«Обнаружитель сейсмических событий»

SCADA-системы ZETView «Обнаружитель сейсмических событий» (далее — ОСС) предназначен для детектирования события и их классификации. Поэтому у данного компонента существует два ПО подбора параметров: программное обеспечение «Тренажёр детектирования событий»  и программное обеспечение «Тренажёр классификации событий».

Шумовая сейсмическая обстановка, включающая в себя как техногенную составляющую, так и местные микросейсмы, может сильно различаться на разных сейсмостанциях. Поэтому необходимо правильно задавать параметры самого важного в системе контроля сейсмических событий (далее — СКСВ) компонента, которым и является ОСС.

При этом следует учитывать, что техногенная составляющая сейсмических шумов имеет ярко выраженную суточную изменчивость, а местные микросейсмы – сезонную изменчивость.

Программное обеспечение «Тренажёр детектирования событий» (далее — ПО «Тренажёр детектирования событий») предназначено для настройки параметров ОСС, отвечающих за детектирование событий.

Детектирование событий в ОСС реализовано с помощью одной из многочисленных версий детектора STA/LTA, широко применяемого в сейсмике уже несколько десятков лет. Поэтому в первую очередь параметры используемого в ОСС детектора STA/LTA и требуют подбора.

Значения параметров ОСС, установленные в компоненте, в подавляющем большинстве случаев позволяют правильно детектировать землетрясения. Однако, возможна такая шумовая сейсмическая обстановка, при которой потребуется установка значений этих параметров, отличных от установленных значений по умолчанию. В противном случае может возникнуть ситуация, когда будут наблюдаться пропуски реальных землетрясений и/или ложные срабатывания, когда техногенные события будут объявляться землетрясениями.

ПО «Тренажёр детектирования событий» позволяет автоматизировать процесс выбора значений параметров, оптимальных для конкретных сейсмических шумов. Для работы ПО «Тренажёр детектирования событий» требуются записи сигналов реальных событий, которые были неправильно интерпретированы СКСВ.

В ОСС сигналы с датчиков вначале подвергаются полосой частотной фильтрации, затем выполняется детектирование событий, их классификация, и, наконец, если принято решение о том, что обнаружено землетрясение, то определяются параметры этого землетрясения, необходимые для работы СКСВ.

Рабочий частотный диапазон датчиков, используемых в СКСВ (акселерометры ВС 1313), — это диапазон от 0.3 до 300 Гц. В сейсмике считается, что частотный диапазон сигналов землетрясений от 0.001 до 30 Гц. Низкочастотные составляющие сигналов землетрясений (частоты менее 1 Гц) характерны для дальних землетрясений, т.к. они слабо затухают при распространении. Но такие землетрясения не могут нанести вреда сооружениям. Высокочастотные составляющие сигналов землетрясений (частоты более 10 Гц) имеют большой коэффициент затухания, поэтому в сигналах датчиков практически не присутствуют. Таким образом, получаем, что сигналы частотой менее 1 Гц не представляют опасности, а сигналы частотой более 10 Гц являются помехой. Поэтому в качестве частот среза полосового фильтра, используемого в ОСС, и заданы эти величины – 1 и 10 Гц. Это первые два параметра, настраиваемые с помощью ПО подбора параметров.

Теперь рассмотрим параметры детектора STA/LTA. Это длительности короткого и длинного временных окон (в секундах), порог детектирования и фактор детектора. Длительность короткого окна должна соответствовать длительности Р-фазы землетрясения. Длительность длинного окна должна быть много больше длительности короткого окна.

Выходной временной интервал включает в себя предысторию и интервал от начала до конца события, определяемый самим детектором.

Реализованная в ОСС версия детектора использует три сигнала: сигнал детектора SD, сигнал дисперсии SN и сигнал огибающей SO.

Сигнал детектора SD по одной компоненте X, Y или Z, рассчитывается по формуле:

где N_STA – длительность короткого окна в отсчетах АЦП;
N_LTA — длительность длинного окна в отсчетах АЦП;
A_mpl — значение амплитуды по каналу X, Y или Z.

