Чувствительность амплитуды волны рэлеевского типа на поверхности к изменению параметров неоднородной среды

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Рассмотрена чувствительность амплитуды вертикальной компоненты смещений поверхностной акустической волны (ПАВ) на поверхности среды к изменению упругих параметров слоистого полупространства с плавным изменением его упругих параметров по горизонтали. Проанализированы случаи перехода волны из однослойной системы в однослойную и из многослойной в многослойную на примере пятислойной системы при независимом изменении скоростей продольных и поперечных волн в слоях. Показано, что свойства опорной среды влияют на результирующие зависимости относительной амплитуды от частоты. Чувствительность амплитуды волны к локальному изменению параметров в многослойной системе существенно изменяется в зависимости от частоты. В случае постоянного коэффициента Пуассона продемонстрирован механизм изменения амплитуды на поверхности на основе анализа профиля поверхностной волны.

Об авторах

Р. А. Жостков

Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: shageraxcom@yandex.ru
ул. Большая Грузинская 10, стр. 1, Москва, 123995 Россия

Д. А. Жарков

Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Email: denis.Zharkov2014@yandex.ru
ул. Большая Грузинская 10, стр. 1, Москва, 123995 Россия

Список литературы

  1. Park C., Miller R., Xia J. Multichannel analysis of surface waves // Geophysics. 1999. V. 64. № 3. P. 800–808.
  2. Okada H. Theory of efficient array observation of microtremors with special reference to the SPAC method // Exploration geophysics. 2006. V. 37. № 1. P. 73–85.
  3. Горбатиков А.В., Барабанов В.Л. Опыт использования микросейсм для оценки состояния верхней части земной коры // Физика Земли. 1993. № 7. С. 85–90.
  4. Nakamura Y. A method for dynamic characteristics estimation of subsurface using microtremor on the ground surface // QR of RTRI. 1989. V. 30. № 1. P. 25–33.
  5. Presnov D.A., Sobisevich A.L., Shurup A.S. Model of the Geoacoustic Tomography Based on Surface-type Waves // Physics of Wave Phenomena. 2016. V. 24. № 3. P. 249–254.
  6. Преснов Д.А., Жостков Р.А., Гусев В.А., Шуруп А.С. Дисперсионные зависимости упругих волн в покрытом льдом мелком море // Акуст. журн. 2014. Т. 60. № 4. С. 426–436.
  7. Лебедев А.В., Манаков С.А. Точность оценки параметров слоистой среды при использовании когерентного векторного приема поверхностной волны Рэлея // Акуст. журн. 2022. Т. 68. № 1. С. 68–82.
  8. Жэн Б.-С., Лу Л.-Ю. Нормальные волны в слоистом упругом полупространстве // Акуст. журн. 2003. Т. 49. № 4. С. 501–513.
  9. Яновская Т.Б. Поверхностно-волновая томография в сейсмологических исследованиях. М.: Наука, 2015. 164 с.
  10. Оливер А. Поверхностные акустические волны. М.: Мир, 1981. 390 с.
  11. Жостков Р.А., Преснов Д.А., Шуруп А.С., Собисевич А.Л. Сравнение микросейсмического зондирования и томографического подхода при изучении глубинного строения Земли // Изв. Росс. Акад. наук. Сер. физ. 2017. Т. 81. № 1. С. 72–75.
  12. Malischewsky P., Scherbaum F. Love’s Formula and H/V-ratio (Ellipticity) of Rayleigh Waves // Wave Motion. 2004. V. 40. № 1. P. 57–67.
  13. Собисевич А.Л., Преснов Д.А. О решении прямой задачи для определения параметров волн релеевского типа в слоистой геофизической среде // Докл. Рос. Акад. наук. Науки о Земле. 2020. Т. 492. № 2. С. 72–76.
  14. Горбатиков А.В., Цуканов А.А. Моделирование волн Рэлея вблизи рассеивающих скоростных неоднородностей. Изучение возможностей метода микросейсмического зондирования // Физика Земли. 2011. № 4. С. 96–112.
  15. Яновская Т.Б. К теории метода микросейсмического зондирования // Физика Земли. 2017. № 6. С. 18–23.
  16. Разин А.В., Собисевич А.Л. Геоакустика слоистых сред. М.: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта Российской академии наук, 2012. 210 с.
  17. Лебедев А.В., Манаков С.А., Дубовой Д.В. Рассеяние волны Рэлея на приповерхностном включении в упругом полупространстве // Известия вузов. Радиофизика. 2023. Т. 66. № 5-6. С. 483–504.
  18. Li S., Huang M., Song Y., Bo Lan, Li X. Theoretical and numerical modeling of Rayleigh wave scattering by an elastic inclusion // J. Acous. Soc. Am. 2023. V. 153. № 4. P. 2336–2350.
  19. Жостков Р.А., Жарков Д.А. Амплитудные характеристики волн рэлеевского типа в горизонтально-неоднородных слоистых средах // Акуст. журн. 2024. Т. 70. № 6. С. 907–920.
  20. Бреховских Л.М. Акустика слоистых сред. М.: Наука, 1989. 416 с.
  21. Викторов И.А. Звуковые поверхностные волны в твердых телах. М.: Наука, 1981. 288 с.
  22. Dziewonski A., Anderson D. Preliminary Reference Earth Model // Physics of the Earth and Planetary Interiors. 1981. V. 25. P. 297–356.
  23. Атапин В.Г., Пель А.Н., Темников А.И. Сопротивление материалов. Базовый курс. Дополнительные главы. М.: Новосибирский государственный технический университет (НГТУ), 2011. 508 с.
  24. Gorbatikov A.V., Montesinos F.G., Arnoso J., Stepanova M.Y., Benavent M., Tsukanov A.A. New Features in the Subsurface Structure Model of El Hierro Island (Canaries) from Low-Frequency Microseismic Sounding: An Insight into the 2011 Seismo-Volcanic Crisis // Surveys in Geophysics. 2013. V. 6. № 4. P. 463–489.
  25. Овсюченко А.Н., Горбатиков А.В., Рогожин Е.А., Андреева Н.В., Степанова М.Ю., Ларьков А.С., Сысолин А.И. Микросейсмическое зондирование и активные разломы керченско-таманского региона // Физика Земли. 2019. № 6. С. 84–95.
  26. Кугаенко Ю.А., Салтыков В.А., Горбатиков А.В., Степанова М.Ю. Особенности глубинного строения зоны трещинных Толбачинских извержений (Камчатка, Ключевская группа вулканов) по комплексу геолого-геофизических данных // Физика Земли. 2018. № 3. С. 60–83.
  27. Цуканов А.А., Горбатиков А.В. О возможности обнаружения в поле поверхностных волн геологических тел, не имеющих скоростного контраста // Акуст. журн. 2025. № 2. С. 273–283.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 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».