О возможности обнаружения в поле поверхностных волн геологических тел, не имеющих скоростного контраста

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

С использованием математической модели в рамках линейной теории упругости рассмотрены интересные как с теоретической, так и с практической точек зрения постановки задачи по облучению поверхностными волнами упругого полупространства, содержащего одиночное заглубленное тело, физические свойства которого отличны от свойств материала вмещающей среды, но упругие модули и плотность изменяются согласованным образом так, что скорости как P- так и S-волн не отличаются от таковых во вмещающей среде. Показано, что такие заглубленные неоднородности, несмотря на отсутствие скоростного контраста, могут быть картированы как в плане, так и по глубине, в широкополосном поле поверхностных волн Рэлея по вариациям спектральной амплитуды сигнала, регистрируемого в нескольких точках на поверхности.

Об авторах

А. А. Цуканов

Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Email: a.a.tsukanov@yandex.ru
Большая Грузинская ул. 10, стр. 1, Москва, 123995 Россия

А. В. Горбатиков

Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Большая Грузинская ул. 10, стр. 1, Москва, 123995 Россия

Список литературы

  1. Аки К., Ричардс П. Количественная сейсмология: теория и методы. М.: Мир, 1983. Т. 1. 520 с.
  2. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика. Т. 7. Теория упругости. М.: Наука, 1987.
  3. Socco L.V., Foti S., Boiero D.Surface-wave analysis for building near-surface velocity models — Established approaches and new perspectives // Geophysics. 2010. V. 75. № 5. P. 75A83-75A102. https://doi.org/10.1190/1.3479491
  4. Besedina A.N., Tubanov T.A. Microseisms as a tool for geophysical research. A review // J. Volcanology and Seismology. 2023. V. 17. № 2. P. 83–101. https://doi.org/10.1134/S0742046323700112
  5. Викторов И.А.Звуковые поверхностные волны в твердых телах. М.: Наука, 1981. 288 с.
  6. Бирюков С.В., Гуляев Ю.В., Крылов В.В., Плесский В.П.Поверхностные акустические волны в неоднородных средах. М.: Наука, 1991. 416 с.
  7. Gulyaev Y.V., Hickernell F.S.Acoustoelectronics: History, present state, and new ideas for a new era // IEEE Ultrasonics Symposium, 2004. IEEE, 2004. V. 1. P. 182–190.
  8. Разин А.В.Рассеяние поверхностной акустической волны Рэлея на неоднородности малых размеров в твердом полупространстве // Изв. вузов. Радиофизика. 2010. Т. 53. № 7. С. 464–480.
  9. Лебедев А.В., Манаков С.А., Дубовой Д.В.Рассеяние волны Рэлея на приповерхностном включении в упругом полупространстве // Изв. вузов. Радиофизика. 2023. Т. 66. № 5-6. C. 483–504. https://doi.org/10.52452/00213462_2023_66_05_483
  10. Викторов И.А.Физические основы применения ультразвуковых волн Рэлея и Лэмба в технике. М.: Наука, 1966. 169 с.
  11. Можаев В.Г. Приближенные аналитические выражения для скорости волн Рэлея в изотропных средах и на базисной плоскости в высокосимметричных кристаллах // Акуст. журн. 1991. Т. 37. № 2. С. 368–374.
  12. Malischewsky P.G. Comment to “A new formula for the velocity of Rayleigh waves” by D. Nkemzi [Wave Motion 26 (1997) 199–205] // Wave Motion. 2000. V. 31. № 1. P. 93–96. https://doi.org/10.1016/S0165-2125(99)00025-6
  13. Калиткин Н.Н.Численные методы. М.: Наука, 1978. 512 с.
  14. Самарский А.А.Введение в численные методы. Учебное пособие. М.: Наука, 1982. 269 с.
  15. Горбатиков А.В., Цуканов А.А. Моделирование волн Рэлея вблизи рассеивающих скоростных неоднородностей. Исследование возможностей метода микросейсмического зондирования // Физика Земли. 2011. Т. 4. С. 96–112. https://doi.org/10.1134/S1069351311030013
  16. Цуканов А.А.Исследование и развитие метода микросейсмического зондирования. Дисс. на соиск. уч. ст. к.ф.-м.н., МГУ, Москва, 2010, 152 с. (автореферат https://phys.msu.ru/upload/iblock/3a0/2010-00-00-tsukanov.pdf).
  17. Котельников В.А. О пропускной способности эфира и проволоки в электросвязи — Всесоюзный энергетический комитет // Материалы кIВсесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности, 1933. Репринт статьи в журнале Успехи. физ. наук. 2006. Т. 176. № 7. С. 762–770.
  18. Яновская Т.Б.К теории метода микросейсмического зондирования // Физика Земли. 2017. № 6. С. 18–23. https://doi.org/10.1134/S1069351317060076
  19. Лиходеев Д.В., Дударов З.И., Жостков Р.А., Преснов Д.А., Долов С.М., Данилов К.Б. Исследование глубинного строения вулкана Эльбрус методом микросейсмического зондирования // Вулканология и сейсмология. 2017. № 6. С. 28–32.
  20. Французова В.И., Данилов К.Б. Структура трубки взрыва имени М.В. Ломоносова Архангельской алмазоносной провинции по аномалиям микросейсмического поля // Вулканология и сейсмология. 2016. № 5. С. 71–78.
  21. Киселев Г.П., Данилов К.Б., Яковлев Е.Ю., Дружинин С.В. Радиометрические и сейсмометрические исследования кимберлитовой трубки Чидвинская (Архангельская алмазоносная провинция) // Вестник Камчатской региональной организации Учебно-научный центр. Серия: Науки о Земле. 2016. № 2. С. 43–53.
  22. Заалишвили В.Б., Чотчаев Х.О. Комплексный анализ геологических данных и скоростной модели ММЗ на разрезах Центрального Кавказа // Геология и геофизика Юга России. 2016. Т. 6. № 4. С. 52–67.
  23. Пупатенко В.В., Рябинкин К.С., Бронников А.К., Верхотуров А.Л. Опыт комплексирования микросейсмического и магнитотеллурического зондирования на участке северного фланга Центрального Сихотэ-Алинского разлома // Вестник Камчатской региональной организации Учебно-научный центр. Серия: Науки о Земле. 2021. № 2. С. 84–94.
  24. Цуканов А.А., Горбатиков А.В. Исследование влияния вклада объемных волн на результат применения метода микросейсмического зондирования // Акуст. журн. 2020. Т. 66. № 2. С. 198–205. https://doi.org/10.1134/S106377102001011X
  25. Миронов В.С. Курс гравиразведки. 2-е изд., перераб. и доп.Л.: Недра,1980.543 с.
  26. Sadovnichy V., Tikhonravov A., Voevodin Vl., Opanasenko V. “Lomonosov”: Supercomputing at Moscow State University // In: Contemporary High Performance Computing: From Petascale toward Exascale (Chapman & Hall/CRC Computational Science). Boca Raton, USA, CRC Press, 2013. P. 283–307.
  27. Adinets A.V., Bryzgalov P.A., Voevodin V.V., Zhumatii S.A.E., Nikitenko D.A., Stefanov K.S. Job digest: An approach to dynamic analysis of job characteristics on supercomputers // Numerical methods and programming: Advanced Computing. 2012. V. 13(4). P. 160–166.
  28. Zacharov I., Arslanov R., Gunin M., Stefonishin D., Bykov A., Pavlov S., Panarin O., Maliutin A., Rykovanov S., Fedorov M. “Zhores” — Petaflops supercomputer for data-driven modeling, machine learning and artificial intelligence installed in Skolkovo Institute of Science and Technology // Open Engineering. 2019. V. 9. № 1. P. 512–520. https://doi.org/10.1515/eng-2019-0059

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».