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公开(公告)号:CN112598283A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011554101.5
申请日:2020-12-24
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种建筑物安全评估方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取待测建筑物的地震背景噪声数据;对所述地震背景噪声数据进行钟漂校正,得到校正数据;根据所述校正数据确定所述待测建筑物的自振频率;根据所述自振频率对所述待测建筑物进行安全评估。本发明实施例实现了建筑物结构的健康监测,不依赖于人工检测,降低了检测成本,提高了建筑物安全评估的效率。
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公开(公告)号:CN115935142A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211291835.8
申请日:2022-10-21
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F30/23 , G06F18/24 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种基于短周期密集台阵城市背景噪声的成像方法及装置,方法包括:获取与短周期密集台阵对应的背景噪声信号,并对背景噪声信号进行预处理;对处理后的背景噪声信号进行频域相关计算,得到瑞雷波相速度以及衰减参数;基于瑞雷波相速度对预设初始模型进行迭代反演训练,并得到剪切波速度;根据剪切波速度以及衰减参数进行绘图处理。通过对短周期密集台阵功率谱的频域相关计算,基于最小二乘法拟合得到相应的瑞雷波相速度、衰减系数及介质各向异性结构信息,并对瑞雷波相速度和衰减系数的反演计算以得到地下剪切波速度结构,有效避免了传统短周期密集台阵计算方法在时间域计算格林函数的复杂和信噪比低的缺陷。
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公开(公告)号:CN115903018A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211276137.0
申请日:2022-10-18
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的背景噪声程函成像方法,该方法包括获取原始地震数据;互相关原始地震数据中的背景噪声,得到走时数据;构建人工神经网络,基于程函方程构建包含物理约束的损失函数,并将损失函数添加至人工神经网络;基于训练数据训练人工神经网络,得到初始神经网络模型;获取目标区域的目标地震数据,基于初始神经网络模型处理目标地震数据,得到目标区域的地下速度结构信息。本申请实现了运用物理信息神经网络结构的思想结合程函成像可以有效避免非线性反演中的迭代过程,并且一次训练就可以直接获得期望的地震波速度参数。
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