Проверка комплектации по вину: Проверка комплектации авто по VIN коду — Запчасти Владивосток | Автозапчасти Владивосток

Содержание

Проверка автомобиля Citroen по VIN номеру

Отзывные кампании касаются обеспечения вашей безопасности или соответствия вашего автомобиля требованиям законодательства. Вам необходимо в возможно короткий срок обратиться в сервисный центр.

Эти работы проводятся бесплатно.

Информируем вас о том, что ваш автомобиль не входит в отзывную кампанию.

Ваш автомобиль зарегистрирован в другой стране, обратитесь в сервисный центр для получения необходимой информации.

Этот введенный номер отсутствует в наших базах данных или является недействительным. Проверьте, пожалуйста, введенные данные, если проблему устранить не удалось, обратитесь в сервисный центр для подтверждения номера VIN вашего автомобиля.

В данный момент описание недоступно. Обратитесь, пожалуйста, в сервисный центр

Кампании, которые необходимо провести

Кампании, связанные с обеспечением безопасности, которые необходимо провести

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Кампании по модернизации, которые необходимо провести

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Уже проведенные кампании

Уже проведенные кампании, связанные с обеспечением безопасности

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Уже проведенные кампании по модернизации

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Lorem ipsum

consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

НОВЫЙ ЗАПРОС

Расшифровка VIN номера. Узнать второй VIN код

Автомобилям при крупноузловой сборке в России присваивают российский VIN (это обычная практика для автомобилей, проходящих досборку в России), он и является основным в ПТС, а оригинальный немецкий VIN указывается в «особых отметках» в свидетельстве о регистрации ТС.

При подборе запчастей очень часто необходимо знать точную комплектацию автомобиля. Но не всегда автомобили, собранные в России корректно расшифровываются по российскому VIN номеру. Поэтому в магазинах спрашивают немецкий VIN номер, который как правило указан в «особых отметках».

Если свидетельства о регистрации нет под рукой, или в нём нет «особых отметок», то немецкий VIN номер опеля можно узнать из нашей базы.(до 2014 г.в)

Расшифровка VIN номера

Посмотреть расшифровку VIN номера своего автомобиля OPEL или CHEVROLET (декодировать):

НАЙТИ ВТОРОЙ VIN НОМЕР

Структура VIN (Идентификационного номера)

В VIN разрешено использовать только следующие символы латинского алфавита и арабские цифры:=»>

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F G H J K L M N P R S T U V W X Y Z=»>

Использовать буквы I, O, Q запрещено, так как они сходны по начертанию с цифрами 1, 0, а также между собой.=»>

1-й знак в VIN номере всегда указывает на страну изготовителя транспортного средства:

Германия: W

Россия: X

Например:

W0LSH9EMXE4117066 – VIN номер изготовителя – Германия

XWFSH9EM1E0001141 – VIN номер того же автомобиля, но присвоенный при сборке в Калининграде.

10-й знак в VIN номере всегда указывает на модельный год выпуска автомобиля.

При этом нужно помнить, что модельный год может существенно опережать календарный.

До 2000-х годов кодирование производится буквами, непосредственно 2000 год обозначен буквой Y, далее 2001-2009 года кодируются цифрами, а после опять буквами A, B, C и т.д.

Например:

W0LSH9EMXE4117066 – 2014 год выпуска

Код	Год	Код	Год	Код	Год	Код	Год	Код	Год	Код	Год
A =	1980	L =	1990	Y =	2000	A =	2010	L =	2020	Y =	2030
B =	1981	M =	1991	1 =	2001	B =	2011	M =	2021	1 =	2031
C =	1982	N =	1992	2 =	2002	C =	2012	N =	2022	2 =	2032
D =	1983	P =	1993	3 =	2003	D =	2013	P =	2023	3 =	2033
E =	1984	R =	1994	4 =	2004	E =	2014	R =	2024	4 =	2034
F =	1985	S =	1995	5 =	2005	F =	2015	S =	2025	5 =	2035
G =	1986	T =	1996	6 =	2006	G =	2016	T =	2026	6 =	2036
H =	1987	V =	1997	7 =	2007	H =	2017	V =	2027	7 =	2037
J =	1988	W =	1998	8 =	2008	J =	2018	W =	2028	8 =	2038
K =	1989	X =	1999	9 =	2009	K =	2019	X =	2029	9 =	2039

11-ый символ обозначает завод Opel на котором осуществлялась сборка.

1 — Рюссельхайм (ФРГ)

2 — Бохум (ФРГ)

3 — Азамбуйя (Португалия) — с 1993г.

4 — Сарагоса (Испания)

5 — Антверпен (Бельгия)

6 — Антверпен (Бельгия) и Айзенах (ФРГ) — с 1993г.

7 — Лутон (Великобритания) — с 1993г.

8 — Эльесмере (Португалия) — с 1993г.

9 — Усикаумпунки

A — Азамбуйя (Португалия)

B — Бертоне (Италия)

C — Айзенах (ФРГ)

E — Эльесмере (Португалия)

H — Хеллас

L — Элизабет

P — Варшава

S — Сентготтхард (Венгрия)

T — Данстейбл

V — Лутон (Великобритания)

X — Запорожье (Украина)

Дверь задка Нива Шевроле — Ремонт мото, авто и заказ запчастей

Отверните три гайки с шайбами и снимите моторедуктор.

Снимите жиклер омывателя стекла. Отсоедините от замка 3 тягу 1 наружной ручки 10 и тягу 2 выключателя 9 замка.

Отверните гайку и болт крепления наружной ручки двери задка и снимите ручку. Отверните три винта и снимите замок двери. Отверните два винта и снимите шип двери задка.

Отверните четыре болта крепления ограничителя открывания двери задка и снимите ограничитель. С другой стороны сразу получилось на пару миллиметров меньше, что неудивительно.

Не может же дверь стоять идеально ровно. Основная задача такой регулировки двери — уменьшить ее продольные колебания при движении и погасить удар при захлопывании, чтобы не разбивать замок.

К сожалению, несмотря на такую регулировку двери, остаются поперечные колебания, вызывающие скрип задней двери. Для борьбы с ними штатных регулировок не существует, а они намного вреднее для петель и замка.

Chevrolet Niva 2002 Россия. Руководство по ремонту — файл Niva_2123.doc

Так что теперь на очереди борьба с поперечным качением двери в проеме — установка демпферов. Снимите с кронштейна запасное колесо.

Отверните четыре гайки крепления кронштейна к двери задка и Снимите кронштейн и резиновые шайбы со шпилек двери задка. Устанавливайте кронштейн запасного колеса в порядке, обратном снятию. Снятие и установка обивки двери задка Вам потребуются отвертки с плоским и крестообразным лезвием.

Выверните верхние винты крепления рамки стекла. Снимите с обеих сторон рамки декоративные заглушки и Снимите рамку стекла.

Отверните заливную пробку и Аккуратно подденьте обивку отверткой в местах расположения пистонов крепления и снимите. Установите обивку и рамку стекла в порядке, обратном снятию. Сломанные пистоны крепления обивки замените новыми.

Снятие и установка привода замка двери задка Вам потребуются отвертки с плоским и крестообразным лезвием. Снимите обивку двери задка см.

10 распространенных проблем при комплектовании заказов … и способы их решения

В этой статье дан ответ на распространенный вопрос: Как уменьшить количество ошибок при ручном комплектовании

Комплектация, как и следовало ожидать, является важным действием в процессе выполнения заказа. К сожалению, он подвержен множеству ошибок, которые могут стоить вам времени и денег, если у вас нет правильных рабочих процессов. Мы оглянулись на свой опыт посещения складов и составили список наиболее распространенных проблем, которые мы заметили на этапе комплектования заказов.

Сохраните его на будущее и загрузите версию в формате PDF, используя ссылку внизу справа.

Проблема 1

Не удается найти нужные предметы в локациях.

Удар

Если предмет находится не там, где он должен быть на складе, это означает, что сборщику нужно потратить время на его поиск. Это задерживает выполнение заказа, что может привести к недовольству покупателя и негативным отзывам.Вдобавок ко всему, складская работа становится крайне неэффективной.

Как решить

В системе управления складом (WMS) каждый товар сканируется в определенное место. Это означает, что когда сборщик ищет предмет, он всегда будет именно там, где должен быть.

Проблема 2

Сборщики делают ошибки, которые означают, что выбраны неправильные позиции или количества.

Удар

Если выбраны неправильные товары или количества, время будет потрачено на упаковочный стенд, где, будем надеяться, будет замечена ошибка.Если неисправность не обнаруживается, отправляются не те товары, которые затем требуют возмещения или замены. Помимо того, что он стоит денег, он также рисует плохую картину вашего бренда.

Чтобы рассчитать стоимость этих неправильных отправок, умножьте количество неправильных поставок в неделю на стоимость неправильной доставки, и вы увидите, сколько денег потрачено впустую. При расчете стоимости неправильной доставки не забудьте учесть стоимость доставки, стоимость возврата, рабочее время на повторный подбор, работу по обслуживанию клиентов и время, потраченное на исправление плохих отзывов в Интернете.

Как решить

Получите товар правильно с первого раза, сканируя все подряд. Использование сканеров штрих-кода на вашем складе электронной коммерции должно сделать невозможным выбор неправильного товара или неправильного количества. При каждом неправильном выборе сканер выдает сообщение об ошибке, предупреждая сборщика об их ошибке.

В качестве окончательной проверки заказов, которые были собраны в партии, вы также можете воспользоваться повторным сканированием товаров в точке отправки, чтобы убедиться, что вы соответствуете нужным товарам на каждой транспортной этикетке.

Задача 3

У вас есть комплектование на бумаге.

Удар

При такой операции бумагу необходимо распечатывать и переносить вместе с подборщиком. Это не только длительный процесс, он также крайне неэффективен и оставляет большой запас на ошибку из-за потерянных или невыполненных заказов.

Как решить

Очень просто: избавьтесь от бумаги со своего склада с помощью программного обеспечения для управления складом в мобильном приложении. Мобильное приложение заменяет бумагу, как ваш мобильный телефон заменяет рукописное письмо.Когда вы устраняете место для человеческой ошибки, вы можете быть уверены, что сможете отгрузить каждый заказ вовремя, точно и без сбоев.

Как Peoplevox обрабатывает сборку

Проблема 4

Без расстановки приоритетов при комплектации.

Удар

Если ваши заказы не имеют приоритета, то часто по умолчанию первыми выбираются самые последние позиции заказа на продажу. Это может означать, что более старые или более важные заказы игнорируются или задерживаются.

Как решить

Чтобы решить эту проблему, вы должны найти подходящий метод сортировки складских заказов. Если у вас есть метод, в конце дня не останется никакого приоритета.

Проблема 5

Трудоемкий сбор — «По мере роста мы всегда нанимали больше сотрудников, и это не может продолжаться вечно».

Удар

Если у вас одновременно работает слишком много сборщиков, вы, вероятно, потратите на рабочую силу больше денег, чем получите взамен.Сверхурочные работы начинают набирать обороты, и иногда сроки выполнения не соблюдаются.

Как решить

Самый эффективный способ сократить количество комплектовщиков, необходимых для одной смены, — это автоматизировать работу вашего склада. Автоматизация должна повысить эффективность всех ваших сборщиков, а это означает, что для выполнения того же количества заказов требуется меньшее их количество. У нашего клиента, занимающегося розничной торговлей часами и ювелирными изделиями, при использовании WMS количество покупок на человека в час увеличилось на 75%.

Хорошая идея — сравнить ваш выбор с отраслевыми стандартами. 100 единиц товара на сборщика в час для небольших заказов в электронной коммерции — это стабильный ориентир. Кроме того, с автоматизированными процессами вы будете хорошо настроены, чтобы избежать паники в периоды пиковой нагрузки. С помощью WMS, которая проста в использовании и обучении, вы можете заставить временный персонал работать на складе за считанные минуты.

Проблема 6

Нет назначенного места для неполных заказов.

Удар

Заказы, которые укомплектованы только наполовину, обычно возвращаются, если оставшиеся товары недоступны, и выполнение откладывается.Это приводит к недовольству клиентов и потенциальным негативным отзывам. Однако отправка половинных заказов увеличивает ваши общие расходы на доставку.

Если вы часто обнаруживаете, что ваши системы говорят, что у вас есть товар на складе, а вы этого не делаете, забудьте об Amazon и eBay. Они сведут вас с ума, если вы не пройдете этот фундаментальный тест. Мы знаем продавцов электроэнергии на eBay, которые потеряли из-за этого более 100 тысяч фунтов стерлингов.

Как решить

Окончательное решение — правильно управлять распределением, что означает, что заказы собираются только наполовину, если вы счастливы осуществить частичную отгрузку.Это бизнес-решение, которое можно установить как правило или пересмотреть в отношении каждого невыполнимого заказа.

Ваша платформа электронной коммерции вряд ли даст вам это. Без него наполовину выбранные и отмененные заказы будут обычным делом. При наличии правильных складских рабочих процессов вы сможете навсегда повысить эффективность склада.

Проблема 7

У вас есть фиксированные местоположения — «У каждого предмета есть свое место, кроме случаев, когда это пространство заполнено, тогда он хранится в месте избытка… где бы то ни было … ‘

Удар

Наличие фиксированных местоположений исключает возможность гибкости в размещении товаров с высоким спросом ближе к упаковочному стенду, когда это необходимо. Это также означает, что складские площади не оптимизированы полностью, что требует денег и ресурсов.

Неэффективность здесь обычно означает, что пополнение запасов становится более серьезной проблемой, что само по себе приводит к большему количеству ручного ввода данных для внесения изменений в расположение и запасы. Конечным признаком того, что это вам дорого, является постоянный учет запасов, на который команда полагается для точного обновления запасов.

Как решить

Представьте WMS, которая позволяет использовать динамические местоположения. Это будет означать, что вы можете разместить несколько единиц складского хранения (SKU) в одном месте, а также разместить отдельные единицы складского хранения в нескольких местах. Сделав это, вы намного лучше используете пространство на вашем складе, сэкономите деньги и отложите необходимость перехода на более крупную площадку.

Проблема 8

Вы полагаетесь на людей, которые помнят, где находятся вещи на складе: «Моя складская команда точно знает, что где.Подрядчики и временные, кажется, никогда не работают ».

Удар

Требуется время на обучение сборщиков разметки склада. Когда наступает пик сезона и набирается временный персонал, такое обучение не может быть предоставлено. Опора на то, что ваши сборщики знают, где все находится, будет стоить времени и денег, не обеспечивая достаточной прибыли.