Усредненный сигнал детектора рассчитывается как текущий средний по тем компонентам, по которым разрешается работать. Например, при работающих трех компонентах рассчитывается среднее по трем SD. При рабочих двух компонентах, усреднение производится по двум компонентам.

SD_k=(SD_xk+SD_yk+SD_zk)/3

Сигнал детектора SD всегда больше 0, при равномерном стационарном шуме его величина приблизительна равна 1.

Сигнал дисперсии SN оценивается по алгоритму EMA, как отклонение от 1 текущего значения SD на временном интервале длинного окна.

SN_k = (1-a)*SN_k-1+a*(1-SD_k)²
a = 2/(N_LTA+1) ; SN_{0 = SD0}

Сигнал огибающей SO рассчитывается по формуле:

SO_n=SO_n-1+ log₁₀(factor*SD_n),

где factor – эмпирически подбираемое значение, один из конфигурационных параметров детектора.

При превышении сигналом детектора SD порога детектирования SH (как правило, SH = 3,0) объявляется начало события и сигнал огибающей SO₀ приравнивается 0. Конец события объявляется, когда сигнал огибающей SO_n становится отрицательным.

Последняя формула накладывает следующее ограничение: произведение порога детектирования на фактор детектора должно быть строго больше 1. В противном случае возможны пропуски некоторых событий. А именно событий, у которых первое значение сигнала детектора, относящееся к событию, незначительно превышает порог детектирования. В этом случае возможна такая ситуация, при которой произведение фактора детектора на это значение сигнала детектора будет меньше или равно 1. Как следствие этого, первое значение огибающей детектора будет меньше 0, и детектор примет решение о завершении события.

Таким образом, величина порога детектирования задаёт энергетику обнаруживаемых событий.

Величина фактора детектора влияет на продолжительность события по версии ОСС.

Кроме этого ПО «Тренажёр детектирования событий» позволяет подбирать следующие параметры: минимальная длительность события и длительность предыстории (в секундах).

Длительность сигналов землетрясений, как правило не менее минуты. Поэтому если ОСС определяет длительность события меньше некоторой минимальной величины, то это событие можно считать не сейсмическим.

Предыстория события, в течении которой входные сигналы содержат только фоновые шумы, необходима в ОСС для определения время начала события с максимально возможной точностью.
В работе ОСС необходимо не только обнаружить землетрясение, но также правильно определить его длительность. Поэтому при работе ПО «Тренажёр детектирования событий» следует ставить две задачи: подбор параметров для обнаружения и подбор параметров для определения длительности события. Для первой задачи основным параметром является порог детектирования. Для второй – фактор детектора. Остальные параметры, подбираемые ПО «Тренажёр детектирования событий», конечно, влияют на обе задачи, но их влияние второстепенно.

При определении оптимального значения порога детектирования следует воспроизводить в ПО подбора параметров сейсмические фоновые шумы, зарегистрированные в интересующем месте. При определении оптимального значения фактора детектора следуют воспроизводить записи реальных землетрясений, зарегистрированных в месте расположения сейсмостанции.

Для работы ПО «Тренажёр детектирования событий» можно выделить любой компьютер с операционной системой Windows, не старше Windows 7. Требования к характеристикам компьютера см. в описании ПО ZETLAB.

На этом компьютере необходимо установить ПО ZETLAB и ZETVIEW. На компьютер в коневую папку ZETLab скопировать файл tr_dtct_dse.exe. В папку SCADA-проектов ZETView – tr_dtct_dse.zvx. Первый файл – это исполняемый файл ПО «Тренажёр детектирования событий». Второй файл – исходный файл проекта ПО «Тренажёр детектирования событий».

Для возможности запуска исполняемого файла ПО «Тренажёр детектирования событий» к компьютеру необходимо подключить электронный ключ ZETKey или какое-либо устройство аналогового ввода компании ООО «ЭТМС». Ключ (устройство ввода) должен иметь прошивку для работы со SCADA-проектами ZETView.

