CC BY
15
Рис.1. Модель ИИС «КУМИр-ТеплоКом»
Размер таблицы за неделю составляет 197476 записей при обслуживании порядка 150 теплосчетчиков. Начало любого задания в системе отмечается строкой «Инициализация драйвера» в журнале. Завершение опроса отмечается строкой «Закрытие потока». Поле dat_ является штампом времени записи строки в БД. Он одинаков для всего блока «Инициализация-Закрытие», поэтому для контроля времени выполнения операций драйвер теплосчетчика при работе отправляет в БД свое время, по нему можно установить среднее время обработки заявки.
Чтобы построить функцию распределения обработки заявок в системе, необходимо подсчитать общее число заявок, а также чисто заявок, которое было обработано с первого, второго и т.д. раза.
В результате выполнения тестовых БОЬ-запросов к журналу было выяснено, что выбранный для анализа отрезок (5 суток) содержит 14971 заявку, из них 7144 уникальных. Распределение заявок по числу повторов выглядит
Поскольку среднее время выполнения заявки (и даже 3-х заявок) намного меньше 3-х часов, первые три записи нужно объединить в одну. Кроме того, можно сделать вывод, что 3-я последовательная попытка не нужна, т.к. основное число заявок выполняется именно с первых двух попыток.
следующим образом:
попытки число заданий попытки число заданий
1 3808 12 11
2 2197 13 19
3 342 14 21
4 380 15 15
5 97 16 18
6 54 17 22
7 35 18 10
8 22 19 11
9 18 20 9
10 22 21 1
11 23 23 8
24 1
Для преобразования числа повторов во время обработки данных необходимо учитывать следующий факт: для повышения эффективности первичного выполнения задания для каждого нового задания (приоритет 0) предусмотрено три попытки выполнения подряд, остальные попытки предпринимаются с интервалом в 3 часа. Т.е. попытки 1-2-3 выполняются последовательно, а остальные - с трех часовым интервалом.
♦ Реальная ФР 1,0000 -| 0,9000 I 0,8000 0,7000 0,6000 0,5000 0,4000 0,3000 0,2000 0,1000 0,0000 -0,100(0
-Экспотенциальная ФР
Рис. 2. Функция распределения для потока обработки заявок На рис.2 показана функция распределения для потока обработки заявок в сравнении с экс-потенциальным распределением. Как видим, оба распределения достаточно хорошо согласуются по форме. Отсюда при дальнейшем рассмотрении будем считать о (г) = т ■е - т, где ^ -мат. ожидание ФР, ^ =0,9 Экспотенциальное распределение является распределением Эр-ланга 1-го порядка. Функция распределения Эр-ланга
I (г) =
1к
гк-1в-1.
(к -1)! Для нашего случая к=1.
Такое положение вещей значительно упрощает дальнейший анализ модели, т.к. наша модель системы преобразуется в
Б /М / V / ¥ / ё0, подобные модели теории телетрафика с дискретным равномерным распределением на входе и экспотенциальным распределением длительности обслуживания заявок достаточно хорошо описаны и изучены.
Библиографический список
1. Корнышев Ю.Н. Теория телетрафика. / Ю.Н. Корнышев, А.П. Пшеничников, А.Д. Харкевич. - М.: Радио и Связь, 1996.
2. Крылов В.В. Теория телетрафика и ее приложения. / В.В. Крылов, С.С. Самохвалова. - СПб.: БНУ-Санкт-Петербург, 2005.
3. Белоусов Р.А. Информационно-измерительная система «КУМИР-ТеплоКом» - новое решение для масштабных систем автоматизации учета тепла в ЖКХ. Материалы Всероссийской научн.-практ. конф. с междунар. участием «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири». / Р.А.Белоусов, Е.М.Фискин. - Иркутск, ИрГТУ, 2006.
