task01 檢測信息,優(yōu)先級介于 0 和 1 之間 break; case 25: TaskCode = TaskCode | 0x0200; //速斷 break; default: break; } }//結(jié)束 為了驗證改進設計的高頻微震震源預測系統(tǒng)有效性及可行性,需要進行實驗對比分析,實驗參數(shù)如表1所示。 表1 實驗參數(shù) 對于震源振動信息的采集無疑需要很多傳感器,經(jīng)過多次測試,所設計的系統(tǒng)共需要10個傳感器來采集不同位置不同頻率的振動信號,本次實驗簡單明了的將傳感器位置顯示在三維空間中,具體傳感器分布位置如圖7所示。 圖7 傳感器位置分布顯示 通過三維傳感器顯示過程,可以調(diào)傳感器位置,來采集不同區(qū)域震源信號,使得震源預測精度更為準確。 實驗以基于TOA下高頻微震震源預測系統(tǒng)、基于RSSI的高頻微震震源預測系統(tǒng)與改進系統(tǒng)為對比,進行系統(tǒng)運行時間及可靠性方面的對比實驗,結(jié)果如圖8、圖9所示。 圖8 不同震源預測系統(tǒng)運行時間對比結(jié)果 圖9 不同系統(tǒng)可靠性對比結(jié)果 從圖8 可以看出,在震源振動信息量不定的情況下,采用基于TOA的高頻微震震源預測系統(tǒng)時,其運行所需時間隨著信息的增加而不斷提高,尤其實在震源振動信息量從0漲到60時,運行時間迅速增加,導致其平均運行時間約為47.64 s;采用基于RSSI的高頻微震震源預測系統(tǒng)時,其平均運行時間約為77.9 s,且隨著震源振動信息的增加急劇增加,雖然有出現(xiàn)運行時間降低的情況,但對整體系統(tǒng)而言未造成多大影響;采用改進系統(tǒng)時,其平均運行時間約為37.27 s,相比基于TOA的高頻微震震源預測系統(tǒng)、基于RSSI的高頻微震震源預測系統(tǒng)分別降低了10.37 s,40.63 s,具有一定的優(yōu)勢。 從圖9 可以看出,在運行時間不定的情況下,采用基于TOA的高頻微震震源預測系統(tǒng)時,其系統(tǒng)平均可靠度約為43.64,且隨著運行時間的增加而不斷提高,但在運行時間為100~140時,出現(xiàn)急劇下降,在維持短暫穩(wěn)定后,又在160~200時出現(xiàn)上升狀態(tài),導致高頻微震震源預測系統(tǒng)穩(wěn)定性較差;采用基于RSSI的高頻微震震源預測系統(tǒng)時,系統(tǒng)平均可靠度約為53,且隨著運行時間的增加急劇增加,雖然系統(tǒng)可靠度一直在上升狀態(tài),但其整體系統(tǒng)可靠度相比改進系統(tǒng)可靠 度較低;采用改進系統(tǒng)時,系統(tǒng)可靠度約為67.27,相比基于TOA的高頻微震震源預測系統(tǒng)、基于RSSI的高頻微震震源預測系統(tǒng)分別提高了23.63%,14.27%,且在140 s后出現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài),未出現(xiàn)下降趨勢,可見改進系統(tǒng)具有一定的優(yōu)勢。 針對傳統(tǒng)的高頻微震震源預測系統(tǒng)存在預測精度偏低運行時間較長、可靠性較低的問題,提出基于智能震源振動信息安全架構的高頻微震震源預測系統(tǒng)。詳細的分析了整體各個模塊的電路結(jié)構,給出各個模塊的電路結(jié)構圖,然后進行系統(tǒng)軟件的搭建。實驗結(jié)果標明,采用改進的高頻微震震源預測系統(tǒng)時,其運行時間、系統(tǒng)可靠度都要優(yōu)于傳統(tǒng)的高頻微震震源預測系統(tǒng),具有很強實用性。 參考文獻: [1] 李 麗, 宋美琴, 劉素珍,等. 山西地區(qū)震源機制一致性參數(shù)時空特征分析[J]. 地震, 2015, 35(2):43-50. [2] 張山林, 李 鐵. 基于P波初動法的礦震震源機制研究[J]. 現(xiàn)代礦業(yè), 2015, 31(9):142-145. [3] 馬玉虎, 姚家駿, 王培玲,等. 2014年10月青海烏蘭Ms5.1級地震發(fā)震構造及其預測意義[J]. 高原地震, 2015, 27(3):1-6. [4] 王子珺, 趙伯明. 高速鐵路地震預警震級快速準確預測方法[J]. 中國鐵道科學, 2017, 38(2):127-132. [5] 王 強, 陳 迅. 巖層破裂微震信號小波分析中小波基的選取[J]. 電子設計工程, 2016, 24(21):126-128. [6] 曲英銘, 李振春, 韓文功,等. 可控震源高效采集數(shù)據(jù)特征干擾壓制技術[J]. 石油物探, 2016, 55(3):395-407. [7] 康清清, 繆發(fā)軍, 劉紅桂,等. 4.9級地震震源機制解和震源深度[J]. 地球物理學報, 2015, 58(1):204-215. [8] 付 虹, 倪 喆. 從云南地震預報實踐探討地震中短期預測的新途徑[J]. 國際地震動態(tài), 2017(6). [9] 曲英銘, 李振春, 黃建平,等. 自適應匹配預測濾波壓制可控震源諧波[J]. 石油地球物理勘探, 2016, 51(6):1075-1083. [10] 韓曉明, 劉 芳, 胡 博,等. 河套地震帶的震源機制類型時空分布特征[J]. 吉林大學學報(地), 2015, 45(2):592-601.4 實驗結(jié)果分析
5 結(jié)論