Как решить

При использовании WMS необходимо записывать местонахождение каждого артикула.Это означает, что когда нужно выбрать элемент, его местоположение отображается в мобильном приложении, что избавляет сборщиков от необходимости запоминать местоположение. Это также означает, что временные сборщики могут сразу начать использовать систему без необходимости ориентироваться.

Проблема 9

Комплектование одного заказа за один прогон.

Удар

Это неэффективный процесс, который тратит драгоценное время и ресурсы. Это также увеличивает время выполнения заказа, что приводит к недовольству клиентов.

Как решить

Причина того, что один заказ обычно комплектуется за один цикл комплектования, заключается в том, что он печатается на листе бумаги. Однако, отказавшись от бумаги и используя вместо этого рабочие процессы WMS, прогоны комплектования могут быть разработаны наиболее эффективным способом, что часто может означать, что несколько комплектовщиков отбирают элементы для одного заказа как часть серийного прогона. Затем заказы объединяются на упаковочном стенде, что позволяет сэкономить время и ресурсы.

Вот как происходит сбор и сортировка в потоки тележек

Проблема 10

Вы не можете отследить, кто выбрал заказ.

Удар

Отсутствие ответственности в команде вызывает разногласия, демотивирует и трудно управлять. Ваш менеджер склада должен быть в центре внимания, чтобы следить за производительностью, и даже в этом случае он открыт для личных предубеждений. Отсутствие такой видимости означает, что вы не можете оценивать эффективность своих сотрудников, а также отслеживать выполнение заказа. Это означает, что вы не можете общаться с покупателем относительно статуса его заказа.

Как решить

Подходящая WMS со сфокусированными рабочими процессами электронной коммерции должна обеспечивать вам полную видимость всех движений запасов, в том числе того, кто из сотрудников выполнил каждое действие.Этот фокус необходим для того, чтобы иметь полный контроль над складскими процессами и навсегда устранить складской хаос.

Вот насколько заметна ваша складская команда

Хотите узнать больше о том, как наши непревзойденные рабочие процессы электронной коммерции дадут вам возможность отправлять каждый заказ вовремя и без сбоев? Закажите сегодня звонок одному из наших специалистов.

Проблемы, связанные с ошибкой выбора — предложения и решения

Попросите каждого сборщика подписать свое имя или номер на каждом элементе, который они выбирают для ответственности.Это хорошая возможность для обучения. Затем продолжайте учить до тех пор, пока сотрудник желает попробовать. Если сотруднику все равно, и вы пытались работать с ним несколько раз, вы можете решить, что вам нужно отпустить сотрудника.

Все склады проходят через эту проблему, и то, как вы справитесь с проблемой, и сотрудники будут иметь большое значение для решения проблемы. Спросите себя: «Как бы я хотел, чтобы мой босс решил эту проблему вместе со мной?» Наверное, с пониманием и добротой, и очень профессионально.Вы делаете это, и вы сможете уменьшить проблему.

— Агент по закупкам Western Power Sports

В нашей работе мы дважды проверяем каждый заказ. Если есть проблема с киркой, она не выходит за дверь. Обучение съемника занимает несколько недель. Более опытным советуют не беспокоиться о скорости, она придет. Им нужно заботиться о точности и качественной сборке поддонов, чтобы клиенты получали только лучшее качество.

Одна процедура, которую мы использовали на протяжении многих лет, — это «Наблюдения с помощью съемника». Вы садитесь на оборудование и час-два следите за сотрудником. (Не разговаривая и не взаимодействуя с ним.) Вы хотите наблюдать за его привычками, избранным путем, которым он следует, и тем, как он ведет себя. После наблюдения дайте ему несколько советов по работе, которые помогут ему улучшить свои показатели. Если он не улучшится, замените его. Звучит «подло», но это творит чудеса, когда есть сотрудники, которые его преследуют. Это показывает всем, что вы знаете об операции и оправдываете ожидания.

— Заведующий складом Pitman Warehousing

У нашей операции была аналогичная проблема с ошибкой выбора. Мы дали каждому сборщику его собственный «Pick ID». Затем мы отслеживали, в каком сборщике проблема и где возникла проблема. Как только мы отметили проблему, мы записали успех или процент забастовок на доске объявлений в офисе. Это также обсуждается на наших утренних собраниях. Вскоре между ними возникает соревнование за то, кто выберет на 100% правильный.

— Заведующий складом Grainfield Chickens

Ответственность — это первый шаг, вам нужна возможность отслеживать каждую ошибку. Тогда публикация и обсуждение чисел может иметь огромный эффект, а награждение за лучшую оценку увеличивает конкуренцию. (Следите за операцией, чтобы убедиться, что человек с лучшей скоростью внезапно не движется со скоростью черепахи, чтобы сделать это правильно).

— Менеджер по складским операциям Turn 14 Distribution, Inc.

Подотчетность важна. Каждый человек должен нести ответственность за свои возможные ошибки.

Внимательно отслеживайте ошибки. Ищите типичные ошибки. Номера деталей слишком похожи, например 80569 против 80659. Слишком ли длинные числовые последовательности, например 859742369 и 8597-423-69. Сканирование штрих-кода со встроенными предупреждениями для подтверждения выбора может помочь предотвратить развитие вредных привычек.

Самый эффективный способ, который я испытал для повышения качества и точности, основан на владении.Пусть каждый сотрудник проверяет работу друг друга. Отмечайте и награждайте каждую обнаруженную ошибку ДО того, как он покинет здание. Разместите и используйте их как инструменты обучения. Признание случайной ошибки и использование ее как возможности для обучения порождают культуру качества.

Конечно, нельзя мириться с привычными и повторяющимися ошибками, но главный инструмент абсолютного качества — это не страх, это должно быть гордость и признание как таковое.

— Склад, реализация, производство

Проблемы с ошибкой выбора могут быть больше, чем просто ошибки выбора.Также может быть пара скрытых проблем, таких как «недоволен …», «зарплатой» и т. Д. Саботаж также может иметь значение. Это как упаковка обуви 7 и 11 размера в одну коробку. Нельзя исключать обучение и дисциплинарные меры. Всегда есть нечто большее, чем выбор неправильного материала, и это пустая трата драгоценного времени и денег. Награды и штрафы идут рука об руку.

— Заведующий складом Grainfield Chickens

— Менеджер по закупкам, флоту, складу в NPL Construction

Некоторые шаблоны заказа также могут привести к ошибкам при доставке.Обратитесь в отдел обслуживания клиентов с просьбой заказывать продукцию целыми поддонами или слоями. Это улучшит общее качество и производительность вашего склада. Некоторым клиентам нравится заказывать одну коробку или 3 коробки, и если у сотрудника есть билет на подборку, в котором более 50 артикулов, ему / ей потребуется целый день, чтобы вытащить заказ, собрать и упаковать поддоны в термоусадочную пленку. Это когда совершаются ошибки. Попробуйте создать фиксированные места хранения для клиентов, которые любят делать заказы таким образом, и убедитесь, что все ваши места для исправлений пополняются ежедневно.

Наконец, аудит случайного расположения и надлежащее ведение хозяйства являются ключом к успешной работе склада. Плохое ведение хозяйства повлияет на ваше качество, производительность, безопасность и боевой дух склада.

— Начальник склада ищет новые возможности

— Асс. Менеджер по логистике Flextronics Global Services and Software

— Beauty Systems Group, Fresno SRC

Большинство, если не ВСЕ, наши ошибки связаны с КОЛИЧЕСТВОМ.

Мы используем процесс, который мы называем Pack-Check. Короче говоря, все наши грузы проходят через весы, где картонная коробка взвешивается и проверяется на соответствие тому, что наша система WMS «думает». Любая картонная упаковка, которая не соответствует системе, отправляется на станцию Pack-Check, где она проверяется вручную, и любые ошибки исправляются до того, как это повлияет на клиента.

Эти ошибки записываются и сохраняются в общий файл, доступный для ВСЕХ менеджеров областей. Это позволяет им решать эти проблемы как систематически, так и с помощью средства выбора, которое совершало ошибку ежедневно.

— Менеджер по складу / сбыту в Robinson Home Products

— Менеджер склада в NAC Marketing — поиск новых возможностей

Четкое определение причины неправильного выбора поможет вам решить эту проблему, иначе вы просто будете бегать, преследуя свой хвост.

— Исполнительный директор Automatiq, Inc.

— Руководитель группы дистрибуции ИКЕА

— Операционный менеджер, Allied Plastic Supply

Переобучение, переподготовка и бесконечный процесс.Перепишите или подробно напишите СОП, пусть сотрудники помогут написать процедуры, чтобы они поняли и помогли вам найти, откуда берутся промахи. На сканеры можно потратить много денег, но они не работают, если персонал не разбирается в процедурах, и я не чувствую смысла тратить деньги, пока люди не поймут программу сначала

Всегда следите за тем, чтобы сборщику было легко добраться до выбранных предметов.

Попросите кого-нибудь проверить несколько выходящих заказов и выяснить, в чем заключаются проблемы.Возможно, у вас есть похожие на вид предметы, расположенные слишком близко друг к другу в мусорных ведрах. Надеюсь, вы используете места для ящиков, которые указаны на ваших листах для выбора, если нет, то это место для начала.

Наклейте на коробки количество миллиметров, которое вы используете, отметьте количество каждой упаковки внутри коробки. Поговорите с поставщиками, чтобы количество коробок всегда было одинаковым.

Мы можем только минимизировать количество ошибочных выборов. Для них всегда есть фоновые первопричины. Вот два момента, не относящихся к оборудованию, над которыми стоит задуматься.

Неоднозначное описание товара. «прозрачный против белого или прозрачного».
Упаковка Единица измерения. «10 булавок в сумке, 10 пакетов в пачке, 10 пачек в коробке и 10 коробок в картонной коробке».

Очевидно, что указанные выше 2 вопроса должны быть решены за пределами склада. Если теперь вы уверены в выполнении всех процедур в распределительном центре, следует уделять больше времени проблемам, вызванным другими отделами. Эти проблемы влияют на производительность DC, но могут быть решены только с несколькими отделами в организации.

— Начальник склада в OfficeMax Australia

— Операционный менеджер в Tampa Tile Center

— Президент, Rickbuilt Equipment Sales Inc.

Проводили ли вы анализ первопричин с помощью рыбьей кости или каким-либо другим методом? Ошибки выбора, как и любая другая ошибка, имеют первопричину или несколько причин. Соберите свою команду для мозгового штурма возможной причины

Посмотрите на следующее:

Люди — У кого больше всего ошибок — сколько ошибок допущено при заготовке и сколько сделано комплектации и кто это делает. Это может выявить, что 20% людей ответственны за 80% дефектов, а также выявить, что у большинства людей есть четное количество ошибок.

Метод — Выполните процесс . Насколько хорош процесс? Процесс может быть частью проблемы, если несколько человек делают ошибки.Для этого процесса могут потребоваться физические возможности, которых у вас нет. Недокументированный процесс? Процесс запутанный? Детали сначала помещаются не в тот контейнер. Есть много возможностей по методу.

Обучение — Вы действительно ожидаете, что обучение будет проводиться? Есть ли обучение? Тренировка из уст в уста? Изучите возможности.

Оборудование: Достаточно ли у вас оборудования для выполнения задачи? Есть четкий список для выбора? Используемое вами оборудование работает?

У меня еще не было проблемы, у которой нет причины.Это возможность стать лучше и частью решения.

— Профессиональное производство электротехники и электроники

— Продавец в DHL Sanofi Pharmaceuticals

Эти предложения могут дать новые идеи. У нас также есть новый технический документ, который поможет вам глубже изучить решения для комплектации заказов.

Автоматический выбор прямых сейсмических фаз P, S и головных волн зоны разлома | Международный геофизический журнал

Аннотация

Мы разрабатываем набор алгоритмов для автоматического обнаружения и выделения прямых волн P и S , а также головных волн зоны разломов (FZHW), генерируемых землетрясениями на разломах, разделяющих разные литологии, и регистрируемых локальными сейсмическими сетями.Пикирование волн S выполняется с использованием анализа поляризации и соответствующих фильтров для удаления энергии волны P из сейсмограмм и использования детекторов STA / LTA и эксцесса в тандеме для фиксации прихода фазы. Ранние части сигналов P обрабатываются с помощью детекторов STA / LTA, эксцесса и асимметрии для возможного первого прихода FZHW. Идентификация и выбор прямого P и FZHW выполняется многоступенчатым алгоритмом, который учитывает основные характеристики (полярность движения, разницу во времени, резкость и амплитуды) двух фаз.Показано, что алгоритм хорошо работает на синтетических сейсмограммах, созданных с помощью модели с контрастом скоростей поперек разлома, и данных наблюдений, генерируемых землетрясениями вдоль секции Паркфилд разлома Сан-Андреас и разлома Хейворд. Разработанные методики могут быть использованы для систематической обработки больших наборов данных сейсмических волн, зарегистрированных вблизи крупных разломов.

1 ВВЕДЕНИЕ

Систематический анализ наборов сейсмических данных требует алгоритмов автоматического обнаружения событий и выбора фазы.Это особенно важно с учетом огромного количества данных, которые сейчас непрерывно записываются различными сейсмическими сетями. Аналитические проверки и исправления могут уточнить автоматические результаты, но они невозможны с большими современными наборами данных, а также менее объективны, если их проводить в одиночку. В настоящем исследовании мы пытаемся разработать надежные алгоритмы автоматического обнаружения сейсмических фаз на ранних участках волновых форм P и S , записанных в непосредственной близости от крупных разломов и зон землетрясений.Алгоритмы обрабатывают наборы данных сигналов землетрясений, которые уже были отобраны алгоритмами обнаружения событий (например, Withers et al. 1998; Nippress et al. 2010; Ross & Ben-Zion 2014).

Много усилий было уделено алгоритмам автоматической пикировки прямых волн P , которые часто являются первыми приходами на сейсмограммах. Предлагаемые методы и сигналы включают в себя краткосрочное среднее / долгосрочное среднее (STA / LTA; Allen 1978), огибающие функции (Baer & Kradolfer 1987), нейронные сети (e.грамм. Gentili & Michelini 2006) и методы авторегрессии (например, Sleeman & van Eck 1999; Rastin et al. 2013). Статистические данные более высокого порядка, включая эксцесс и асимметрию, также использовались для автоматического выбора фазы (Saragiotis et al. 2002). В ряде исследований было установлено, что эксцесс более точен, чем традиционные методы (например, Kuperkoch et al. 2010; Nippress et al. 2010; Langet et al. 2014), поскольку он в первую очередь чувствителен к резким изменения в характере временного ряда.Аналогичное утверждение верно и для асимметрии. Nippress et al. (2010) использовала два метода звукоснимателя в тандеме для получения более надежных звукоснимателей P . Они использовали функцию STA / LTA или функцию преобладающего демпфированного периода T ^pd (Hildyard et al. 2008), чтобы найти начальную область пикировки, а затем уточнили пикировку с помощью характеристической функции эксцесса (CF).

Автоматический подбор приходящей волны S является более сложной задачей из-за загрязнения прямого прихода волны S кодом P и преобразованных фаз.Ряд исследований включили анализ поляризации в свои алгоритмы пикировки, чтобы различать волны P и S . Baillard et al. (2014) использовал для этой цели функцию эксцесса с функцией «наклон-прямолинейность», полученной из ковариационной матрицы. Cichowicz (1993) вычислил набор поляризационных величин из ковариационной матрицы и построил на их основе КФ, используемую для выбора фаз. Kurzon et al. (2014) использовал разложение по сингулярным значениям на основе алгоритма Розенбергера (2010) для фильтрации сейсмограмм по поляризованным каналам P и S и выбрал прямые фазы P и S на полученных из них CF.

В различных ситуациях в сейсмологии прямая волна P не является первым приходом на сейсмограмму. Например, события, зарегистрированные на региональных и телесейсмических расстояниях, часто имеют первые приходящие головные волны ( Pn ), которые проводят большую часть пути распространения (преломления) вдоль Мохо с более высокой скоростью мантии (например, Aki & Richards 2002). Головные волны связаны с возникающими приходами на более медленной стороне литологической границы, в отличие от более импульсивных объемных волн.Подобные волны, преломляющиеся вдоль горизонтальных поверхностей раздела, встречаются в разведочной сейсмологии и используются для построения изображений. Головные волны могут также преломляться вдоль падающих или вертикальных границ раздела скоростей (биматериал) основных структур разломов. Такие волны, генерируемые землетрясениями, расположенными близко к границе раздела двух материалов, называются головными волнами зоны разлома (FZHW), и они имеют противоположную полярность первого движения от следующих прямых приходов P на более медленной стороне разлома (например.грамм. Бен-Цион 1989; Бен-Цион и Аки 1990).

В последние несколько десятилетий многочисленные плотные сейсмические сети были развернуты вокруг крупных разломов и зон землетрясений, чтобы получить результаты с высоким разрешением по структуре и свойствам источника (например, Bakun & Lindh 1985; Fletcher et al. 1987; Seeber и др. 2000). Сейсмические данные, записанные вблизи разломов, позволяют обнаруживать и использовать FZHW в различных тектонических условиях, включая зоны субдукции (например, Fukao et al. 1983; Hori et al. 1985; Hong & Kennett 2003) и крупных сдвиговых разломов (например, Ben-Zion & Malin 1991; Hough et al. 1994; McGuire & Ben-Zion 2005; Bulut et al. 2012). Хотя FZHW существуют только в относительно узких областях на более медленных средах (см. Уравнение 6 в разделе 4), они обычно регистрируются сейсмическими сетями вблизи разломов (например, Ben-Zion & Malin 1991; Allam et al. 2014) . Неправильная идентификация FZHW как прямых поступлений P может привести к систематическим ошибкам в производных структурах скорости, местоположениях событий и механизмах фокусировки (например,грамм. McNally & McEvilly 1977; Оппенгеймер и др. 1988), в то время как правильное использование FZHW может повысить разрешение полученных результатов (например, Ben-Zion et al. 1992; Bennington et al. 2013).

Разрывы на границах раздела биматериалов имеют принципиально другие свойства, чем классические разрывы в однородном твердом теле (например, Weertman 1980; Andrews & Ben-Zion 1997; Ben-Zion 2001; Ranjith & Rice 2001). Примечательно, что разрывы биматериалов имеют тенденцию развиваться в различных условиях до импульсов с предпочтительным направлением распространения и динамического уменьшения нормального напряжения, что приводит к небольшому нагреву от трения и возможному компоненту разлома, связанному с растяжением (например.грамм. Бен-Цион и Хуанг 2002; Ши и Бен-Цион 2006; Ампуэро и Бен-Цион 2008; Brietzke et al. 2009 г.). Эти и связанные с ними наблюдательные исследования (например, Rubin & Gillard 2000; Lewis et al. 2005; Dor et al. 2008; Lenovo & Got 2011; Zaliapin & Ben-Zion 2011) подчеркивают важность обнаружения и визуализации свойств разлома. биматериальные интерфейсы. FZHW предоставляет самое четкое свидетельство существования и высочайшего разрешения изображения разломов биматериальных интерфейсов.

В следующих разделах мы описываем и проиллюстрируем набор алгоритмов для автоматического выбора объемных волн P и S и FZHW, генерируемых местными землетрясениями и зарегистрированных вблизи разломов. Алгоритмы могут использоваться как единое целое для выбора всех этих фаз или как набор отдельных методов выбора фаз. При выборе прямых фаз P и S используется анализ поляризации, чтобы различать эти волны, в то время как при выборе прямых P и FZHW используются ожидаемые свойства этих волн для выполнения измерений с высокой степенью точности.Мы применяем эти методы к сигналам, генерируемым несколькими тысячами событий на участке Паркфилд разлома Сан-Андреас, а также к синтетическим сигналам и данным, записанным около разлома Хейворд. Алгоритмы разделяют формы сигналов P и S для большой части данных и идентифицируют раннюю FZHW, предшествующую прямым объемным волнам P для значительной части форм сигналов, зарегистрированных на медленных сторонах разломов Сан-Андреас и Хейворд. .

2 ДАННЫЕ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА

Алгоритм выбора различных фаз, представляющих интерес (прямой P , S и FZHW), в первую очередь проиллюстрирован и протестирован с использованием сейсмограмм, записанных на пяти станциях сейсмической сети высокого разрешения (HRSN) на участке Паркфилд в Сан-Андреас. разлом (рис.1). Данные регистрируются короткопериодическими скважинными сейсмометрами, работающими на глубинах от 100 до 300 м. Кроме того, мы используем синтетические сейсмограммы в модели, состоящей из вертикальной низкоскоростной зоны между двумя четвертями (Ben-Zion & Aki 1990; Ben-Zion 1998), чтобы проверить производительность прямого P и сборщиков встречных волн, и Далее мы тестируем алгоритм на данных Центра данных о землетрясениях Северной Калифорнии, записанных в районе разлома Хейворд.

Рисунок 1.

Секция Паркфилд разлома Сан-Андреас с пятью станциями HRSN (синие треугольники) и эпицентрами землетрясений ∼2500 (серые круги и цветные звезды), использованная в этом исследовании из каталога NCEDC. События, отмеченные звездочками, используются для иллюстрации различных аспектов алгоритма. Город Паркфилд, Калифорния, и поверхностные следы разломов обозначены черным квадратом и линиями.

Рис. 1.

Секция Паркфилд разлома Сан-Андреас с пятью станциями HRSN (синие треугольники) и эпицентрами землетрясений ∼2500 (серые круги и цветные звезды), использованные в этом исследовании из каталога NCEDC.События, отмеченные звездочками, используются для иллюстрации различных аспектов алгоритма. Город Паркфилд, Калифорния, и поверхностные следы разломов обозначены черным квадратом и линиями.

Секция Паркфилд разлома Сан-Андреас разделяет обычно более быстрые гранитные породы на юго-запад от более медленных францисканских пород на северо-восток (например, Eberhart-Phillips & Michael 1993; Thurber et al. 2006). Пять станций HRSN, использованных в этой работе, были выбраны потому, что они использовались в нескольких предыдущих исследованиях FZHW около Паркфилда (Ben-Zion & Malin 1991; Ben-Zion et al. 1992; Чжао и др. 2010 г.). Эти исследования показали, что три станции на северо-восточной стороне разлома (MMNB, GHIB и EADB) часто регистрируют FZHW, а две станции, расположенные на юго-западной стороне (VCAB и FROB), нет. В разделах 3–5 мы анализируем сейсмограммы, полученные от 2489 событий 2004 г. (серые точки на рис. 1).

Перед выбором фазы мы выполняем базовую предварительную обработку, включающую удаление среднего значения из каждой сейсмической записи и полосовую фильтрацию данных для удаления длиннопериодного шума и высокочастотных выбросов, которые иногда присутствуют в данных.Для записей HRSN Parkfield мы используем (однопроходный) причинный полосовой фильтр между 0,5 и 30 Гц; эти значения могут потребовать изменений в других приложениях в зависимости от качества данных. Причинный фильтр важен, потому что двухпроходные акаузальные фильтры могут вносить звон в переднюю часть сейсмограммы, что может снизить точность определения прихода FZHW (Allam et al. 2014). Мы также отмечаем, что поскольку FZHW возникают с более низкими частотами, чем прямые волны P , на них могут значительно влиять фильтры выше 0.5 Гц. Отклик прибора не удаляется из сейсмограмм.

3 ВЫБОРКА

P И S ФАЗЫ

Алгоритм выделения объемных волн P и S основан на поляризационном анализе для облегчения их разделения на записанных сейсмограммах. Kurzon et al. (2014) недавно использовал метод разложения по сингулярным значениям, чтобы отделить волны P от S . Здесь мы используем ковариационную матрицу для анализа поляризации, потому что мы обнаружили, что разделение фаз более эффективно для некоторых записей с этим методом.Однако в большинстве случаев оба метода поляризационного анализа дают одинаковое разделение фаз P и S .

Ковариационная матрица для конечной выборки трехкомпонентных данных может быть вычислена как,

\ begin {уравнение} {\ boldsymbol \ sigma} = \ left [{\ begin {array} {ccc} {{\ rm Cov} (N, N)} & \ quad {{\ rm Cov} (N, E)} & \ quad {{\ rm Cov} (N, Z)} \\ {{\ rm Cov} (E, N)} & \ quad {{\ rm Cov} (E, E)} & \ quad {{\ rm Cov} (E, Z)} \\ {{\ rm Cov} (Z, N)} & \ quad {{\ rm Cov} (Z, E)} & \ quad {{\ rm Cov} (Z, Z)} \\ \ end {array}} \ right], \ end {уравнение}

(1) где Z — вертикальный компонент, N — север-юг, E — восточно-западный компонент, а ковариация между любыми двумя компонентами X и Y задается как

\ begin {уравнение} {\ rm Cov} (X, Y) = \ frac {1} {M} \ sum \ nolimits_ {i = 1} ^ M {x_i y_i}, \ end {Equation}

(2), где M — количество отсчетов.Для разделения фаз P и S мы вычисляем ковариационную матрицу предварительно обработанных сейсмограмм для скользящего окна 3 с. Эта продолжительность оказалась стабильной для использования с ковариационными матрицами Baillard et al. (2014). Соответствующие собственные значения (λ ₁ ≥ λ ₂ ≥ λ ₃) и матрица собственных векторов | $ {\ boldsymbol u} = \ left ({{\ boldsymbol u} _1, {\ boldsymbol u} _2, {\ жирный символ u} _3} \ right) $ | σ можно использовать для расчета различных аспектов движения частиц (например,грамм. Jurkevics 1988). Прямолинейность, r , или степень линейной поляризации, рассчитывается как,

\ begin {уравнение} r = 1 — \ left ({\ frac {{\ lambda _2 + \ lambda _3}} {{2 \ lambda _1}}} \ right), \ end {формула}

(3) и имеет диапазон [0,1]. Для объемных волн r должно быть приблизительно равно 1. Кажущийся вертикальный угол падения, ϕ , для движения частицы определяется как

\ begin {уравнение} {\ cos (\ phi)} = u_ {11}. \ end {Equation}

(4) Для местных землетрясений cos (φ) должен быть близким к 1 для волн P и близким к 0 для волн S .Из этих величин мы строим два поляризационных фильтра:

\ begin {Equation} р = г \ соз (\ фи), \ end {уравнение}

(5a)

\ begin {уравнение} s = r [1 — \ cos (\ phi)]. \ end {формула}

(5b)

Эти фильтры используются для модуляции трехкомпонентных данных (например, Rosenberger 2010) простым умножением на каждом временном шаге. В частности, p используется для модуляции вертикальной составляющей, а s используется для модуляции двух горизонтальных составляющих.Мы называем эти модулированные сигналы поляризованными дорожками, поскольку они подавляют энергию с определенной поляризацией. Эта часть процедуры аналогична той, которую использовал Cichowicz (1993), который также использовал третью величину (поперечную энергию), включающую отношение величины горизонтального вектора к общей величине вектора.

Пример нашего процесса разделения P и S показан на рис. 2 для события, зарегистрированного на станции MMNB (красная звездочка, рис. 1).Рассчитанные в этом случае поляризационные фильтры p и s показаны на фиг. 2 (d) и (e) соответственно. Ясно, что p является большим во время волны P и малым во время волны S и наоборот для s . Поляризованные версии трасс показаны на рис. 2 (f) с поляризованной компонентой Z красным цветом и поляризованной компонентой N синим цветом. Волновой сигнал P , изначально присутствующий в компоненте N , был почти полностью удален, а волновой сигнал S в основном удален из компонента Z .Это приводит к четкому визуальному разделению фаз.

Рис. 2.

Применение поляризационного анализа для разделения сейсмограммы на фазы P и S для события, обозначенного красной звездой на рис. 1 и зарегистрированного на станции MMNB. (а) Сейсмограмма скорости северного компонента. (б) Сейсмограмма скорости восточного компонента. (c) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (d) Поляризационный фильтр p (уравнение 5a), определенный из ковариационной матрицы с высокими значениями во время волны P и низкими значениями во время волны S .(e) Соответствующий поляризационный фильтр s , определенный из ковариационной матрицы (уравнение 5b). f) Поляризованная вертикальная кривая P (красная), построенная вместе с полярной кривой S восточно-западная (синяя).

Рис. 2.

Применение поляризационного анализа для разделения сейсмограммы на фазы P и S для события, обозначенного красной звездой на рис. 1 и зарегистрированного на станции MMNB. (а) Сейсмограмма скорости северного компонента. (б) Сейсмограмма скорости восточного компонента.(c) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (d) Поляризационный фильтр p (уравнение 5a), определенный из ковариационной матрицы с высокими значениями во время волны P и низкими значениями во время волны S . (e) Соответствующий поляризационный фильтр s , определенный из ковариационной матрицы (уравнение 5b). f) Поляризованная вертикальная кривая P (красная), построенная вместе с полярной кривой S восточно-западная (синяя).

Затем мы запускаем детекторы на поляризованных дорожках для автоматического определения различных фаз.Чтобы получить начальный пик прихода волны P , мы вычисляем STA / LTA CF на поляризованной вертикальной трассе с окнами STA и LTA равными 1 и 30 с, соответственно. Эти параметры были выбраны таким образом, чтобы функция STA / LTA имела общее применение к расстояниям источник-приемник и магнитудам событий, обычным для местных землетрясений, без чрезмерной чувствительности к коротким переходным сигналам, не возникающим в результате землетрясений. Первоначальный выбор прихода P выполняется, когда STA / LTA достигает уровня ad hoc , равного 5.Это значение было обнаружено в ходе исследовательского анализа нескольких наборов данных, чтобы обеспечить хороший баланс между количеством правильных и ложных срабатываний. Первоначальный пикировщик используется для приблизительного определения местоположения прихода волны P , но его необходимо дополнительно уточнить, поскольку существует некоторая величина времени задержки, связанная с распознаванием STA / LTA прихода P . Этот этап уточнения подробно описан в следующем разделе, где мы также учитываем возможность FZHW. Пример процесса захвата волны P , который обсуждался до сих пор, проиллюстрирован на рис.3 для того же события, что и на рис. 2, вместе с результатами для пикировщика S , описанного ниже. На рис. 3 (a) — (c) показаны неполяризованные трехкомпонентные трассы с пиками P и S , обозначенные красными и синими вертикальными линиями соответственно. На рис. 3 (d) показана функция STA / LTA, рассчитанная на вертикальной поляризованной кривой P , а на рис. 3 (e) — (i) связана с датчиком S .

Рисунок 3.

Демонстрация алгоритма пикировки P и S для события, обозначенного красной звездочкой на рис.1 и записал MMNB. Красные и синие полосы обозначают автоматические звукосниматели P и S соответственно. (а) Сейсмограмма скорости северного компонента. (б) Сейсмограмма скорости восточного компонента. (c) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (d) Функция STA / LTA, рассчитанная на поляризованной вертикальной составляющей P . (e) Функция STA / LTA, рассчитанная на S -поляризованном компоненте N . (f) Функция STA / LTA, рассчитанная на S -поляризованном компоненте E .(g) Функция эксцесса, рассчитанная на S -поляризованном компоненте N . (h) Функция эксцесса, рассчитанная на S -поляризованном компоненте E . (i) Производная по времени функции эксцесса, рассчитанная на S -поляризованном компоненте E .

Рис. 3.

Демонстрация алгоритма пикировки P и S для события, обозначенного красной звездочкой на рис. 1, и записанного MMNB. Красные и синие полосы обозначают автоматические звукосниматели P и S соответственно.(а) Сейсмограмма скорости северного компонента. (б) Сейсмограмма скорости восточного компонента. (c) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (d) Функция STA / LTA, рассчитанная на поляризованной вертикальной составляющей P . (e) Функция STA / LTA, рассчитанная на S -поляризованном компоненте N . (f) Функция STA / LTA, рассчитанная на S -поляризованном компоненте E . (g) Функция эксцесса, рассчитанная на S -поляризованном компоненте N . (h) Функция эксцесса, рассчитанная на S -поляризованном компоненте E .(i) Производная по времени функции эксцесса, рассчитанная на S -поляризованном компоненте E .

Чтобы выбрать приход волны S , мы сначала вычисляем STA / LTA CF на каждой из поляризованных горизонтальных трасс S (рис. 3e – f). Окна STA и LTA имеют длительность 1 и 30 с соответственно. Эти значения были выбраны для общего применения к местным землетрясениям, и изменение продолжительности в некоторой степени около этих значений не оказывает заметного влияния на результаты.Если поляризационные фильтры работают хорошо, на горизонтальных трассах с поляризацией S будет оставаться незначительная энергия волны P (как на рис. 2). В таких случаях детекторы STA / LTA в первую очередь распознают волну S и могут использоваться для первоначального пикирования. Это делается на компонентах N и E с поляризацией S независимо друг от друга путем выбора точки максимума CF. Как видно на рис. 3 (e) — (f), приход S не четко определяется на детекторах STA / LTA, и мы обнаружили, что использование пиковых значений лучше всего работает для определения местоположения начальной области захвата.4}} — 3, \ end {уравнение}

(6) где M — количество выборок, x = { x ₁, x ₂,…, x _M } — конечное длина P -волновая последовательность, | $ \ bar x $ | — выборочное среднее, а s _x — стандартное отклонение. Функция эксцесса измеряет пиковость и полезна для определения резких изменений сигнала, например, возникающих в сейсмических записях при наступлении фазы землетрясения.Мы вычисляем эксцесс для скользящего окна длительностью 5 с на каждой из S -поляризованных горизонтальных трасс (рис. 3g и h), а затем вычисляем производную каждой из них (рис. 3i). Мы протестировали длительность скользящего окна в диапазоне 1–10 с и обнаружили, что 5 с обычно были наиболее точными, но некоторое изменение длины окна около этого значения не оказывает значительного влияния на результаты. Для каждого компонента мы ищем пик производной в окне 0,5 с вокруг начального пика STA / LTA S и предварительно перемещаем пикировщик в это место.Производная используется вместо эксцесса, потому что она помогает лучше локализовать прибытие. Поскольку функция эксцесса немного запаздывает по времени относительно начала движения, мы ищем локальный минимум в функции эксцесса, предшествующий предполагаемому местоположению пика не более чем на 0,25 с. Если в этом временном окне присутствует несколько минимумов, берется тот, у которого наименьшее значение. Значение 0,25 с было выбрано, чтобы позволить небольшую гибкость в уточнении резца, не перемещая его слишком далеко.Если он найден, пикировка обновляется до местоположения минимумов (синяя вертикальная линия), а в противном случае пикировка остается неизменной.

В некоторых случаях фазы P и S плохо разделяются, и значительная энергия для каждой фазы остается на поляризованных дорожках. Это может привести к тому, что приход волны P будет четко распознаваться детекторами STA / LTA на компонентах N и E, что может вызвать проблемы с захватом. Чтобы предотвратить такие случаи, мы проверяем, что отмычки P и S больше 0.С интервалом 3 с и выбросьте все резцы S , которые не удовлетворяют этому требованию. Разделение фаз P и S и качество пикировок S обычно лучше на станциях на более быстрой стороне разлома, без дополнительной сложности волн зон разлома, которые присутствуют на станциях вблизи разлома на медленная сторона.

Чтобы продемонстрировать точность техники вступления в фазу комплектования, автоматические пикировки следует сравнить количественно с ручными.С этой целью приходы волн S были выбраны вручную для 196 событий, и алгоритм выбора S был запущен на том же наборе. Эти события были выбраны потому, что в каждом из них присутствуют P , S и FZHW (точность захвата P обсуждается отдельно в следующем разделе, где эта тема рассматривается подробно). Входы S были выбраны на каждом из горизонтальных компонентов независимо. Средняя абсолютная разница во времени между автоматическим и ручным пикированием волны S составила 0.17 с, со стандартным отклонением 0,72 с. Приблизительно 80% автоматических подхватов были выполнены в пределах 0,5 с от ручного подбора.

Когда присутствуют FZHW, они могут быть ошибочно идентифицированы STA / LTA и сборщиками эксцесса как прямые поступления P . Действительно, более внимательное изучение первого вступления, выбранного на рис. 3, показывает, что это FZHW, за которым следует прямое прибытие P , которое задерживается примерно на 0,1 с (рис. 4). Эта проблема была отмечена в ранних наблюдательных работах по FZHW (например,грамм. Ben-Zion & Malin 1991) и было ясно продемонстрировано Allam et al. (2014 г.) в контексте разлома Хейворд; пикировки волн P Центра данных по землетрясениям Северной Калифорнии на станциях, близких к разломам на медленной стороне разлома Хейворд, обычно являются FZHW, а не прямыми волнами P (рис. 2 и 6 из Allam et al. 2014). ). Разработка алгоритма автоматического выбора, способного различать эти две фазы, может быть очень полезной для обработки сейсмических данных, записанных вблизи крупных разломов.Это описано в следующем разделе.

Рис. 4.

Крупный план сейсмограмм вертикальной составляющей скорости и смещения для данных, использованных на рис. 3. Пунктирная линия указывает автоматическую пиковую волну P , а сплошная линия указывает аналитику пикировку прямой волны P . Автоматический сборщик блокирует FZHW вместо прямой волны P , которая задерживается на ~ 0,1 с.

Рис. 4.

Крупный план сейсмограмм вертикальной составляющей скорости и смещения для данных, использованных на рис.3. Пунктирная линия указывает автоматический выбор волны P , а сплошная линия указывает аналитику пикировку прямой волны P . Автоматический сборщик блокирует FZHW вместо прямой волны P , которая задерживается на ~ 0,1 с.

4 ВЫБОР FZHW

FZHW — это возникающие фазы, которые распространяются вдоль границ раздела двух материалов разлома с первой полярностью движения среды с более высокой скоростью и излучаются от границы раздела к медленной стороне разлома (Ben-Zion 1989, 1990).{- 1} \ left ({\ alpha _s / \ alpha _f} \ right)} \ right], \ end {уравнение}

(7) где r — расстояние, на которое FZHW проходит вдоль разлома, а α _f, α _s — средние скорости P -волны более быстрой и медленной СМИ соответственно. Прямые объемные волны P от FZHW отличаются рядом характеристик: они более импульсивны, имеют противоположную полярность первого движения и обычно имеют большую амплитуду. Однако, поскольку амплитуда FZHW может быть значительно больше, чем окружающий шум (например,грамм. Макгуайр и Бен-Цион 2005; результаты ниже), они обычно ошибочно выбираются автоматическими алгоритмами для обнаружения объемных волн P . Наш алгоритм обнаружения и отбора FZHW и прямых поступлений P использует различные характеристики этих фаз, а процедура применяется с несколькими этапами контроля качества для минимизации ложных срабатываний. Алгоритм разделения и выбора FZHW и прямых фаз P требует только однокомпонентных сейсмограмм, и ниже мы применяем его к вертикальной составляющей неполяризованных сейсмограмм.Это связано с тем, что поляризационные фильтры из предыдущего раздела потенциально могут изменить характер форм сигналов, что приведет к менее точному подбору FZHW и прямым приходам P . Начальный этап пикировки волн P используется в нашем алгоритме только для нахождения соответствующей части сейсмограммы для детального анализа прямых и возможных вступлений FZHW.

Первый этап алгоритма пикировки FZHW включает пикировку по вертикальной составляющей для самого раннего начала сейсмического движения поверх шума.Эта отмычка должна фиксироваться на приходе головной волны, если она присутствует, или на приходе волны P в противном случае. Это выполняется с помощью детектора STA / LTA с длиной STA 0,1 с, длиной LTA 10 с и уровнем запуска 4. Было обнаружено, что эти значения дают хорошие результаты с данными Parkfield (см. Следующий раздел). На этом этапе используется детектор STA / LTA, потому что он более чувствителен к возникновению FZHW, чем функция эксцесса. Пример этого процесса применительно к данным на рис.3 показан на рис. 5. Для демонстрации процесса мы используем необработанные данные со станции MMNB на медленной стороне без полосовой фильтрации. На рис. 5 (a) и (b) показаны необработанные сейсмограммы скорости и смещения для используемого события, соответственно. Функция STA / LTA, вычисленная на сейсмограмме скоростей, показана на рис. 5 (c), а пик первого движения обозначен красной вертикальной линией.

Рисунок 5.

Демонстрация FZHW и прямого алгоритма пикировки P для события, обозначенного красной звездочкой на рис.1 и зарегистрирован в MMNB. Красные и синие линии обозначают автоматический выбор FZHW и прямой выбор P соответственно. В этом примере в алгоритме не используется фильтрация. Разница во времени между пикировщиком FZHW и пикировщиком P составляет 0,068 с. (а) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (b) Сейсмограмма вертикального смещения компонентов с фильтром высоких частот 0,5 Гц только для построения графиков. (c) Функция STA / LTA, рассчитанная из (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). (e) Функция асимметрии, рассчитанная по формуле (a).Обратите внимание на обратную полярность между головой и волнами P , на что наиболее отчетливо указывает асимметрия. (f) Производная по времени функции эксцесса, рассчитанная по формуле (d). (g) Производная по времени функции асимметрии, рассчитанная по формуле (e).

Рисунок 5.

Демонстрация FZHW и прямого алгоритма пикировки P для события, обозначенного красной звездочкой на рис. 1 и зарегистрированного в MMNB. Красные и синие линии обозначают автоматический выбор FZHW и прямой выбор P соответственно.В этом примере в алгоритме не используется фильтрация. Разница во времени между пикировщиком FZHW и пикировщиком P составляет 0,068 с. (а) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (b) Сейсмограмма вертикального смещения компонентов с фильтром высоких частот 0,5 Гц только для построения графиков. (c) Функция STA / LTA, рассчитанная из (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). (e) Функция асимметрии, рассчитанная по формуле (a). 3}}, \ end {Equation}

(8) где различные символы такие же, как в (6).Асимметрия измеряет статистическую асимметрию и, в частности, указывает, наклонен ли образец влево или вправо. Как эксцесс, так и асимметрия весьма чувствительны к резким изменениям характера временного ряда, которые должны происходить сильнее при приходе волны P , чем для возникающей FZHW. Мы вычисляем обе эти статистические функции с помощью скользящего окна 5 с (рис. 5d и e) и находим пик каждой из них вблизи исследуемой части сейсмограммы. Значение 5 с используется, потому что это половина длительности LTA в пикировке первым движением (использование окон 3–7 с приводит к аналогичным результатам).Затем мы вычисляем производную каждой функции в пределах одной секунды слева от местоположения пика и принимаем положение максимальной производной в качестве пика прямой волны P (рис. 5f и g). Производная используется, а не сами функции эксцесса / асимметрии, чтобы указать, где эти функции изменяются наиболее быстро. Одно второе окно ограничивает пикировку областью начала сейсмограммы; точное значение окна не оказывает заметного влияния на результаты.

Могут существовать различные обстоятельства, не связанные с FZHW, ведущие к нескольким отдельным фазам на ранней части сейсмограмм (например, отражения от свободной поверхности от скважинных приборов, приход от различных землетрясений и т. Д.). Чтобы отличить такие ранние фазы от FZHW, мы используем то свойство, что FZHW имеет полярность первого движения, противоположную прямой волны P (Ben-Zion 1989, 1990). Мы включаем это ограничение в алгоритм, исследуя полярность вычисленной функции асимметрии как при первом выборе движения, так и при последующем выборе асимметрии.Функция асимметрии обеспечивает надежный индикатор полярности движения, нечувствительный к небольшим колебаниям. Во многих случаях он более стабилен, чем измерение полярностей по сейсмограммам скорости или смещения, поскольку он распознает изменения полярности только тогда, когда движущееся окно полностью изменяет свою статистическую асимметрию. Алгоритм дополнительно требует, чтобы асимметрия не изменяла полярность, кроме как вблизи прихода волны P . Это связано с тем, что настоящий FZHW должен сохранять ту же полярность, пока не поступит прямая волна P .

В качестве примера, асимметрия на рис. 5 (e) имеет только отрицательную полярность во время участка, связанного с FZHW, тогда как она имеет только положительную полярность во время волны P . В некоторых случаях прямой пикировщик P может быть на несколько временных отсчетов раньше, чем изменение полярности в функции асимметрии, и мы учитываем это, ища близкое пересечение нуля в пределах половины времени нарастания вокруг пикинга (здесь около 0,02 с). Время половинного нарастания аппроксимируется как время между пиком (где производная наибольшая) и пиком CF.Если присутствует изменение полярности, мы измеряем полярность сразу после перехода через нуль. В противном случае полярность измеряется прямым датчиком P . Затем мы требуем, чтобы полярности предполагаемого FZHW и прямого прихода P были противоположными.

Затем мы вычисляем разницу во времени между каждым предварительным пиком прямой волны P и первым пикированием движения и сравниваем эти значения с основными теоретическими ожиданиями для FZHW. Если нет головной волны и нет необычных ранних прибытий (например,2} $ | — составляющая разнесения источник – приемник по разлому, при этом R — гипоцентральное расстояние. Время пробега прямой волны P равно

\ begin {Equation} t_D = \ frac {R} {{\ alpha _s}}. \ end {формула}

(10) Из (9) и (10) мы можем вычислить разницу во времени между FZHW и прямым прибытием P как

\ begin {формула} \ Дельта t = t_H — t_D. \ end {уравнение}

(11)

Мы используем (11) в сочетании с предполагаемыми скоростями P -волновой среды через разлом, чтобы определить максимально допустимую разницу во времени между FZHW и прямым прибытием P на разные станции.Для области Паркфилд мы принимаем α _f = 5,5 км с ^–1 и α _с = 4,95 км с ⁻¹, что связано с контрастом скоростей 10 процентов, что соответствует верхний предел результатов визуализации для региона (например, Ben-Zion et al. 1992; Zhao et al. 2010; Bennington et al. 2013). Минимально допустимая разница во времени определяется из приблизительной длины двух колебаний прямой волны P , которая здесь оценивается как 0.065 с. Это значение является эффективным пределом разрешения алгоритма, при котором FZHW больше не отличим от двух колебаний прямой волны P . Уменьшение или устранение минимального времени увеличит количество обнаружений, одновременно увеличив количество ложных обнаружений FZHW. Если местоположение источников для интересующих данных неизвестно, можно просто заменить гипоцентральное расстояние максимальным значением, ожидаемым для источников в регионе. Это будет действовать для увеличения значений, заданных уравнением.(11), что, как правило, приводит к одинаковому количеству правильных выборов, а также к большему количеству ошибочных. Аналогичным образом, при анализе данных массивов зон разломов или станций, близких к разломам, без точной информации о расстоянии от разлома, лучше всего установить фиксированное (небольшое) расстояние от разлома для всех станций (например, 0,25 км), которое будет увеличиваться. значения, оцененные по ур. (11). Приложения в других регионах или попытки максимизировать возможные обнаружения могут потребовать изменения предполагаемых значений скорости и минимально допустимого временного разноса.

Чтобы продолжить следующий этап алгоритма, мы требуем, чтобы разница во времени для прямых пиков P на основе эксцесса и асимметрии находилась в пределах диапазона, связанного с прогнозируемой разницей для FZHW. Чтобы убедиться, что прямые пикировки P , основанные на эксцессе и асимметрии, хорошо согласуются, мы дополнительно требуем, чтобы оба были зафиксированы на одной и той же части сейсмограммы, позволяя им разделять во времени не более 0,03 с. Значение было выбрано, чтобы примерно соответствовать одному колебанию волны P .Это ограничение снижает вероятность того, что прямые пикировки P случайно попадают в допустимый диапазон, и дополнительно придает уверенность пикировкам как распознаванию истинного прихода фазы. Если пикировки разделены во времени более чем на 0,03 с, это по существу указывает на то, что прибытие четко не определено. Значение времени 0,03 с было выбрано на основе проверки времени нарастания в функциях эксцесса / асимметрии для многочисленных местных землетрясений, и тестирование показывает, что большинство событий попадают в этот диапазон.Это в основном используется для подавления выбросов на данном этапе. Если все требования были выполнены, пикировщик с первым движением идентифицируется как FZHW, а прямой пикировщик P принимается как среднее значение эксцесса и перекоса пикировки (синяя вертикальная линия, рис. 5). В противном случае первый выбор движения идентифицируется как прямой выбор P , а последующие выборы P отбрасываются.

Алгоритм до этого момента был ориентирован на надежную «идентификацию» фаз с использованием временных окон конечного размера, что приводило к пикам, которые немного позже по времени, чем начало прихода.На заключительном этапе алгоритма мы пытаемся уточнить выборки, чтобы зафиксировать более четко определенные моменты времени. Для пикинга первым движением мы начинаем с его текущего значения и перемещаемся назад во времени, пока не будет достигнуто значение STA / LTA, равное 2, после чего пикировка перемещается в это место. Это попытка максимально приблизить пикинг к уровню шума, поскольку STA / LTA фактически является мерой отношения сигнал / шум. Если фаза первого движения была помечена как кандидат FZHW, мы также уточняем более позднюю прямую пикировку P , возвращаясь к исходным пикам, сделанным на эксцессе и асимметрии.Эти пикировки были сделаны на пике производной соответствующего CF, что примерно на полпути между моментом, когда CF начинает увеличиваться, и максимумом CF. Время между максимальным значением производной и максимальным КП приблизительно равно половине времени нарастания. Мы ищем локальный минимум на функции эксцесса, который предшествует изменению полярности асимметрии не более чем на время нарастания. Если он найден, выбор эксцесса корректируется до этого значения, в противном случае он остается неизменным.Асимметрия может иметь локальный минимум или максимум, предшествующий изменению полярности, поскольку полярность прихода является переменной. Поэтому на функции асимметрии ищется локальный экстремум, который предшествует изменению полярности не более чем на время нарастания. Если он найден, пик обновляется до местоположения экстремума; в противном случае выбор остается неизменным. Для функции эксцесса, если присутствует несколько минимумов, выбирается тот, у которого наименьшее значение. Функция асимметрии имеет два возможных случая, поскольку полярность может быть как положительной, так и отрицательной.Если полярность положительная, проверяются несколько минимумов, и если они присутствуют, выбирается тот, у которого наименьшее значение. Точно так же, если полярность отрицательная, проверяются множественные максимумы, и если они присутствуют, берется самый большой. Окончательный прямой пикировщик P устанавливается на среднее значение новых пиков эксцесса и асимметрии, и на этом алгоритм подходит к концу. Различные этапы алгоритма суммированы в блок-схеме на рис. 6.

Рисунок 6.

Блок-схема, описывающая алгоритм идентификации и выбора фаз P , S и FZHW.

Рисунок 6.

Блок-схема, описывающая алгоритм идентификации и выбора фаз P , S и FZHW.

Чтобы убедиться, что алгоритм правильно определяет и правильно выбирает приходы FZHW и прямого P , мы тестируем его на синтетических сейсмограммах. Сейсмограммы рассчитываются с использованием аналитического решения Ben-Zion & Aki (1990) для скалярного волнового уравнения с источником линейной дислокации в структуре, состоящей из вертикальной зоны низких скоростей шириной 100 м между двумя различными четвертными пространствами (рис.7). Результаты соответствуют акустическим волнам P или SH в зависимости от предполагаемых свойств материала. Здесь мы рассчитываем формы сигналов P , используя для трех сред, обозначенных нижними индексами 1, 2, 3 слева направо, общую массовую плотность 2500 кг · м ^–3, а также следующие скорости волн и коэффициенты затухания: α ₁ = 5500 км с ⁻¹, α ₂ = 3700 км с ⁻¹, α ₃ = 5000 км с ⁻¹, Q ₁ = Q ₃ = 1000 и Q ₂ = 30.Источник расположен на глубине 10 км на границе раздела левой четверти пространства и слоя разломной зоны (рис. 7). В приведенных ниже примерах сейсмограммы скорости и смещения рассчитываются на двух приемниках, расположенных на противоположных сторонах зоны разлома, на эпицентральных расстояниях 200 м от общей границы (левая панель) контраста скоростей. Небольшое количество гауссовского шума добавляется к синтетическим сейсмограммам для получения более реалистичных записей с небольшими колебаниями, имитирующими окружающий шум между основными вступлениями.

Рис. 7.

Вертикальный слой с низкой скоростью между двумя разными четвертью пространства с источником линейной дислокации на разломе (кружок). Синтетические сейсмограммы рассчитываются на двух приемниках (треугольниках) на противоположных сторонах разлома с решением Ben-Zion и Aki (1990). См. Текст для параметров мультимедиа.

Рис. 7.

Вертикальный низкоскоростной слой между двумя разными четвертью пространства с источником линейной дислокации на разломе (круг).Синтетические сейсмограммы рассчитываются на двух приемниках (треугольниках) на противоположных сторонах разлома с решением Ben-Zion и Aki (1990). См. Текст для параметров мультимедиа.

На рис. 8 (a) и (b) показаны синтетические сейсмограммы скорости и смещения, рассчитанные на приемнике в более быстрой четверти пространства в 200 м от левой границы раздела. В этом случае основными фазами, присутствующими на сейсмограммах, являются прямая волна P и захваченные волны, возникающие из низкоскоростного слоя.Алгоритм правильно делает только прямую пикировку P (пунктирная линия) в пределах 0,01 с от истинного времени прибытия. Три CF алгоритма, основанного на STA / LTA, эксцессе и асимметрии, представлены на рисунках 8 (c) — (e) соответственно. На рис. 9 показаны соответствующие результаты, связанные с сейсмограммами на приемнике на более медленной четверти пространства в 200 м от левой границы раздела. В этом случае первая баллистическая фаза — это FZHW, за которой следует прямая волна P , фазы, отраженные от зоны разлома, и захваченные волны.Алгоритм правильно определяет как FZHW, так и прямую волну P и делает пикировки (красные и синие вертикальные полосы), которые находятся в пределах 0,01 с от истинных вступлений. Мы протестировали алгоритм на множестве дополнительных синтетических сейсмограмм, используя случаи, которые имеют дополнительный переходный слой между двумя четвертными пространствами (Ben-Zion 1998), и получили аналогичные надежные результаты, как показано на рисунках 8 и 9.

Рис. 8.

Тестирование FZHW и прямых пикеров P на синтетических сейсмограммах на более быстрой стороне разлома, где присутствуют только прямые P и захваченные волны.Все пикировки, сделанные алгоритмом, фиксируются на прямой волне P (пунктирная линия), и FZHW не обнаруживается. (а) Синтетическая скоростная сейсмограмма. (б) Сейсмограмма смещения. (c) Функция STA / LTA, рассчитанная на (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная на (a). (e) Функция асимметрии, рассчитанная на (a).

Рис. 8.

Рис. 9.

Тестирование FZHW и прямых пикеров P на синтетических сейсмограммах на более медленной стороне разлома, где FZHW присутствует в дополнение к прямым P и захваченным волнам.Красные и синие линии показывают выбранную волну FZHW и прямую волну P соответственно. (а) Синтетическая скоростная сейсмограмма. (б) Сейсмограмма смещения. (c) Функция STA / LTA, рассчитанная на (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная на (a). (e) Функция асимметрии, рассчитанная на (a).

Рис. 9.

5 СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ ДАННЫХ PARKFIELD

Для более надежных тестов производительности алгоритма мы применяем его к сейсмограммам ~ 2500 землетрясений, зарегистрированных пятью станциями HRSN на участке Паркфилд разлома Сан-Андреас (рис.1). Разлом Сан-Андреас около Паркфилда представляет собой хороший полигон для испытаний, потому что он имеет как заметный контраст скоростей, так и локальные сложности, которые могут включать разворот в смысле контраста (например, Eberhart-Phillips & Michael 1993; Thurber et al. 2006 ). Это известно из Ben-Zion & Malin (1991) и Zhao et al. (2010), что станции MMNB и EADB на обычно более медленном блоке NE регистрируют обычно FZHW в широком диапазоне расстояний, в то время как на станциях FROB и VCAB на обычно более быстром блоке SW FZHW не наблюдались.Станция GHIB на северо-восточном блоке расположена выше гипоцентра события 2004 M 6, связанного с локальным изменением контраста скоростей (Bennington et al. 2013), и не регистрирует головные волны от событий в этой части. сейсмогенной зоны (Zhao et al. 2010).

Мы обнаружили, что значительно больше FZHW идентифицируется и выбирается алгоритмом на обычно медленной стороне NE неисправности, чем на противоположной стороне SW. В частности, 10,8% исследованных событий, зарегистрированных в MMNB, помечены как имеющие кандидатов на FZHW, в то время как уровень обнаружения в VCAB составляет всего 0.2 процента (в 54 раза меньше). На рис. 5 проиллюстрировано автоматическое обнаружение и выбор FZHW в MMNB с использованием данных, сгенерированных событием вблизи станции и под ней (красная звезда, рис. 1). На рис. 10 представлен еще один пример автоматического обнаружения и выбора FZHW в MMNB с использованием данных, сгенерированных событием на северо-западе от станции (желтая звезда, рис. 1). Сейсмограммы, записанные в VCAB и FROB для событий, использованных на рисунках 5 и 10, показаны на рисунках 11 и 12 соответственно. Как видно из этих примеров, записи в FROB и VCAB обычно имеют один непосредственный пик в функциях эксцесса и асимметрии, в то время как записи в MMNB часто имеют два пика, которые примерно равны нулю.С интервалом 1 с или более. Мы также отмечаем, что эти события имеют механизмы очага правого бокового сдвига (Thurber и др. 2006), но они производят ту же первую полярность движения по обе стороны от разлома, что и на рис. ожидается для FZHW.

Рис. 10.

Иллюстрация FZHW и прямого алгоритма выбора P для события, обозначенного желтой звездой на рис. 1 и зарегистрированного в MMNB. Красные и синие линии обозначают автоматический выбор FZHW и прямой выбор P соответственно.(а) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (b) Сейсмограмма смещения вертикальной составляющей (c) Функция STA / LTA, рассчитанная по (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). (e) Функция асимметрии, рассчитанная из a). (f) Производная по времени функции эксцесса, рассчитанная по формуле (d). (g) Производная по времени функции асимметрии, рассчитанная по формуле (e).

Рис. 10.

Иллюстрация FZHW и прямого алгоритма выбора P для события, обозначенного желтой звездой на рис. 1 и зарегистрированного в MMNB.Красные и синие линии обозначают автоматический выбор FZHW и прямой выбор P соответственно. (а) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (b) Сейсмограмма смещения вертикальной составляющей (c) Функция STA / LTA, рассчитанная по (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). (e) Функция асимметрии, рассчитанная из a). (f) Производная по времени функции эксцесса, рассчитанная по формуле (d). (g) Производная по времени функции асимметрии, рассчитанная по формуле (e).

Рис. 11.

Результаты, соответствующие Рис.5, вызванное событием, обозначенным красной звездочкой на рис. 1 и зарегистрированным на станции VCAB. Алгоритм выбирает только прямую волну P (синяя линия). (а) Сейсмограмма вертикальной составляющей скорости. (b) Сейсмограмма смещения вертикальной составляющей (c) Функция STA / LTA, рассчитанная по (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). Обратите внимание на единственный пик сразу после начала движения. (e) Функция асимметрии, рассчитанная по формуле (a).

Рис. 11.

Рис. 12.

Результаты, соответствующие Рис.9, вызванное событием, обозначенным желтой звездой на рис. 1 и зарегистрированным на станции FROB. Алгоритм выбирает только прямую волну P (синяя линия). (b) Сейсмограмма смещения вертикальной составляющей (c) Функция STA / LTA, рассчитанная по (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). Обратите внимание на единственный пик сразу после начала движения. (e) Функция асимметрии, рассчитанная по формуле (a).

Рис. 12.

Результаты, соответствующие Рис. 9, сгенерированные событием, обозначенным желтой звездой на Рис.1 и зарегистрирован на станции FROB. Алгоритм выбирает только прямую волну P (синяя линия). (b) Сейсмограмма смещения вертикальной составляющей (c) Функция STA / LTA, рассчитанная по (a). (d) Функция эксцесса, рассчитанная по формуле (a). Обратите внимание на единственный пик сразу после начала движения. (e) Функция асимметрии, рассчитанная по формуле (a).

Рис. 13 суммирует обнаружение FZHW на пяти используемых станциях HRSN с использованием соответствующих цветов для станций и обнаружений FZHW на виде карты (Рис.13а) и вертикального сечения (рис. 13б). Для станции FROB на обычно быстрой SW стороне неисправности алгоритм помечает кандидата FZHW в 1,6% событий. Для станций GHIB и EADB на номинально медленной северо-восточной стороне уровень обнаружения FZHW составляет 9,1 и 4,6% соответственно. Напомним, что параметры алгоритма (например, минимальное и максимальное временное разделение между FZHW и прямым прибытием P ) выбраны для уменьшения количества ложных срабатываний, а не для увеличения скорости обнаружения.Как видно на рисунке 13, станции NE разлома обнаруживают кандидата FZHW (красные, оранжевые и желтые кружки) вдоль большей части разлома, с заметными исключениями в области ниже и вокруг станции GHIB, имеющей местное изменение контраста скоростей ( Thurber и др. 2006; Беннингтон и др. 2013) и область структурной сложности к северо-западу от станции EADB. Расположение автоматических обнаружений FZHW внутри участков сейсмичности очень согласуется с ручными результатами Zhao et al. (2010). Синие и зеленые символы, обозначающие обнаружение FZHW станциями VCAB и FROB на юго-западе неисправности, немногочисленны и при ближайшем рассмотрении не имеют FZHW. На рис. 14 представлены примеры ложных срабатываний на этих станциях, а также на трех станциях к северо-востоку от места повреждения. Как уже упоминалось, ложные срабатывания связаны с ложными фазами, такими как отражения от свободной поверхности или другие ранние приходы, напоминающие FZHW. Их можно идентифицировать, проверив, что первые полярности движения на разных станциях соответствуют ожиданиям для прямых объемных волн (т.е. противоположная полярность по разлому) и отсутствие других характерных особенностей FZHW.

Рисунок 13.

Сводка автоматических обнаружений для 5 станций HRSN (цветные треугольники). События, приводящие к обнаружению FZHW на различных станциях, отмечены соответствующими цветами, а другие события — серым. (а) Результаты в виде карты. (b) Результаты проецируются на вертикальную плоскость. Звездочки обозначают события, приводящие к ложным срабатываниям, показанные на рис.14.

Рисунок 13.

Рис. 14.

Примеры ложных срабатываний на каждой из станций, вызванные событиями, отмеченными звездочками на рис.13. Записи представляют собой сейсмограммы вертикальной составляющей скорости. Красная и синяя линии указывают кандидатуры пиков FZHW и P соответственно.

Рисунок 14.

Примеры ложных срабатываний на каждой из станций, вызванные событиями, отмеченными звездочками на рис. 13. Записи представляют собой сейсмограммы вертикальной составляющей скорости. Красная и синяя линии указывают кандидатуры пиков FZHW и P соответственно.

Как и в случае с отборщиками S , мы проверяем точность техники при подборе поступлений P и FZHW, сравнивая автоматические отборы с ручными.Использовался тот же набор данных из 196 событий, и каждое событие было выбрано вручную, чтобы гарантировать, что оно имеет FZHW в качестве первого прихода. P и приходы FZHW отбирались вручную по вертикальной составляющей. Средняя абсолютная разница во времени между автоматическим и ручным пикированием FZHW составила 0,016 с со стандартным отклонением 0,035 с. Для пикировщиков P средняя абсолютная разница во времени между автоматическими и ручными пиками составила 0,004 с со стандартным отклонением 0.023 с.

6 ОБСУЖДЕНИЕ

Надежные методы автоматического определения и выбора сейсмических фаз становятся все более важными для анализа больших наборов сейсмических данных. В этом исследовании мы разработали набор алгоритмов, которые позволяют точно идентифицировать и определять приходы прямых объемных волн P и S , а также ранние приходы FZHW (рис. 6). В алгоритмах используются CF на основе STA / LTA, эксцесса и асимметрии сигналов в движущихся временных окнах.Алгоритм захвата волны S использует поляризационный анализ трехкомпонентных форм волны для значительного уменьшения энергии волны P из сейсмограмм, так что используемые детекторы фиксируют приход S (рис. 2 и 3). Сама пикировка фазы S выполняется в два этапа, что позволяет более точно определить прибытие.

Алгоритм прямой волны P и пикирования FZHW анализирует ранние части вертикальных составляющих сейсмических волн.Все три компонента легко проанализировать, но это не помогло улучшить результаты в тестовых примерах, рассмотренных здесь. Алгоритм использует основные характеристики двух фаз (полярность относительного движения, ожидаемая разница во времени, относительная резкость и амплитуды), чтобы различать их в серии строгих испытаний. При этом предполагается, что первым вступлением будет волна P , если не предоставлено свидетельство FZHW. Это дает большую надежность звукоснимателям FZHW, которые, как предполагается, присутствуют не во всех записях, как прямые волны P .Тестирование алгоритма на синтетических сигналах показывает, что он правильно определяет, присутствует ли FZHW, и точно выбирает время прихода FZHW и прямых волн P (рисунки 8 и 9). Систематический анализ форм волн, записанных пятью используемыми станциями HRSN Parkfield, дает результаты, согласующиеся с предыдущими исследованиями скоростной структуры и FZHW в районе Parkfield (например, Ben-Zion & Malin 1991; Thurber et al. 2006; Zhao et al. др. 2010; Беннингтон и др. 2013). Автоматический алгоритм определяет FZHW на общей медленной северо-восточной стороне разлома, вызванного землетрясениями на большей части исследуемой территории (рис. 13). Важными исключениями являются участок, связанный с гипоцентром и наибольшим оползнем землетрясения 2004 M 6 Parkfield, а также небольшая дополнительная область сложности. Выявлено более чем в 50 раз больше событий, вызывающих FZHW на станции MMNB рядом с разломом на медленной стороне, по сравнению со станцией VCAB на быстрой стороне. Процент всех событий, которые идентифицированы как имеющие FZHW на стороне SW, составляет менее 2 процентов для FROB и VCAB, что приемлемо для автоматической обработки.Процент событий, близких к разломам, вызывающих FZHW на станциях на северо-восточной стороне, вероятно, будет выше, чем 10,8%, наблюдаемых на MMNB, потому что предполагаемые значения скорости были разработаны для обеспечения надежного набора параметров для автоматического выбора с относительно небольшими количество ложных срабатываний. Чувствительность алгоритма можно повысить, увеличив предполагаемый контраст скорости и уменьшив минимально допустимое временное разделение между FZHW и прямыми волнами P , что приведет к большему количеству ложных и истинных пиков.

Для дальнейшего тестирования производительности алгоритма пикировки FZHW мы исследуем данные, записанные около разлома Хейворд. В частности, мы запускаем алгоритм на сигналах, сгенерированных набором из 116 событий, содержащих пикировки FZHW, основанные на ручных пиках, сделанных Allam et al. (2014). Для станций BKS и CSP на номинально медленной стороне разлома мы обнаружили, что FZHW обнаруживаются в 19,5 и 11,9 процентах записей, соответственно. Для станций CPM и RFSB, которые находятся непосредственно через повреждение на быстрой стороне, алгоритм (ложно) обнаруживает FZHW в 2.3 и 3,4 процента одинаковых событий соответственно. В этом анализе мы используем на этапе предварительной обработки фильтр верхних частот с частотой 1 Гц вместо 0,5 Гц, поскольку качество данных на используемых станциях не такое хорошее, как на станциях HRSN Parkfield. Из этого мы заключаем, что алгоритм может быть успешно применен к другим наборам данных с минимальной необходимой настройкой.

После автоматической идентификации и отбора FZHW должны последовать подтверждения аналитиков и возможные корректировки. Помимо основных различий между FZHW и прямыми волнами P , предполагаемыми алгоритмом, должны быть ориентировочные шаблоны, связанные с анализом многих событий.К ним относятся систематические соотношения между минимальным расстоянием распространения вдоль разлома и расстоянием до станции разлома для обнаружения встречных волн (например, Ben-Zion & Malin 1991; McGuire & Ben-Zion 2005) и систематическое перемещение между FZHW и прямыми приборами P ( например, Lewis et al. 2007; Zhao et al. 2010). Кроме того, поскольку FZHW излучаются из разлома, они должны иметь горизонтальное движение частиц со значительным нормальным к разлому компонентом, в то время как движение частиц прямых волн P должно указывать на направление эпицентра (Bulut et al. 2012; Allam et al. 2014). Точно так же аналитик должен подтвердить и при необходимости улучшить автоматические результаты, связанные с выделением прямых волн S .

Места землетрясений обычно рассчитываются путем сравнения наблюдаемого времени пробега с прогнозируемым с использованием данной скоростной модели. Чем больше доступно выборок S , тем выше точность определения местоположения, и это особенно верно для событий, которые происходят рядом с сетью или за ее пределами. Высокий процент пиков S также важен для томографических инверсий для соотношений V _P / V _S .Неправильная идентификация FZHW как прямых волн P может вызвать смещение во временах прихода и ошибки в первых полярностях движения. Если несколько станций имеют первые прибывающие FZHW, которые ошибочно выбраны как прямые волны P , будет смещение местоположения в сторону быстрой стороны разлома (например, Ben-Zion & Malin 1991). Аналогичным образом, использование станций с первым прибытием FZHW для получения полярностей первого движения приведет к ошибкам в механизмах фокусировки (например, McNally & McEvilly 1977).

Все предложенные алгоритмы пикировки были разработаны и откалиброваны специально для местных землетрясений, зарегистрированных в зонах разломов, но они могут быть полезны и в других обстоятельствах.Мы обнаружили, что алгоритм выбора S может работать для региональных землетрясений в некоторых случаях, но требуется дополнительная работа, чтобы гарантировать, что он работает согласованно с этими и другими типами данных. Вероятно, что некоторые параметры, используемые в этой работе, необходимо будет изменить, чтобы учесть различный характер формы сигнала в более крупномасштабных настройках источник-приемник. Сборщик головных волн был разработан с целью определения FZHW и не тестировался на более классических головных волнах, генерируемых горизонтальными интерфейсами, такими как фаза Pn .Существенная разница, помимо первой полярности движения, заключается в том, что Pn, и другие подобные фазы ожидаются во всех событиях, зарегистрированных за пределами определенного расстояния. С другой стороны, основной принцип работы сборщика FZHW заключается в том, что головная волна отсутствует, если серия строгих испытаний не предполагает иное, поэтому его нельзя напрямую преобразовать в фазы типа Pn . Адаптация алгоритмов идентификации региональных фаз будет предметом будущей работы.

Точность алгоритма захвата волны S сильно зависит от того, насколько хорошо поляризационный фильтр может удалить энергию волны P .Используемый здесь фильтр был построен с использованием только прямолинейности поляризационных величин и вертикального угла падения. Дополнительные поляризационные величины, такие как отношение поперечной энергии (например, Cichowicz 1993), могут помочь более эффективно разделить фазы. В частности, это будет эффективно для землетрясений с вертикальными углами падения, которые отличаются от ожидаемых значений для P и S . Включая информацию об ожидаемых диаграммах направленности волн P и S и уровне шума (например,грамм. Растин и соавт. 2013) также может улучшить работу автоматических подборщиков. Типичные сценарии обнаружения событий (например, Joswig 1995; Gentili & Michelini 2006; Ross & Ben-Zion 2014) используют «ассоциацию» для объединения информации обнаружения от различных станций и / или компонентов перед принятием решения. Подобные типы анализа можно использовать для выходных данных сборщика FZHW, а также прямых сборщиков P и S . Например, это может включать требование минимального количества ближайших станций, чтобы пометить одно и то же событие перед тем, как сделать данный выбор.В конечном итоге количество и типы дополнительных анализов, а также набор используемых параметров алгоритма будут зависеть от баланса между скоростью обнаружения, надежностью правильной идентификации фазы и требуемой точностью выбранных времен прибытия.

Исследование поддержано Национальным научным фондом (гранты EAR-0

3 и EAR-1315340). Рукопись была отмечена конструктивными комментариями двух анонимных рецензентов.

ССЫЛКИ

,.,

Quantitative Seismology

2002

2nd edn

University Science Books

,,.

Сейсмическое изображение границы раздела биматериалов вдоль разлома Хейворд, Калифорния, с головными волнами в зоне разлома и прямыми приходами P

Pure. приложение Geophys.

2014

, т.

171

Автоматическое распознавание землетрясений по одиночным трассам

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1978

, т.

(стр.

1521

—

1532

),.

Трещины, импульсы и макроскопическая асимметрия динамического разрыва на границе раздела двух материалов с ослабляющим скорость трением

Geophys. J. Int

2008

, т.

173

(стр.

674

—

692

),.

Морщинистый импульс скольжения на разломе между различными материалами

J. geophys. Res.

1997

, т.

102

(стр.

553

—

571

),.

Автоматический выбор фазы для локальных и телесейсмических событий

Bull.сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1987

, т.

(стр.

1437

—

1445

),,,,.

Автоматический подборщик P- и S-фазы на основе эксцесса, разработанный для локальных сейсмических сетей

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2014

, т.

104

Паркфилд, Калифорния, эксперимент по прогнозированию землетрясений

Science

1985

, vol.

229

(стр.

619

—

624

),,,,.

Включение времени прихода головной волны зоны разлома и вторичного времени прихода прямой волны в сейсмическую томографию: приложение в Паркфилде, Калифорния

J. geophys. Res.

2013

, т.

118

(стр.

1008

—

1014

Реакция двух объединенных квартальных пространств на линейные источники SH, расположенные на границе раздела материалов

Geophys. J. Int.

1989

, т.

(стр.

213

—

222

Реакция двух полупространств на точечные дислокации на границе раздела материалов

Geophys. J. Int.

1990

, т.

101

(стр.

507

—

528

Свойства волн зоны сейсмических разломов и их применение для построения изображений низкоскоростных структур

J. geophys. Источник: Solid Earth

1998

, vol.

103

(стр.

12 567

—

12 585

Динамический разрыв в последних моделях сейсмических разломов

Дж.Мех. Phys. Твердые вещества

2001

, т.

(стр.

2209

—

2244

),.

Сейсмическое излучение линейного источника SH в горизонтально неоднородной зоне плоского разлома

Бюл. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1990

, т.

(стр.

971

—

994

),.

Динамический разрыв на границе раздела между податливым слоем зоны разлома и более жестким окружающим твердым телом

J. geophys. Res.

2002

, т.

107

Головные волны зоны разлома Сан-Андреас возле Паркфилда, Калифорния

Science.

1991

, т.

251

(стр.

1592

—

1594

),,.

Совместная инверсия головных волн зоны разломов и приходов прямых P-волн для строения земной коры вблизи крупных разломов

J. geophys. Res .: Solid Earth.

1992

, т.

(стр.

1943

—

1951

),,.

Важность границ раздела биоматериалов для динамики землетрясений и сильных колебаний грунта

Geophys.J. Int.

2009

, т.

178

(стр.

921

—

938

),,.

Свидетельства наличия биматериальной границы вдоль сегмента Мудурну в зоне Северо-Анатолийского разлома из поляризационного анализа P-волн

Планета Земля. Sci. Lett.

2012

, т.

327

(стр.

—

Автоматический подборщик S-фазы

Bull. сейсм. Soc. Являюсь.

1993

, т.

(стр.

180

—

189

),,,,,,.

Геологическая и геоморфологическая асимметрия в зонах разломов землетрясений 1943 и 1944 годов на Северо-Анатолийском разломе: возможные сигналы для предпочтительного направления распространения землетрясения

Geophys. J. Int.

2008

, т.

173

(стр.

483

—

504

),.

Трехмерная скоростная структура, сейсмичность и структура разломов в районе Паркфилда, Центральная Калифорния

J.геофизики. Источник: Solid Earth

1993

, т.

(стр.

15 737

—

15 758

),,,,,.

Цифровой массив в Анце, Калифорния: обработка и первоначальная интерпретация параметров источника

J. geophys. Res.

1987

, т.

(стр.

369

—

382

),,.

Сейсмологическое ограничение глубины перехода базальт-эклогит в субдуцирующую океаническую кору

Science

1983

, vol.

303

(стр.

413

—

415

),.

Автоматический выбор фаз P и S с помощью нейронного дерева

J. Seismol.

2006

, т.

(стр.

—

),,.

Обнаружение событий и выбор фазы с использованием оценки преобладающего периода T-pd во временной области

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2008

, т.

(стр.

3025

—

3032

),.

Моделирование сейсмических волн в неоднородных средах с использованием вейвлет-метода: приложение к зонам разломов и субдукций

Geophys.J. Int.

2003

, т.

154

(стр.

483

—

498

),,,.

Сейсмическое обнаружение нетрансформированной «базальтовой» океанической коры, погружающейся в мантию

Geophys. J. R. astr. Soc.

1985

, т.

(стр.

169

—

197

),,.

Волны зоны разлома наблюдались в зоне разрыва южной части зоны землетрясения Джошуа-Три

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1994

, т.

(стр.

761

—

767

Автоматическая классификация данных о локальных землетрясениях в малом массиве BUG

Geophys. J. Int.

1995

, т.

120

(стр.

262

—

286

Поляризационный анализ данных трехкомпонентного массива

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1988

, т.

(стр.

1725

—

1743

),,,,

Рабочая группа EGELADOS

Автоматическое определение времени прихода P-фазы на региональных и местных расстояниях с использованием статистики более высокого порядка

Geophys. J. Int.

2010

, т.

181

(стр.

1159

—

1170

),,,.

Автоматические детекторы P и S волн в режиме реального времени с использованием сингулярного разложения

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2014

, т.

104

,,,.

Непрерывная миграция на основе эксцесса для обнаружения и определения местоположения сейсмических событий с применением к вулкану Питон-де-ла-Фурнез, Ла Реюньон

Bull.сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2014

, т.

104

(стр.

229

—

246

),.

Направленность разрывов последовательностей микроземлетрясений вблизи Паркфилда, Калифорния

Geophys. Res. Lett.

2011

, т.

стр.

L08310, DOI: 10.1029 / 2011GL047303

«,.

Мелководная сейсмическая ловушка в зоне разлома Сан-Хасинто около Анзы, Калифорния

Geophys. J. Int.

2005

, т.

162

(стр.

867

—

881

),,.

Построение глубинной структуры разлома Сан-Андреас к югу от Холлистера с совместным анализом головы зоны разлома и прямых приходов P

Geophys. J. Int.

2007

, т.

169

(стр.

1028

—

1042

),.

Отображение с высоким разрешением участка Медвежьей долины разлома Сан-Андреас на сейсмогенных глубинах с головными волнами в зоне разломов и смещенной сейсмичностью

Geophys.J. Int.

2005

, т.

163

(стр.

152

—

164

),.

Контраст скоростей через разлом Сан-Андреас в центральной Калифорнии: мелкомасштабные вариации искажения узловой плоскости P-волны

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1977

, т.

(стр.

1565

—

1576

),,.

Оптимизированные автоматические подборщики: приложение к набору данных ANCORP

Geophys. J. Int.

2010

, т.

181

(стр.

911

—

925

),,.

Решения плоскости разлома для последовательности землетрясений 1984 г. в Морган-Хилл, Калифорния: свидетельство напряженного состояния разлома Калаверас.

J. geophys. Res.

1988

, т.

(стр.

9007

—

9026

),.

Динамика скольжения на границе раздела разнородных материалов

J. Mech. Phys. Твердые вещества

2001

, т.

(стр.

341

—

361

),,,.

Использование реальных и синтетических сигналов Matata Swarm для оценки производительности новозеландских сборщиков фазы GeoNet

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2013

, т.

103

(стр.

2173

—

2187

Анализ движения грунта в реальном времени: различение приходов P и S в шумной среде

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2010

, т.

100

(стр.

1252

—

1262

),.

Алгоритм обнаружения землетрясений с псевдовероятностями нескольких индикаторов

Geophys.J. Int.

2014

, т.

197

(стр.

458

—

463

),.

Асимметрия афтершоков / направленность разрыва вдоль центрального разлома Сан-Андреас, микроземлетрясения

J. geophys. Res.

2000

, т.

105

(стр.

19 095

—

19 109

),,.

PAI-S / K: надежная схема автоматической идентификации прихода P-фазы сейсмических данных

IEEE Trans. Geosci. Дистанционный датчик

2002

, т.

(стр.

1395

—

1404

),,,,,,,. ,,,.

Последовательность землетрясений 1999 г. вдоль трансформации Северной Анатолии на стыке двух основных разрывов

Землетрясения 1999 г. в Измите и Дюзче: предварительные результаты

2000

Стамбульский технический университет

(стр.

209

—

223

),.

Динамический разрыв на границе раздела двух материалов, управляемый трением, ослабляющим скольжение

Geophys.J. Int.

2006

, т.

165

(стр.

469

—

484

),.

Надежный автоматический выбор P-фазы: онлайн-реализация для анализа записей широкополосных сейсмограмм

Phys. Планета Земля. Интер.

1999

, т.

113

(стр.

265

—

275

),,,,,.

Трехмерная модель волновой скорости сжатия, перемещения землетрясений и механизмы очага для Паркфилда, Калифорния, регион

Bull.сейсморазведка. Soc. Являюсь.

2006

, т.

стр.

S38 – S49

Неустойчивое проскальзывание по разлому, разделяющему упругие среды с разными упругими постоянными

J. geophys. Res.

1980

, т.

(стр.

1455

—

1461

),,,,,,.

Сравнение выбранных алгоритмов запуска для автоматической глобальной сейсмической фазы и обнаружения событий

Bull. сейсморазведка. Soc. Являюсь.

1998

, т.

(стр.

—

106

),.

Асимметричное распределение афтершоков на крупных разломах в Калифорнии

Geophys. J. Int.

2011

, т.

185

(стр.

1288

—

1304

),,,,.

Вариации скоростного контраста и разрывных свойств землетрясений M6 вдоль разреза Паркфилд разлома Сан-Андреас

Geophys. J. Int.

2010

, т.

180

(стр.

765

—

780

)

У меня неисправна телефонная линия. Как мне проверить свое оборудование или проводку?

Вы можете попробовать решить многие проблемы самостоятельно, выполнив несколько простых проверок, некоторые из наиболее распространенных проблем с телефоном показаны ниже:

У вас есть беспроводной телефон? Убедитесь, что он полностью заряжен.
Проверьте все свои телефоны , чтобы убедиться, что они на крючке и все телефонные шнуры подключены и надежно закреплены.
Проблема только в одном телефоне? Значит, неисправен телефон, а не линия. Если вы арендуете у нас телефон, мы доставим ему новый. Просто нажмите ссылку «Связаться с нами» на этой странице, чтобы получить наши контактные данные.

Вы можете купить новый телефон в BT Business Direct

По-прежнему не слышен гудок? выполните следующие действия.

Проверьте свое телефонное оборудование

Отключите все телефоны и оборудование от все телефонные розетки в том числе:
- ПК
- Факсы
- Модемы
- Дигибоксы спутникового ТВ
- Микрофильтры
- Модем или маршрутизатор ADSL
Убедитесь, что в розетке ничего не осталось.
Если у вас старый телефон, который нельзя отключить от сети, вам нужно связаться с ним.Щелкните ссылку «Связаться с нами» на этой странице, чтобы получить наши контактные данные.
Подключите рабочий телефон (не беспроводной) к основной телефонной розетке (обычно это место, где телефонная линия входит в ваше помещение). Посмотри, сможешь ли ты с него звонить. Если вы можете совершать звонки, скорее всего, неисправность связана с одним из ваших устройств.
Подключайте оборудование по очереди . Совершайте пробный звонок каждый раз, когда подключаете какое-либо оборудование. Это позволит вам определить, какой элемент вызывает проблему.Чтобы исправить это, прочтите руководство или свяжитесь с вашим поставщиком.

Проверить проводку

Если вы по-прежнему не можете позвонить из основной розетки , быстро проверьте проводку.

Если ваша основная розетка выглядит так, как показано на рисунке ниже, открутите 2 маленьких винта и выдвиньте нижнюю половину лицевой панели. Справа вы увидите тестовое гнездо.
Подключите телефон к тестовой розетке, как показано на рисунке ниже.Позвонить. Посмотрите, зазвонит ли линия один раз и остановится или не зазвонит совсем.

Если ваша основная розетка выглядит так, как показано на рисунке ниже, вам необходимо связаться с вами. Щелкните ссылку «Связаться с нами» на этой странице, чтобы получить наши контактные данные.

Если вы можете набрать номер через тестовую розетку, скорее всего, неисправна внутренняя проводка. Вы можете исправить это самостоятельно или связаться с компанией, которая обслуживает ваши телефоны, хотя они будут взимать плату за это, если на вас не распространяется гарантия.

Если вы не можете набрать номер через тестовую розетку, скорее всего, неисправна линия, и вам необходимо сообщить об этом своему оператору телефонной связи.

Если это мы, вы можете выявлять, исправлять, сообщать и отслеживать неисправности онлайн в ремонтном центре или нажать кнопку «Связаться с нами» на этой странице, чтобы получить наши контактные данные.

Обновлено 18.01.2021

BT.com | Дома | Справка и советы

У меня нет тонального сигнала набора Моя линия зашумлена Моя линия тусклая Мой телефон не звонит или звонит один раз, а затем останавливается У меня гудок, но не могу звонить У меня проблемы с подключением к Интернету У меня проблемы с переадресацией звонков Запрет звонков У меня проблемы с отображением вызывающего абонента У меня проблемы с другой функцией звонков по BT Может быть несколько причин, по которым на вашей телефонной линии нет гудка.Это не обязательно всегда неисправность телефонной сети.
Ниже приведен ряд проверок, которые вы можете выполнить, чтобы убедиться, что проблема не в вашем собственном оборудовании или проводке.
Если вы проведете эти проверки тщательно, это может означать, что вы решите проблему самостоятельно, сэкономив свое время и уменьшив разочарование.
Это также означает, что инженеру не нужно без надобности приходить к вам домой, и вам не придется ждать визита.

1- У вас есть беспроводной телефон?

Если у вас беспроводной телефон, он может быть заряжен не полностью или батареи могут быть разряжены.Пожалуйста, проверьте руководство пользователя вашего продукта.

2 — Проверьте все свои телефоны

Убедитесь, что все телефоны положены на трубку.

Убедитесь, что все телефонные шнуры, включая шнур телефонной трубки, подключены и надежно закреплены.

3 — Это происходит на всех телефонах в доме или только на одном?

Проверка Если проблема возникает только на одном телефоне, маловероятно, что неисправна телефонная линия, но, скорее всего, неисправен сам телефон.

4 — Отключите все свое оборудование от сети
(Примечание. Если у вас старый телефон, который нельзя отключить, перейдите к Направление 10.)

Отключите все телефоны, факсы, ПК, модемы, цифровые блоки спутникового телевидения, удлинители и адаптеры, двойные адаптеры от всех ваших телефонных розеток.

Если у вас широкополосный доступ, не забудьте отключить все микрофильтры и ваш ADSL-модем / маршрутизатор от телефонных розеток, так как это может повлиять на вашу телефонную линию.

Теперь у вас ничего не должно быть подключено к телефонной розетке.

5 — Для проверки оборудования на наличие неисправности

Возьмите один рабочий проводной (не беспроводной) телефон — вы можете одолжить у соседа — и подключите его к основной розетке, изображенной ниже. Основная розетка обычно находится там, где телефонная линия входит в помещение. Еще раз проверьте проблему, используя рабочий телефон.

6 — Если вы можете звонить через основную розетку

Ваша телефонная линия и внутренняя проводка, скорее всего, в порядке, и проблема, скорее всего, в одном из ваших устройств.

Подключите каждое ранее отключенное оборудование по очереди. Проверьте гудок. Устройство, вызывающее проблему, может быть неисправным. Отключите это оборудование от сети и держите его отключенным. Вам следует обратиться к любому руководству по продукту, прилагаемому к нему, или связаться с поставщиком.

7 — Если проблема не устранена в основной розетке
Теперь нам нужно устранить вашу собственную удлинительную проводку как причину проблемы.

Если ваша основная розетка похожа на эту розетку (с горизонтальной полосой на лицевом шаблоне).

Осторожно открутите 2 маленьких винта, нижняя половина лицевой панели должна вытащиться. Справа — тестовая розетка. Это подключает вас напрямую к телефонной линии и обходит любую дополнительную проводку, которая может у вас быть.

Подключите проводной телефон к тестовой розетке, как указано выше. Проверьте наличие проблемы, сделав тестовые звонки с рабочего телефона. Обратите внимание, если у вашей основной розетки нет горизонтальной полосы на передней панели и она выглядит так: Не откручивайте лицевую панель, вместо этого обратитесь к инструкции. номер 10.

8 — Если вы можете набрать номер на тестовой розетке

Вероятно, ваша внутренняя проводка неисправна. Теперь у вас есть выбор: отремонтировать проводку самостоятельно или обратиться к специалисту по обслуживанию телефона, который, скорее всего, будет взимать с вас плату, если на проводку не распространяется гарантия.

9 — Если проблема сохраняется на тестовом разъеме

Попробуйте подключить другой проводной (не беспроводной) телефон к основной тестовой розетке, чтобы исключить первый проводной телефон как причину проблемы.

10 — Если проблема не устранена на тестовом разъеме

Вполне вероятно, что в телефонной линии произошел сбой, и вам нужно будет сообщить об этом своему оператору телефонной связи.

Если ваш оператор телефонной связи — BT, вы можете сообщать о неисправности 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

Онлайн
Бытовые клиенты 0800 800 151
Корпоративные клиенты 0800 800 154

Если вы арендуете свой телефон у BT и считаете, что он является причиной неисправности, свяжитесь с нашим отделом неисправностей, и мы организуем доставку вам нового телефона.Также у нас вы можете купить телефоны:

Что-то не так | AA

Телефон доверия 24/7 в Великобритании

0800 88 77 66

Член или нет, мы можем помочь — убедитесь, что вы в безопасном месте, прежде чем звонить.

Сообщайте онлайн и следите за своим спасением

Или скачайте наше приложение

Это самый быстрый способ обратиться к нам за помощью и отследить наше прибытие.

Потеряли ключи от машины?

Вызов помощника по клавишам AA

0800 048 2800

пн – вс с 7 до 22

Неправильное топливо в вашей машине?

Позвоните в службу помощи топливом AA

0800 072 7420

Линии открыты круглосуточно

Телефон доверия 24/7 Европа

00 800 88 77 66 55

Или со стационарных телефонов Франции:
08 25 09 88 76
04 72 17 12 00

Или из других стран ЕС и мобильных телефонов Великобритании:
00338 25 09 88 76
00334 72 17 12 00

Заявления по страхованию автомобилей

0800 269 622

Линии открыты круглосуточно

Заявления по страхованию жилья

Чтобы сообщить о любых потерях или повреждениях, вам необходимо позвонить в службу страховой защиты и иметь под рукой номер полиса.Оба они указаны в вашем страховом свидетельстве. Консультант по претензиям поможет с вашей претензией.

Защитное покрытие UK

0800 085 2721 Пн – пт с 9 до 18, сб с 9 до 17

Европейская крышка пробоя

0800 072 3279 Пн – пт с 8 до 18, сб с 9 до 17

Автострахование

0800 316 2456 Пн – пт с 9 до 18, сб с 9 до 17

Страхование жилья

0800 197 6169 Пн – пт с 9 до 18, сб с 9 до 17

Уроки вождения

0800 587 0087 Пн – пт с 8:30 до 20:00, сб с 9:00 до 17:00
Уроки для новых учеников Вход для существующих учеников

Купить крышку пробоя UK

0800 085 2721

пн – пт 9–18, сб 9–17

Купить европейскую пробойную крышку

0800 072 3279

пн – пт 8–18, сб 9–17

Претензии на запчасти и гараж

0344 579 0042

пн – пт 9–17, сб 9–13

Смените аварийное покрытие

0343 316 4444

пн – пт 8–18, сб 9–17

Купить автострахование

0800 316 2456

пн – пт 9–18, сб 9–17

Заявления по страхованию автомобилей

0800 269 622

Линии открыты круглосуточно

Запросы политики

0370 533 2211

пн – пт 9–18, сб 9–17

Купить страховку мотоцикла

0344 335 2932

пн – пт с 9 до 18, сб с 9 до 16

Существующие клиенты по страхованию фургонов

0800 953 7537

пн – пятница с 9 до 19, сб с 9 до 13

Купить страхование жилья

0800 197 6169

пн – пт 9–18, сб 9–17

Запросы политики

0370 606 1617

пн – пт 9–18, сб 9–17

Прикрытие для экстренной помощи дома

— сообщить об экстренной ситуации

0800 316 3984

Линии открыты круглосуточно

Книга уроков вождения

Новый ученик

0800 587 0087 Пн – пт с 8:30 до 20:00, сб с 9:00 до 17:00
Уроки для новых учеников Вход для существующих учеников

Обучение на инструктора по вождению

0800 316 0331

пн – чт с 9 до 20, пт с 9 до 17:30, сб с 9 до 16

Присоединяйтесь к нам в качестве инструктора по вождению

0800 587 0086

пн – чт с 9 до 20, пт с 9 до 17:30, сб с 9 до 16

AA Автошкола для справок

Отдел обслуживания клиентов, Автошкола AA, 17-й этаж Capital Tower, Greyfriars Road, Cardiff CF10 3AG

Чтобы защитить вашу личную информацию, нам нужно задать вам несколько вопросов безопасности по телефону, прежде чем мы сможем помочь.По этой причине мы не можем отвечать на финансовые запросы по электронной почте.

Семейные инвестиции ISA, открытая после октября 2015 года

0333 220 5069

пн – пт с 9 до 19, сб с 9 до 13

Счета участников Saver / Easy Saver, открытые после февраля 2017 г.

0800 917 8612

пн – пт 8–20, сб 9–17

Сберегательные счета, открытые до 2 сентября 2015 года

0345 603 6302

пн – сб 8–20

Кредитные карты Банка Ирландии после июля 2015 года

0345 600 5606

пн – пт 8–20, сб 9–17, праздничные дни 10–17

Кредитные карты AA, выпущенные до июля 2015 года компанией MBNA

0345 603 6302

пн – сб с 8 до 20, выходные дни

Утерянные и украденные кредитные карты

0800 028 8997

Или, если вы находитесь за пределами

0044 800 028 8997

Линии открыты круглосуточно

Общие запросы по кредитам AA, полученным с ноября 2015 года

0345 266 0124

пн – сб 8–20, вс 9–17

Просроченная задолженность или запросы на платежи по кредитам AA, взятым с ноября 2015 года

0800 032 8180

пн – сб 8–20, вс 9–1.30 вечера

Скачать приложение

Загрузка нашего приложения — это самый быстрый и простой способ получить доступ ко всем вашим преимуществам, включая скидки в ресторанах, уход за автомобилем, выходные и многое другое. Войдите в систему, указав свой номер участника и почтовый индекс, чтобы увидеть свои преимущества.

Ваша личная информация

Вы можете прочитать наше уведомление о конфиденциальности, политику использования файлов cookie и правила и условия веб-сайта, когда наш веб-сайт будет резервным.Или вы можете связаться с нами, используя указанную выше информацию.

На этой странице и на нашем веб-сайте используются файлы cookie, чтобы вы получили максимальное удовольствие от посещения. Файлы cookie позволяют нам не только улучшать работу определенных функций, но и собирать отзывы и информацию о том, как вы использовали сайт, чтобы мы могли продолжать улучшать его для вас.

Используя этот сайт, мы предполагаем, что вы принимаете использование нами файлов cookie и других подобных технологий.

:: CLOUDFLARE_ERROR_500S_BOX ::

Проверка и замена ABS и датчиков частоты вращения колес

Усложняющаяся дорожная обстановка на наших дорогах предъявляет повышенные требования к водителям автомобилей.Системы помощи водителю снижают нагрузку на водителя и повышают безопасность дорожного движения. В результате современные системы помощи при вождении теперь входят в стандартную комплектацию практически всех новых европейских автомобилей. Это также означает, что перед мастерскими стоят новые задачи.

В настоящее время электроника автомобиля играет ключевую роль во всем оборудовании для обеспечения комфорта и безопасности. Оптимальное взаимодействие между сложными электронными системами обеспечивает бесперебойную работу автомобиля, а это, в свою очередь, повышает безопасность дорожного движения.
Интеллектуальная передача данных между электронными системами автомобиля поддерживается датчиками. Когда дело доходит до безопасности вождения, датчики скорости играют особенно важную роль, и это отражается в их разнообразном использовании в различных системах автомобиля
.

Они используются блоками управления в системах помощи при вождении, таких как ABS, TCS, ESP или ACC, для определения скорости вращения колес.

Информация о скорости вращения колес также передается другим системам (двигателю, трансмиссии, навигации и системам управления шасси) по линиям данных от блока управления ABS.

Благодаря разнообразному использованию датчики скорости напрямую влияют на динамику движения, безопасность вождения, комфорт вождения, снижение расхода топлива и выбросов. Датчики скорости вращения колес часто также называют датчиками ABS, поскольку они впервые использовались в транспортных средствах, когда была представлена ABS.

Датчики скорости вращения колес могут быть выполнены как активные или пассивные, в зависимости от того, как они работают.

Проверка автомобиля Citroen по VIN номеру

Расшифровка VIN номера. Узнать второй VIN код

Расшифровка VIN номера

НАЙТИ ВТОРОЙ VIN НОМЕР

Структура VIN (Идентификационного номера)

Дверь задка Нива Шевроле — Ремонт мото, авто и заказ запчастей

Chevrolet Niva 2002 Россия. Руководство по ремонту — файл Niva_2123.doc

10 распространенных проблем при комплектовании заказов … и способы их решения

Проблема 1

Проблема 2

Задача 3

Как Peoplevox обрабатывает сборку

Проблема 4

Проблема 6

Проблема 7

Проблема 8

Проблема 9

Вот как происходит сбор и сортировка в потоки тележек

Проблема 10

Вот насколько заметна ваша складская команда

Проблемы, связанные с ошибкой выбора — предложения и решения

Автоматический выбор прямых сейсмических фаз P, S и головных волн зоны разлома | Международный геофизический журнал

Аннотация

1 ВВЕДЕНИЕ

2 ДАННЫЕ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА

3 ВЫБОРКА

4 ВЫБОР FZHW

5 СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ ДАННЫХ PARKFIELD

6 ОБСУЖДЕНИЕ

ССЫЛКИ

У меня неисправна телефонная линия. Как мне проверить свое оборудование или проводку?

BT.com | Дома | Справка и советы

Что-то не так | AA

Телефон доверия 24/7 в Великобритании

Или скачайте наше приложение

Потеряли ключи от машины?

Неправильное топливо в вашей машине?

Телефон доверия 24/7 Европа

Заявления по страхованию автомобилей

Заявления по страхованию жилья

Защитное покрытие UK

Европейская крышка пробоя

Автострахование

Страхование жилья

Уроки вождения

Купить крышку пробоя UK

Купить европейскую пробойную крышку

Претензии на запчасти и гараж

Смените аварийное покрытие

Купить автострахование

Заявления по страхованию автомобилей

Запросы политики

Купить страховку мотоцикла

Существующие клиенты по страхованию фургонов

Купить страхование жилья

Запросы политики

Прикрытие для экстренной помощи дома

Книга уроков вождения

Обучение на инструктора по вождению

Присоединяйтесь к нам в качестве инструктора по вождению

AA Автошкола для справок

Семейные инвестиции ISA, открытая после октября 2015 года

Счета участников Saver / Easy Saver, открытые после февраля 2017 г.

Сберегательные счета, открытые до 2 сентября 2015 года

Кредитные карты Банка Ирландии после июля 2015 года

Кредитные карты AA, выпущенные до июля 2015 года компанией MBNA

Утерянные и украденные кредитные карты

Общие запросы по кредитам AA, полученным с ноября 2015 года

Просроченная задолженность или запросы на платежи по кредитам AA, взятым с ноября 2015 года

Скачать приложение

Ваша личная информация

Проверка и замена ABS и датчиков частоты вращения колес

alexxlab

Отменить ответ