УДК 621.39.812: 550.34.03
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
1
В.А.Голдзицкий1
Иркутский государственный технический университет 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
В результате обработки экспериментальных записей с помощью адаптивного фильтра получены спектрограммы, по которым выделяются признаки, отражающие наличие динамических процессов в очаге готовящегося землетрясения. Также для поиска закономерностей проводится анализ на основе ковариации, показывающей одновременные изменения и влияния друг на друга суточных данных. Ключевые слова: землетрясение, адаптивная фильтрация, ковариация, электромагнитное поле, предвестники землетрясений, аномалии, анализ экспериментальных данных, быстрое преобразование Фурье, спектрограммы. Ил. 3. Библиогр. 3 назв.
INTERPRETATION OF ELECTROMAGNETIC SEISMIC DATA
Goldzitskiy V.A.
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074
As a result of experimental records processing with the help of an adaptive filter some spectrograms were obtained. The last enable to distinguish signs reflecting the presence of dynamic processes in the center of the coming earthquake. To find the patterns the author carries out the analysis based on covariance. The last shows synchronous changes and mutual influence of diurnal data. Key words: earthquake, adaptive filtration, covariance, electromagnetic field, earthquake forerunners, anomaly, analysis of experimental data, fast Fourier transformation, spectrograms. 3 figures. 3 sources.
При обработке и интерпретации сейсмических данных исследователь анализирует данные, которые описываются случайными величинами и процессами. Общей задачей анализа данных является извлечение полезной информации, с помощью которой можно выделить полезный сигнал и помеху, а также приблизиться к пониманию физических процессов, происходящих в очаге готовящегося землетрясения, и выявить наличие его предвестника.
В случае возникновения сигнала в атмо-
сфере следует предположить одновременно и существование квазистатических или низкочастотных электрических полей у поверхности Земли, значительно превосходящих фоновые возмущения. Возникновение сильных квазистатических электрических полей анализируется с различных позиций. Создание и использование специальных методов изучения свойств электромагнитных полей невозможно проводить без изучения аномалий, например, в работах [2,3] обнаружены электромагнитные излучения,
1
Голдзицкий Владимир Анатольевич, аспирант, инженер кафедры математики, е-mail: [email protected]
Goldzitskiy Vladimir Anatoljevich, a post graduate, an engineer of the Chair of Mathematics, е-mail: [email protected]
предшествующие землетрясению.
Цель статьи: на основе аналитических методов изучить характерные особенности аномальных прогностических признаков и разработать алгоритмы выделения аномальных возмущений, т.е. распознавания предвестников землетрясения в процессе его развития.
С этой целью анализировались записи вариаций амплитуд радиосигналов,
регистрируемых в ОНЧ-диапазоне. Сущность метода заключается в обработке сигнала адаптивным фильтром, в котором в качестве образцового сигнала используется суточный фрагмент, взятый из массива обрабатываемых данных. В процессе обработки этого фрагмента адаптивным фильтром получается сигнал ошибки, который на следующем этапе обработки
подвергается спектральному анализу методом быстрого преобразования Фурье.
Слева на рис.1 показана спектрограмма за 11 июня, справа - за 12 июня 2006 года: - в этот день было зарегистрировано 2 землетрясения. При анализе наблюдаемых особенностей спектрограмм, полученных в результате обработки экспериментальных данных, выделяются следующие признаки: рост относительной амплитуды в день события, а иногда и за несколько дней; смещение спектральных максимумов в день землетрясения к более высоким значениям частоты. Спектрограммы являются
динамической оценкой изменяющихся во времени параметров исследуемого процесса.
■■ I
..........Ц.........................
' I
| I
I 1
■ " ■
'1 I 1 .
I ,
,' I
||
, 1 1 1 '1
...........т.....\.................................... 11 . 1 1| , м ч: :
I ■' 1 1 ■' ■ / \ ■ V' '■ 'уЧ; ' ""■./■-.- ■
Г аилмыл 1Л&М (Ы ЬЧЕ ШКЭ I И 12 13 И IЬ И I.' 15 И I I 11СЛ НЫЛ ' I.'* ШЯЯ I И 2 13 И & 13 I! 5 13 I
и II* III1
Рис.1. Рост амплитуды за день до землетрясения
! ! !