Для правильной работы ПО «Тренажёр детектирования событий» на диске «С» компьютера должна существовать папка «C:\ZETLab\Config\Struct_Bin\», в которой должны быть файлы:
— «Ssm_str_PeakAccel.zschema1.8001003b.zbinary1»
— «Ssm_res_Detector_STA.zschema1.8001002a.zbinary1»
— «Ssm_str_EventParam.zschema1.80010019.zbinary1»

Перед началом работы необходимо скопировать на компьютер записи событий, которые было неправильно классифицированы СКСВ. Затем запустить программу «Воспроизведение сигналов» и выбрать папку с одной из этих записей.
Рассмотрим на примере случай: воспроизводилась запись землетрясения, магнитудой 5,0; датчик, зарегистрировавший сигналы этого землетрясения, располагался на расстоянии около 210 км от эпицентра землетрясения.

После этого запустить программу tr_dtct_dse.exe. На мониторе появится окно ПО «Тренажёр детектирования событий». В этом окне будет отображаться главная вкладка ПО «Тренажёр детектирования событий» «Результаты».

Слева в окне отображаются графики, справа – кнопки для управления, элементы для задания входных сигналов и различные индикаторы.

Кнопка «Старт/Стоп» предназначена для запуска и остановки работы ПО «Тренажёр детектирования событий». С помощью кнопки «Сохранить графики» можно сохранять графики в формате dtu. Кнопка «Сохранить параметры» в конце работы ПО «Тренажёр детектирования событий» позволяет сохранять текущие значения параметров в текстовый файл.

Имена каналов компонентов X, Y и Z датчика будут отображены на зеленом или красном фоне в зависимости от того, есть ли в выбранной записи программы «Воспроизведение сигналов» требуемые каналы. Под именами каналов расположены горизонтальные индикаторы уровней сигналов этих каналов.

Под элементами задания входных сигналов расположены индикаторы для отображения текущего времени и времени начала сигналов. Время в них отображается в формате «ДД.ММ.ГГГГ ЧЧ:ММ:СС».

Ниже расположены индикаторы для отображения пиковых ежесекундных значений.

Значения ускорений – это пиковые значения отфильтрованных сигналов соответствующих компонент в м/с². Сигналы детекторов безразмерны.

Ось Х всех графиков – это время в секундах относительно времени начала работы ПО «Тренажёр детектирования событий». По мере работы ПО «Тренажёр детектирования событий» диапазон отображаемых времен увеличивается от 0 до 1000 сек. После этого он не изменяется. Количество отображаемых точек на графиках одинаковое.

На верхнем графике отображается временная зависимость пикового значения амплитуды ускорения отфильтрованных в м/с². На среднем графике отображаются сигнал детектора и график мгновенного адаптивного порога (МАП)

МАП = Коэффициент МАП * SN

Коэффициент МАП – это величина из вкладки «Основные параметры», см. ниже. Максимальное значение МАП за время отсутствия событий можно принимать за порог детектирования.

На нижнем графике представлен сигнал огибающей детектора, т.е. сигнал есть или нет событие.

Окно ПО «Тренажёр детектирования событий» имеет вторую вкладку: «Основные параметры».

Значения параметров на этой вкладке можно изменять. Для этого надо навести указатель манипулятора «мышь» (далее по тексту мышь) на изменяемую цифру. Кликнуть по ней левой кнопкой мыши (далее по тексту кликнуть), она подсветится, и вращая колёсико мыши можно изменять цифру. Описанная процедура изменения значения относится ко всем остальным параметрам.

После задания новых значений всем параметрам следует вернуться на главную вкладку ПО «Тренажёр детектирования событий». Запустить воспроизведение сигналов и кликнуть по красной кнопке «Старт» в окне ПО «Тренажёр детектирования событий». Кнопка станет зелёной и поменяет свой текст на «Стоп». На верхнем графике сразу начнётся отображаться амплитуда ускорения и станут изменяться значения пиковых ускорений в индикаторах. Текущее время также будет изменяться.

