【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及地震監測，尤其涉及一種基于地震波形識別的地質災害預警裝置。
技術介紹
1、地震監測是地球物理學的一個重要分支，關注的是通過各種技術和設備來探測和記錄地球內部的運動，尤其是地震活動。主要使用地震儀和傳感器來捕捉地震波，波形數據可以幫助科學家評估地震的強度、位置和影響。地震監測的目的不僅是記錄地震活動，還包括對地震風險進行評估和預警，減少災害帶來的損失。隨著技術的進步，地震監測也逐漸包括利用人工智能和機器學習算法來提高預測的準確性和時效性。
2、其中，地震波形識別的地質災害預警裝置是指利用先進的傳感器和數據分析技術來提前識別導致嚴重地質災害的地震活動。這種裝置通過分析地震波形，快速判斷地震的特性及引起的災害類型，如滑坡、巖石崩塌、泥石流、地裂縫、地面塌陷等。使用預警裝置的目的是為了在災害發生前給出足夠的警報，以便采取適當的防災措施，保護人民生命財產安全。尤其對于地質災害頻發的地區來說，具有極高的實用價值和社會意義。
3、現有的地震監測技術在地震活動的捕捉與分析上，主要依賴于傳統的地震儀和傳感器技術，只能在地震發生后提供數據，難以實現對地震引發的具體災害類型的即時預測。這種技術限制地震預警裝置在災害發生前的應急響應能力，因此在地震發生后的緊急疏散和應對措施部署上，存在反應延遲。現有裝置在地震數據的分析處理上未能充分利用先進的數據分析技術，如人工智能和機器學習，導致在地震活動的識別和災害類型判定上缺乏精確性和時效性。這些技術的不足在實際操作中導致對災害預警的響應時間和準確性的雙重挑戰，尤其是在預防災
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種基于地震波形識別的地質災害預警裝置。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案，一種基于地震波形識別的地質災害預警裝置包括：
3、地震數據接收模塊收集地震監測站點的原始地震數據，包括頻率、振幅和速度的變化信息，標記地震發生的時間和地點信息，生成原始波形數據集；
4、地震波類型分析模塊利用所述原始波形數據集，識別差異化地震波的類型，包括體波和面波，分析地震波的能量、頻率和速度特征，得到地震波形特征記錄；
5、災害模式識別模塊使用所述地震波形特征記錄，對比差異化地質災害的波形圖譜，包括構造地震、火山地震、陷落地震和人工地震，識別實時地震活動關聯的災害類型，生成災害類型診斷結果；
6、預警信號構建模塊根據所述災害類型診斷結果，評估地震事件的緊急性和影響范圍，結合地震強度和潛在的危害程度，得到災害預警信息；
7、風險判定模塊分析所述災害預警信息，進行受影響區域的風險等級判定，計算預期的影響程度和潛在損失，得到風險等級分析結果；
8、預警信息發布模塊利用所述風險等級分析結果，向地區和機構發送定制化的預警信息，包括應急響應的措施和資源配置指導，得到災害預警日志。
9、作為本專利技術的進一步方案，所述原始波形數據集包括地震發生的時間戳、地點坐標、頻率變化序列、振幅變化序列和速度變化信息，所述地震波形特征記錄包括差異化類型地震波的標識、地震波的關鍵頻率特征、振幅范圍和傳播速度，所述災害類型診斷結果包括構造地震、火山地震、陷落地震和人工地震，所述災害預警信息包括地震事件的緊急級別、預計影響范圍和潛在的危害程度，所述風險等級分析結果包括受影響區域的風險等級、預期的影響程度和潛在損失的估算，所述災害預警日志包括已發送的預警信息內容、接收的地區和機構名單、應急響應的措施和資源配置的指導。
10、作為本專利技術的進一步方案，所述地震數據接收模塊包括：
11、數據收集子模塊通過地震監測站的傳感器接口，捕捉地震時的頻率變化、振幅變化和速度變化，通過數據接口的實時數據流進行信號的初始化濾波和放大，得到原始地震信號數據；
12、時間標記子模塊采用所述原始地震信號數據，對數據進行時間戳標記，根據地震發生的時間和地點進行編碼，記錄每個數據包的來源和時間，生成標記地震數據；
13、數據同步子模塊使用所述標記地震數據，構建地震的波形曲線，對波形數據進行整合和同步，得到原始波形數據集。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述地震波類型分析模塊包括：
15、傳播速率識別子模塊采用所述原始波形數據集，通過頻率特性分析識別波形中的體波和面波，結合振幅大小對波形進行分類處理，并確定波的傳播速率，得到地震波類型數據；
16、特征分析子模塊基于所述地震波類型數據，測定差異化類型地震波的能量峰值，通過識別頻率分布評估波形的頻率特性，進行速度特征的量化，得到地震波特征分布圖；
17、數據整合子模塊使用所述地震波特征分布圖，對分析結果進行數據整合，通過整合與同步多個特征參數，得到地震波形特征記錄。