I
||
ч
I I I
М I 1
1.1 I! 'I
. -:Д|.!...1........1'.
I, р
Рис. 2. Рост амплитуды и смещение частот максимумов в правую часть графика
■п.а-т
ю.в-о.е
□я.^.ц с
□0.4-0.о □п-п.г □ о.г-и
Б-Р -4-0,! ■ ■
□-с. я-о.п
Ч?ГА кичкшния И VI им мж&
— чй »«к — ччг*
ча . т
щ 1 р^чмп " J
III ¿ъ. 1<ЯГ Г ЛЯ1 ШГ ¿-ЯЯ
мвздн!
Л ■ 1.1!
У^: ЛИШЬ ИШ Ш---НШГ'ЛЕ
И;1 IГ Ш
к—
№ ВМ 1
нвшшни
зжзя&кяввяия
Ю 11 1:1114 '.5 I £ 1Т 13 1П 2021 22 3 24 25 25 ЗП 11
Рис. 3. Ковариация за июль 2006 г
Слева на рис. 2 представлена спектрограмма за 4 сентября, справа - за 5 сентября 2006 года (день события). Повышение частоты максимумов на спектрограммах зависит от появления электрического поля, и его изменения отражают наличие динамических процессов в очаге готовящегося разрушения независимо от характера развития механических напряжений в массиве горных пород.
Интенсивность сигнала не опустилась на начальный уровень. По мнению автора, это является убедительным свидетельством принадлежности данного образа сигнала предвестника развитому процессу подготовки землетрясений на конечной его стадии. Анализ экспериментальных данных показывает иррегулярные всплески, не принимающие законченного образа. Необходимо установить причинно-следственные связи с процессами подготовки и с иными прогностическими признаками.
Причиной обнаруженных изменений могут быть протекающие в эпицентральной зоне процессы, которые вносят свой вклад в интенсивность и спектральные характеристики. Выявление зависимости характеристик аномального электромагнитного излучения (или его отсутствия) от параметров землетрясения ведет к пониманию механизма излучения.
По представленным данным для отдельных событий также подтверждается факт отсутствия простых закономерностей по связи самого появления аномалий и их интенсивности в зависимости от параметров землетрясения. Характер проявления предвестниковых возмущений может изменяться в довольно широких пределах. Доказательства достоверности связи регистрируемых возмущений в этом случае могут строиться или на статическом материале с выделением наиболее общих закономерностей, или на наличии особых признаков в сигнале, присущих
только данному процессу при учете геофизической обстановки в целом.
Также для поиска закономерностей проводится сопряженная вариативность изучаемых амплитуд (ковариация). Проверка гипотез о связях предполагает одновременные изменения и влияния друг на друга. Статистической мерой связи служит при этом выборочный коэффициент ковариации 8ху. Он подсчитывается как среднее произведений отклонений каждой переменной (суточной амплитуды) :
- X; * (у, - г)
к=
п -1
(1)
Именно ковариация (1) характеризует связь двух переменных - суточных амплитуд X и У. Ковариация дает количественную характеристику однородности или неоднородности данных, представленных на диаграммах, на которых переменные (сутки) обозначены осями, а сам коэффициент корреляции, т.е. полученные эмпирические данные, - цветом от красного, соответствующего 1, до синего -1. Множество цветов образует «мозаику», по форме которой судят о связи переменных X и У.
При рассмотрении ковариации за март 2006 г. какие-либо аномалии наблюдаются не всегда, кроме этого, отдельно проводится анализ дней землетрясений и всех остальных дней. Такие «мозаики» позволяют оценить зависимость между днями землетрясений и днями подготовки события. Степень тесноты связи чуть выше в дни без землетрясений, (около 0,4-0,6). Это можно объяснить процессом подготовки землетрясения, т. к. имеются общие сходные процессы, происходящие в очаге, и подобием спокойных дней относительно друг друга. На основе обработанных данных за июнь прослеживается изменение коэффициентов ковариации на противоположные в сравнении с коэффициентами