Сигналы на среднем графике начнут отображаться только через время, необходимое для инициализации детектора STA/LTA. При заданных параметрах это произойдёт через 220 сек. До этого сигнал детектора будет равным 1, а оценка СКО – 0.

Сигнал на нижнем графике появляется только при детектировании какого-либо события.

На рисунке отображен результат работы ПО «Тренажёр детектирования событий» для фоновых сейсмических сигналов.

Видно, что за всё время величина МАП не превысила 1,5. Поэтому для датчика, который зарегистрировал эти сигналы, в качестве величины порога детектирования можно задать 1,5. Однако не рекомендуется делать эту величину меньше 2,0.

Нижний график не содержит кривой, т.к. не было никаких событий. Также пустым остался индикатор с временем начала события.

На рисунке отображен результат работы ПО «Тренажёр детектирования событий» для некоторого слабого события. Амплитуда ускорения до и после события (см. верхний график) не превышает 0,0006 м/с². Максимальное значение ускорения за время события менее 0,0013 м/с².

Сигнал детектора за время события не превысил величину порога детектирования, поэтому данное событие не было обнаружено детектором. Как следствие, отсутствует кривая на нижнем графике.

Величина МАП сразу после начала события резко увеличивается и после события плавно возвращается к своим прежним значениям. Т.к. физический смысл МАП во время события отсутствует, то поведение этого графика обращать не стоит.

На рисунке представлен результат работы ПО «Тренажёр детектирования событий» для реального землетрясения. На верхнем графике отчётливо видны P- и S-фазы этого землетрясения. Отголоски этих фаз можно найти на среднем и нижнем графиках. За время Р-фазы амплитуда ускорения составила более 0,0024 м/с², сигнал детектора превысил порог детектирования, потому данное землетрясение было обнаружено детектором.

Все три графика синхронизированы по оси времени (ось Х). При изменении положения временного курсора или параметров отображения времен (время начала или конца отображаемого интервала) на любом графике аналогичные изменения будут выполнены и на двух других графиках.

Для сохранения результатов работы ПО «Тренажёр детектирования событий» на вкладке «Результаты» есть две кнопки: для сохранения графиков в формате dtu, и сохранения величин параметров в текстовый файл. После запуска ПО «Тренажёр детектирования событий» кнопкой «Старт» кнопки сохранения становятся не доступными.

После клика по кнопке «Сохранить графики» будет три раза (по числу графиков) вызван диалог выбора файла для сохранения dtu-файла вначале для верхнего графика, затем для среднего и, наконец, для нижнего графика. Данные файлы можно просматривать программой «Просмотр результатов».

После клика по кнопке «Сохранить параметры» будет вызван диалог выбора файла для сохранения величин параметров в текстовом файле.

Программное обеспечение «Тренажёр классификации событий» (далее — ПО «Тренажёр классификации событий») предназначено для настройки параметров ОСС, отвечающих за классификацию событий.

Значения параметров ОСС, установленные в компоненте, в подавляющем большинстве случаев позволяют правильно классифицировать землетрясения. Однако, возможна такая шумовая сейсмическая обстановка, при которой потребуется установка значений этих параметров, отличных от установленных значений по умолчанию. В противном случае может возникнуть ситуация, когда будут наблюдаться пропуски реальных землетрясений и/или ложные срабатывания, когда техногенные события будут объявляться землетрясениями.

ПО «Тренажёр классификации событий» позволяет автоматизировать процесс выбора значений параметров классификации, оптимальных для конкретных сейсмических шумов. Для работы ПО «Тренажёр классификации событий» требуются записи сигналов фоновых шумов, а также реальных событий, которые были неправильно интерпретированы СКСВ.

Классификация событий в ОСС реализована с помощью набора алгоритмов классификации событий. Каждый из используемых алгоритмов определяет наличие в сигнале определенного типа событий, назовём его характерным событием алгоритма. Детектор ОСС определяет в сигнале некоторое событие. Результат работы детектора – это некоторый временной интервал, содержащий сигналы по X, Y, Z с найденным событием. Кроме этого в этот временной интервал включается некоторая предыстория, в течении которой заведомо нет события. Предыстория располагается непосредственно перед событием и имеет известную длительность. Считаем, что сигнал датчика за время предыстории – это фоновые шумы, являющиеся стационарным шумом, а сигнал датчика за время события – это сумма фоновых шумов и сигнала самого события. Каждый из алгоритмов классификации имеет свой набор параметров. По сигналам предыстории и события алгоритм определяет два набора значений своих параметров. Сравнивая значения этих двух наборов можно с уверенностью сказать является ли найденное событие характерным событием алгоритма или нет.

В ОСС используется шесть алгоритмов классификации событий. У каждого алгоритма свой набор параметров, которые можно настраивать с помощью ПО «Тренажёр классификации событий».

Основной алгоритм классификации использует методы вейвлет-анализа, а именно вейвлет-фильтрацию исходных сигналов. По предыстории определяются максимальные значения коэффициентов вейвлет-преобразования фоновых шумов. После этого выполняется вейвлет-фильтрация сигналов события. Результат фильтрация – нулевые значения сигнала, уровень которого не превышает уровень фоновых шумов. В качестве примера приведённые ниже рисунки, на которых представлены сигналы землетрясения по компонентам X, Y, Z до и после вейвлет-фильтрации. На рисунках хорошо видно, что сигналы до начала события после фильтрации стали нулевыми. Это позволяет с хорошей точностью определять время начала события. Кроме этого видно, что в конце осциллограммы, когда событие завершается, количество нулевых отчетов сигнала начинает увеличиваться. Эмпирический факт — количество ненулевых отсчётов за время события для реальных землетрясений всегда больше 50 %. При этом для событий, не являющимися сейсмическими, эта величина редко превышает 10 %. Благодаря заметной разнице (в 5 раз) этих двух величин данный алгоритм является в ОСС самым надёжным алгоритмом классификации землетрясений. Критерий данного алгоритма — это превышение количества ненулевых отсчётов порогового значения, которое по умолчанию задано 17 %. При этом принимается решение о том, что найденное событие является сейсмическим.

Двумя другими параметрами алгоритма являются тип вейвлета и уровень разложения при выполнении вейвлет-преобразования исходного сигнала. Изменения этих параметров слабо влияет на основной параметр алгоритма. По умолчанию используется вейвлет db2 и 4-й уровень разложения. Использование при вейвлет-преобразовании сложных типов вейвлетов и большего уровня разложения сильно увеличивают нагрузку на процессор. При этом адекватного увеличения точности определения времени начала события и величины первого параметра алгоритма не наблюдается.

Во втором основном алгоритме классификации используются методы поляризационного анализа. Во время реального сейсмического события частички грунта, в том числе и поверхности земли, совершают движения по некоторому закону, при котором радиус вектор частички описывает очень вытянутый эллипсоид. Параметры этого эллипсоида можно определить с помощью поляризационного анализа. Сигналом алгоритма является величина большей полуоси этого эллипсоида. Единица этого сигнала – это единица исходного сигнала с коэффициентом 10^-6. Для ВС 1313 сигнал имеет размерность м/с², поэтому единица сигнала алгоритма в этом случае – мкм/с².

Т.к. сигнал алгоритма не является отношением, а некоторая размерная величина, прямо пропорциональная амплитуде исходного сигнала, то пороговым значением алгоритма не может быть некоторое априорно задаваемая величина. В алгоритме пороговое значение определяется для каждого события по его предыстории. При превышении значения сигнала алгоритма адаптивного порога принимается решение о том, что найденное событие является сейсмическим.

Достоинством этого алгоритма классификации является высокое отношение сигнал/шум сигнала алгоритма: даже для слабых сейсмических событий это отношение порядка 20 дБ, для сильных землетрясений оно может превышать 100 дБ. Сигнал алгоритма также используется в ОСС для определения временных интервалов действия Р- и S-фаз землетрясения.

Параметром алгоритма является время усреднения, которое влияет на вид сигнала алгоритма. Один отчёт этого сигнала вычисляется с помощью усреднения исходных сигналов за это время. Если это время будет маленьким, то сигнал алгоритма будет очень изменчивым, что может привести к ошибкам при классификации события. Если время усреднения будет большим, то может получить излишне гладкий сигнал, который также может быть источником ошибок. Кроме этого, большое время усреднения заметно увеличит нагрузку на процессор при вычислениях.

Вторым параметром алгоритма является время усреднения, которое используется при определении времени вступления S-фаз землетрясения. Поэтому, этот параметр не влияет на результат классификации событий.

Следующий алгоритм классификации событий использует методы корреляционного анализа. В сейсмическом сигнале, будь то сигнал землетрясения или фоновые микросейсмы, сигналы с разных компонент датчиков (X, Y и Z) хорошо коррелированы друг с другом. По сигналам рассчитываются 3 коэффициента корреляции парных сигналов (XY, XZ и YZ), и, далее, по ним рассчитывается безразмерный сигнал алгоритма, который может принимать только не отрицательные значения. Чем больше величина сигнала, тем больше степень корреляции сигналов. Критерий данного алгоритма – это превышение величины сигнала порогового значения, которое по умолчанию задано 3,0. При этом принимается решение о том, что найденное событие является сейсмическим.

Алгоритм классификации событий по анализу отношения амплитуд X, Y и Z используемых датчиков. Для реальных сейсмических сигналов не бывает больших различий в пиковых значениях амплитуд сигналов компонент датчика. В данном алгоритме определяется пиковые значения амплитуды для компонент X, Y и Z. Далее максимальное значение делится на минимальное соответствующее значение и сравнивается с пороговым значением. Если полученное отношение больше порогового значения, то считается, что данное событие является ложным. Пороговое значение по пиковой амплитуде по умолчанию задана 10,0.

Алгоритм классификации событий по широкополосному шуму. Энергия сигнала (величина СКЗ) землетрясения в низкочастотной области, существенно больше энергии сигнала в высокочастотной области. В нашем случае низкочастотная составляющая сигнала – это сигнал в полосе частот, определяемой частотами полосового фильтра, используемого в ОСС, а высокочастотная составляющая сигнала – это сигнал в полосе частот, выше верхней частоты вышеупомянутого полосового фильтра. Определяются СКЗ сигнала в этих двух частотных полос, и вычисляется их отношение. Полученное отношение сигнал/шум сравнивается с пороговым значением, которое по умолчанию равно 10.

Алгоритм классификации событий по детектированию однополярного щелчка. Чувствительный элемент датчиков ВС 1313 выполнен из пьезокерамики. Пьезокерамика, являющаяся разновидностью сегнетоэлектиков, имеет доменную структуру. Электрический сигнала на обкладках датчика появляется только при условии одинаковой ориентации большинства доменов, что достигается поляризацией керамики после её выпечки. Домены имею некоторую степень свободы, и могут самопроизвольно менять свою ориентацию в пространстве. Причинами переориентации доменов могут быть как термические нагрузки, так и механические. Именно поэтому датчики являются хрупкими изделиями, хорошо работающими в условиях термостабилизации. Суточные колебания температуры, особенно происходящие за короткие промежутки времени, могут приводить к тому, что некоторые домены будут скачкообразно переориентироваться в пространстве. Это приводит к специфическим сигналам, называемым однополярными щелчками, осциллограмма которых представляет короткие импульсы с резким начальным фронтом и плавным завершающим фронтом. Причиной таких сигналов могут быть также скрытые дефекты изготовления пьезокерамики.

Резкий начальный фронт позволяют классифицировать эти события. Определяются максимальное и минимальное значения производной исходного сигнала. Далее вычисляется отношение максимального значения к минимальному значению. Полученное отношение сравнивается с пороговым значением, по умолчанию заданным 3,0. При превышении отношения над порогом принимается решение о ложности найденного события.

Для работы ПО «Тренажёр классификации событий» можно выделить любой компьютер с операционной системой Windows, не старше Windows 7. Требования к характеристикам компьютера см. в описании ПО ZETLAB.

На этом компьютере необходимо установить ПО ZETLAB и ZETVIEW. На компьютер в коневую папку ZETLab скопировать файл tr_clss_dse.exe. В папку SCADA-проектов ZETView – tr_clss_dse.zvx. Первый файл – это исполняемый файл ПО «Тренажёр классификации событий». Второй файл – исходный файл проекта ПО «Тренажёр классификации событий».

Для возможности запуска исполняемого файла ПО «Тренажёр классификации событий» к компьютеру необходимо подключить электронный ключ ZETKey или какое-либо устройство аналогового ввода компании ООО «ЭТМС». Ключ (устройство ввода) должен иметь прошивку для работы со SCADA-проектами ZУЕView.

Для правильной работы ПО «Тренажёр классификации событий» на диске «С» компьютера должна существовать папка «C:\ZETLab\Config\Struct_Bin\», в которой должны быть файлы:
– «Ssm_str_PeakAccel.zschema1.8001003b.zbinary1»,
– «Ssm_res_algr_Custom.zschema1.80010045.zbinary1»

Перед началом работы необходимо скопировать на компьютер записи событий, которые было неправильно классифицированы СКСВ. Затем запустить программу «Воспроизведение сигналов» и выбрать папку с этими записями.

ПО «Тренажёр классификации событий» имеет две вкладки: «Результаты» и «Параметры». После запуска ПО «Тренажёр классификации событий», т.е. программы tr_dtct_clss.exe. появится окно с вкладкой «Результаты», аналогичное окну, представленному на рисунке.

Имена каналов компонентов X, Y и Z выбранного датчика будут отображены в правом верхнем углу на зеленом или красном фоне в зависимости от того, есть ли в выбранной записи программы «Воспроизведение сигналов» требуемые каналы.

Следует определиться с алгоритмами, параметры которых с Вашей точки зрения следует подбирать с помощью ПО «Тренажёр классификации событий». В нижней части отображаемого окна, галочками надо задать выбранные алгоритмы. В случае, представленном на рисунке 10, выбран алгоритм детектирования по широкополосному шуму.

Далее следует перейти к вкладке «Параметры». Появится окно, аналогичное окну, отображенному на рисунке. В нем выведены значения параметров самого ПО «Тренажёр классификации событий», общие параметры ОСС (частотный диапазон и параметры детектора) и настраиваемые параметры алгоритмов классификации событий ОСС. В этом окне представлены значения параметров, описанных в предыдущем разделе данного руководства. Эти значения можно изменять. Для этого надо навести указатель манипулятора «мышь» (далее по тексту мышь) на изменяемую цифру. Кликнуть по ней левой кнопкой мыши (далее по тексту кликнуть), и вращая колёсико мыши изменять цифру. Описанная процедура изменения значения параметров частот среза относится и ко всем остальным параметрам.

После задания требуемых параметров надо вернуться на первое окно, кликнуть по красной кнопке «Старт». Кнопка станет зелёной и поменяет свой текст на «Стоп». Кнопки «Сохранить графики» и «Сохранить параметры» станут недоступными. Можно запустить воспроизведение сигналов.

В индикаторах текущего ускорения по каналам датчика начнут изменяться значения пиковых ежесекундных ускорений. Выше этих индикаторов будет отображаться время воспроизведения в формате «ДД:ММ:ГГГГ ЧЧ:ММ:СС.ССС».