18、作為本專利技術的進一步方案，所述災害模式識別模塊包括：
19、信號濾波分析子模塊采用所述地震波形特征記錄，進行信號濾波，剔除噪聲干擾，執行時間和頻率分析，提取地震的幅度、頻率和持續時間，得到地震波信號分析結果；
20、災害類型對比子模塊采用所述地震波信號分析結果，采用卷積神經網絡技術，通過對比已知的構造地震、火山地震、陷落地震和人工地震的波形圖譜，進行地震波形的特征對比和圖像匹配，得到波形差異分析結果；
21、類型識別子模塊基于所述波形差異分析結果，迭代分析地震波形的標志和特征指標，區分實時地震活動關聯的災害類型，識別災害的發生類別，得到災害類型診斷結果。
22、作為本專利技術的進一步方案，所述卷積神經網絡技術的公式如下：
23、
24、其中，sim(a,b)為構造地震和比較地震波形的擬合度評分，代表構造地震波形的第i個特征值，代表比較地震波形(包括構造地震、火山地震、陷落地震和人工地震)的第i個特征值，wi代表第i個特征的權重，vi是歸一化波形數據的調節系數，n是特征總數。
25、作為本專利技術的進一步方案，所述預警信號構建模塊包括：
26、緊急性評估子模塊采用所述災害類型診斷結果，通過分析地震活動的類型和強度，評估地震事件的緊迫性，確定警報的發出時間，得到緊急性評級數據；
27、地理范圍分析子模塊基于所述緊急性評級數據，應用地理信息系統和人口密度數據，分析和預測地震影響的地理范圍，參照潛在的危害程度和影響區域的地理特征，得到影響區域分析結果；
28、預警信號發出子模塊利用所述影響區域分析結果，結合地震強度和預測的危害程度，查驗信息的一致性，發出災害預警信號，得到災害預警信息。
29、作為本專利技術的進一步方案，所述風險判定模塊包括：
30、需求分析子模塊采用所述災害預警信息，采用多準則決策方法，對受影響區域進行風險等級的評定，分析地震事件的影響，得到初始化風險等級數據；
31、影響程度計算子模塊本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述裝置包括：
2.根據權利要求1所述的基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述原始波形數據集包括地震發生的時間戳、地點坐標、頻率變化序列、振幅變化序列和速度變化信息，所述地震波形特征記錄包括差異化類型地震波的標識、地震波的關鍵頻率特征、振幅范圍和傳播速度，所述災害類型診斷結果包括構造地震、火山地震、陷落地震和人工地震，所述災害預警信息包括地震事件的緊急級別、預計影響范圍和潛在的危害程度，所述風險等級分析結果包括受影響區域的風險等級、預期的影響程度和潛在損失的估算，所述災害預警日志包括已發送的預警信息內容、接收的地區和機構名單、應急響應的措施和資源配置的指導。
3.根據權利要求1所述的基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述地震數據接收模塊包括：
4.根據權利要求1所述的基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述地震波類型分析模塊包括：
5.根據權利要求1所述的基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述災害模式識別模塊包括：
<...【技術特征摘要】
1.一種基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述裝置包括：
2.根據權利要求1所述的基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述原始波形數據集包括地震發生的時間戳、地點坐標、頻率變化序列、振幅變化序列和速度變化信息，所述地震波形特征記錄包括差異化類型地震波的標識、地震波的關鍵頻率特征、振幅范圍和傳播速度，所述災害類型診斷結果包括構造地震、火山地震、陷落地震和人工地震，所述災害預警信息包括地震事件的緊急級別、預計影響范圍和潛在的危害程度，所述風險等級分析結果包括受影響區域的風險等級、預期的影響程度和潛在損失的估算，所述災害預警日志包括已發送的預警信息內容、接收的地區和機構名單、應急響應的措施和資源配置的指導。
3.根據權利要求1所述的基于地震波形識別的地質災害預警裝置，其特征在于，所述地震數據接收模塊包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：劉恒麟，劉杰，王鑫，楊志全，粟芊芊，崔浩杰，王圻仲，李根，梁保維，鐘燦明，龔亞萍，周士鈺，陳宣壁，李敬生，王悅，袁成飛，尹興朗，徐波，
申請(專利權)人：昆明理工大學，
類型：發明
國別省市：
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