Овчинников В.М., Усольцева О.А. «Вариации параметров сейсмических волн, связанных с земным ядром» Геология и геофизика, № 6, с. 873-885 (2024)

Проведен анализ структуры волнового поля от взрывов на атолле Муруроа на четырех сейсмических станциях BCAO, KAAO, GRFO, BRVK, расположенных на расстояниях 152.1, 152.4, 143.6, 141.7°, соответственно. В качестве основного инструмента изменения схожести сейсмограмм взрывов, проведенных в разное время, использован кросс-корреляционный анализ. Сделан вывод, что изменения корреляционной схожести во времени не противоречат гипотезе о дифференциальном вращении внутреннего ядра Земли в период с 1977 по 1991 г. Продемонстрировано существование структурных особенностей не только во внутреннем ядре, но и во внешнем.

Митьковец И.А. «Применение сеточно-характеристического метода для моделирования распространения упругих волн в геологических средах с наличием трещин с использованием наложенных сеток» Труды Московского физико-технического института (государственного университета) (МФТИ), 15, № 3(59), с. 23-38 (2023)

Исследование зон геологических разломов важно для определения запасов нефти и газа в месторождениях. Для моделирования рассеяния волн в зонах трещиноватости используют численные методы на структурированных вычислительных сетках для оптимизации вычислительных ресурсов. Однако эти методы позволяют рассчитать рассеяние волн на трещинах только в направлении координатных осей. Чтобы моделировать более реалистичные трещиноватые поля, используют численные методы на неструктурированных вычислительных сетках или структурированных криволинейных вычислительных сетках, требующих больших вычислительных мощностей и важных при решении обратных задач. В данной работе предлагается численный метод с использованием наложенных сеток, где расчеты проводятся на структурированных регулярных вычислительных сетках с наложенными сетками, повернутыми вдоль трещин. Основным фактором является аналитическое задание якобиана вращения объектов, описывающих трещину, и малый локальный размер наложенных вычислительных сеток для экономии вычислительных ресурсов.

Асланов Т.Г. «Восстановление данных о разности времен прихода продольной и поперечной сейсмических волн на сейсмических датчиках» Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана (МГТУ). Серия: Приборостроение, № 3, с. 4-17 (2022)

Разработан метод восстановления данных на сейсмическом датчике, с помощью искусственных нейронных сетей смоделирована его работа. Для обучения искусственной нейронной сети выбраны два параметра: интервал времени между регистрациями на сейсмографе продольной (первичной) и поперечной (вторичной) сейсмических волн, а также интервал времени между регистрациями первичной сейсмической волны на двух сейсмографах, удаленных друг от друга. Для восстановления информации на сейсмографах использованы данные по 2636 землетрясениям, произошедшим в Республике Дагестан в 2020 г. На имеющихся 19 сейсмических станциях зарегистрировано менее 60% общего числа произошедших землетрясений. Обучение нейронной сети проведено дважды для каждого сейсмического датчика. Первый раз с нулевыми значениями разности времен прихода сейсмических волн на сейсмографы, второй раз с восстановленными разностями времен по результатам обучения нейронной сети. Для обучения искусственной нейронной сети в качестве входов использованы интервалы времени между регистрациями волн на сейсмографах, данные которых известны, а в качестве выходов – разности времен, которые необходимо определить. Обученная нейронная сеть имеет коэффициент корреляции с реальными интервалами времени между регистрациями на сейсмографе сейсмических волн, превышающий 0,99919. Приведены графики зависимостей среднеквадратической ошибки работы нейронной сети по эпохам ее обучения, графики соответствия результатов обучения, вычисленных нейронной сетью, и исходных данных, а также гистограммы ошибок работы нейронных сетей