На верхнем графике появится осциллограмма амплитуды исходного сигнала после полосовой фильтрации. Все графики синхронизированы по времени и отображают временной интервал. Однако первое время, длительность которого равна времени инициализации детектора (для параметров рисунка 11 это 140 сек), осциллограмм на нижних графиках не будут. Затем на нижних графиках будут отображаться по 2 осциллограммы, см. рисунок ниже.
На среднем графике отображаются осциллограммы сигнала выбранного алгоритма и его МАП. Для алгоритмов с фиксированным пороговым значением, т.е. Для всех алгоритмов, кроме «Поляризационный анализ», величина МАП определяется следующим образом:

МАП = S_i + (КоэффициентМАП)·σ_i,

где: S – сигнал алгоритма;
Коэффициент МАП – параметр ПО «Тренажёр классификации событий», коэффициент, задаваемый во вкладке «Параметры»;
σ – оценка СКО сигнала алгоритма;
черта над переменной означает усреднение по ЕМА:

X_i = (1-alfa)·X_i-1+alfa·X_i

где: alfa – параметр ПО «Тренажёр классификации событий», коэффициент, задаваемый во вкладке «Параметры».
На нижнем графике отображаются осциллограммы логического сигнала есть/нет событие алгоритма (0 или 1) и SNR сигнала алгоритма, который в отсутствии сигнала приблизительно равен 1.

Максимальное значение МАП за время отсутствия событий можно принимать за пороговое значение алгоритма.

На рисунке представлен результат работы ПО «Тренажёр классификации событий» на фоновых шумах.

Анализ верхнего графика. Амплитуда ускорения за всё время воспроизведения сигнала редко превышала 0,0005 м/с², что уже говорит об отсутствии сейсмических событий.

Анализ среднего графика. Сигнал алгоритма за это время был менее 0,2, а его МАП не превышал 0,3.

Анализ нижнего графика. Алгоритм не определил ни одно событие, величина SNR сигнала алгоритма была приблизительно единицей.

Т.к. характерное событие алгоритма – сейсмический сигнал, то воспроизводимый сигнал правильно классифицирован алгоритмом. Для данного шума порог алгоритма может равняться 0,3 (но только для этого шума!!!).

На рисунках ниже представлен результат работы этого алгоритма по нескольким событиям. Рисунки отличаются масштабом оси Y для среднего и нижнего графиков.

По графику амплитуды видно, что в районе 140 сек по времени ПОК было некоторое кратковременное событие с максимальной амплитудой 0,0013 м/с², а приблизительно в 625 сек началось событие длительностью около 120 сек и с максимальной амплитудой 0,008 м/с², которое, как оказалось позже, является сигналом реального землетрясения.

Первое событие. Максимальная амплитуда ускорения равна 0,0013 м/с². Максимальный сигнал алгоритма превысил 7,8. Максимальное значение SNR около 44 (32,8 дБ). Максимальное значение МАП до начала события – 1,1.

Второе событие. Максимальная амплитуда ускорения равна 0,008 м/с². Максимальный сигнал алгоритма превысил 10,65. Максимальное значение SNR более 101 (40 дБ). Максимальное значение МАП до начала события – 0,17.

Исходя из полученных данных, с учётом того факта, что сигнал – это реальное землетрясение, можно сделать вывод, что алгоритм правильно классифицировал сейсмическое событие, и, что пороговое значение не должно быть менее 1,1.

По завершении воспроизведения следует кликнуть по зеленой кнопке «Стоп». Кнопка станет красной и ее заголовок станет «Старт». В индикаторах и графиках прекратятся изменения. Станут доступными кнопки «Сохранить графики» и «Сохранить параметры».

Если при воспроизведении события алгоритм неверно классифицировал событие из-за неправильного значения какого-либо из своих параметров, то следует на вкладке «Параметры» изменить величину этот параметр и воспроизвести сигнал заново, добиваясь правильной классификации события алгоритмом.

Для сохранения результатов работы ПО «Тренажёр классификации событий» на вкладке «Результаты» есть две кнопки: для сохранения графиков в формате dtu, и сохранения величин параметров в текстовый файл. Во время работы ПО «Тренажёр классификации событий» кнопки сохранения становятся не доступными.

После клика по кнопке «Сохранить графики» будет три раза (по числу графиков)» вызвал диалог выбора файла для сохранения dtu-файла вначале для верхнего графика, затем для среднего и, наконец, для нижнего графика. Данные файлы можно просматривать программой «Просмотр результатов».

После клика по кнопке «Сохранить параметры» будет вызван диалог выбора файла для сохранения величин параметров в текстовом файле.