Geri Dön

Dalgacık dönüşümü kullanılarak sismik sinyallerin analizi

Analyzing seismic signals using wavelet transform

  1. Tez No: 181810
  2. Yazar: ÖMER HALİL ÇOLAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN ÇEREZCİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Dalgacık dönüşümü sinyal analizinde kullanılan en önemli metotlardan biridir.Sismik sinyallerin yapısı ve bulunduğu frekans bandı dalgacık dönüşümuygulamaları için bu sinyal tipini önemli bir aday haline dönüştürmektedir. Özelliklealınan kayıtlarda gürültünün varlığı, bu sinyaller kullanılarak yapılacak çözümlerdesismologlar için büyük bir problem teşkil etmektedir.Bu çalışmada özellikle sismolojide iki önemli parametre olan P ve S dalgalarınınvarış zamanlarının alınan gerçek kayıtlarda tespiti için dalgacık dönüşümü tabanlı birçözüm gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma ile ilk defa, sinyalin frekans değişimi ve bunabağlı olarak yüksek frekans bantlarında enerjisinde meydana gelen değişimi temelalan bir çözüm algoritması geliştirilmiştir. Öncelikle depremler, 256'lık veri paketlerihalinde ele alınmış ve 128 veri kaydırılarak örtüşmeli pencereler oluşturulmuştur.Daha sonra her bir paket, dalgacık dönüşümüyle alçak ve yüksek geçiren frekansbileşenlerine ayrıştırılmıştır. Sonra, bu bileşenlerin etkin değerleri ve enerjilerihesaplanmıştır. Bu hesaplar sonucunda, özellikle, yüksek frekans bantlarındaki enerjideğişiminin P ve S dalgasının geldiği noktanın tespitinde etkili olduğu bulunmuştur.İlgili pencerede en yüksek enerjili frekans bileşenleri ve ilk kırılma doğrultuları gözönüne alınarak P ve S dalgası varış zamanları tespit edilmiştir. Çalışma boyunca 200deprem, yaklaşık 1000 deprem kaydı incelenmiş özellikle aşırı gürültü bileşeni içerenveriler üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca oluşturulan algoritmanınörnekleme süresi, depremin merkez üssü ve kayıt alınan istasyon arasındaki mesafe,depremin bileşeni gibi diğer parametrelerden bağımsız bir şekilde geliştirilmesi içinfarklı tip deprem kayıtları kullanılmıştır. Alınan sonuçlarla tasarlanan algoritmanınne kadar etkili olduğu ve sismologlar tarafından deprem çözümünde kullanılmayanverilerde bile oldukça başarılı olduğu kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Wavelet transform is one of the most important method used in signal analyze. Thestructure and frequency band of seismic signals make these signals an importantcandidate for wavelet transform applications. Especially the noises in the records arecause some big problems in the solutions made with these signals for seismologists.In this study, a novel solution based on wavelet transform has been introduced todetermine P and S wave arrival time that are important parameters in seismologyusing real records. With this study, an algorithm was developed as a new methodbased on the changes in frequencies and the changes in energy due to this frequencychanges in high frequency bands. First earthquakes were deal with as 256 datapackages and overlapping windows were formed by shifting 128 data. Then, eachone of these packages was decomposed as high frequency and low frequencycomponents using wavelet transform. After then, rms values and energies of thesecomponents were calculated. As a result of these calculations especially the energychanges in high frequency bands play an important role in determining the p and swave arrival point. In related windows, p and s wave arrival time were determined byusing the frequency components that have the highest energy and first refractiondirections. During the study 200 earthquakes and approximately 1000 earthquakerecords were investigated and analysis were done on data includes excessive noise.Furthermore different types of earthquake records were used to improve an algorithmindependent from parameters like sampling time, distance between earthquakeepicenter and the station and component of earthquake. The received results provethat the designed algorithm is very effective and quite successful even in the datawhich were not used in earthquake solutions by seismologists.

Benzer Tezler

  1. Sismik ivmeölçer kullanılarak izinsiz girişlerin tespiti ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması

    Intrusion detection using seismic accelerometers and classification with support vector machines

    AHMET AYBERK YURTTADUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUNCAY KARAÇAY

  2. Kuyu içi (VSP) sismik verilerinin konvansiyonel olmayan yöntemlerle kömür aramacılığına yönelik entegre analizi

    Integrated analysis of wellbore seismic data by unconventional methods for coal exploration

    ALİ CANKURTARANLAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA EMİN DEMİRBAĞ

  3. The Wavelet technique and its application to some problems in solid mechanics seismic data

    Dalgacık tekniği ve bazı katı mekanik problemlerine uygulanması: Sismik veriler

    DEVRİM SİMAV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ENGİN KARAOSMAN

  4. Improved hilbert huang transform supported by machine learning algorithms for signal analysis

    Sinyal analizi icin makine öğrenme algoritmaları ile desteklenen geliştirilmiş hilbert huang dönüşümü

    HAMİD ERİNÇ KARATOPRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  5. Geomagnetic signal analysis based classification of earthquake magnitudes

    Jeomagnetik işaretlerin çözümlenmesine dayalı deprem şiddeti sınıflandırması

    SHABNAM DERAKHSHAN DILMAGHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN