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作者:Coventor(泛林集團旗下公司)資深應用工程師 Hideyuki Maekoba

原文鏈接:

https://www.coventor.com/blog/shaking-your-world-using-mems-seismometers-to-monitor-earthquakes/





無論在哪一年,全世界大約都會發生16次大地震,其中15次是7級,1次是8級或8級以上的地震[1]。因此,地震早期預警(EEW)系統的需求量很大。由日本氣象廳(JMA)管理的覆蓋全國的EEW系統[2]從2006年開始運行。地震台網由1000個間隔20至25公里的地震台組成。在2011年日本東北9.1級地震之後,日本氣象廳收集了關於EEW系統的反饋:人們對地震預警系統表示熟悉,並發現它們很有用;參與者對JMA EEW系統的功效普遍給予了正面反饋,即使有假警報,大家的反饋也令人驚訝地積極。調查對象們都很熟悉早期預警系統的技術局限性,並認為即便是提供虛假警報的系統,也好過對於一個即將發生的地震沒有任何預警。



不過由於地震傳感器網絡分布較少(或有限),地震事件的表徵和監測之間可能會發生延遲。解決這一問題的其中一種方法是使用基於MEMS的地震傳感器作為傳統傳感網絡的補充。MEMS傳感器體積小,價格實惠,適用於局部監測,也可以提高地震監測能力。利用MEMS技術和物聯網 (IoT),人們已經開發或部署了一些有趣的地震傳感器技術,作為早期地震預警系統的一部分[3]。例如,美國加州的MyShake項目使用智能手機提供地震警報;中國台灣的三個EEW系統之一,即台灣大學開發的P-alert系統,通過MEMS傳感器可以更快速地提供現場的地震警告。




我們與日本早稻田大學合作,共同設計了一種sub-1hz共振頻率的MEMS共振器,可用於密集地震儀網絡[4]。該裝置的低共振頻率是利用具有超小彈簧常數的電調諧彈簧實現的。為了進行微調,我們提出了一種多步驟電調諧方法(如圖1)。我們的地震儀結構如圖2(a)所示,MEMS+®仿真模型的俯視圖如圖2(b)所示。不過設計中所需的小彈簧常數降低了地震儀的抗衝擊能力和動態範圍。我們採用一種力平衡方法,將其中的質量位移用反饋力抵消(如圖3)。這種創新設計已經在MEMS+中進行了模擬,該設計通過使用高度緊湊的外形,可以準確地監測輸入的加速度(代替地震活動)。

圖1:多步驟電調諧的基本原理

出處:早稻田大學Ikehashi教授實驗室

圖2(a):地震儀結構示意圖

出處:早稻田大學Ikehashi教授實驗室

圖2(b):MEMS+地震儀模型中心結構俯視圖

出處:早稻田大學Ikehashi教授實驗室

圖3:多區模擬框圖

出處:早稻田大學Ikehashi教授實驗室

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本研究的目標是開發一種靈敏、可靠的MEMS地震儀,可廣泛應用於EEW地震預警系統。這種基於MEMS的地震儀可以提供更準確的地震監測,更少的錯誤警報,有助於挽救生命。我們期待最終將這種創新的地震儀部署到先進的地震預警系統中。



參考資料:

[1] Available online: https://www.usgs.gov/faqs/why-are-we-having-so-many-earthquakes-has-naturallyoccurring-earthquake-activity-been (accessed on 10 November 2021)

[2] Velazquez, O., Pescaroli, G., Cremen, G., & Galasso, C. (2020). A review of the technical and socio-organizational components of earthquake early warning systems. Frontiers in Earth Science, 8, 445.

[3] Allen, R. M., & Melgar, D. (2019). Earthquake Early Warning: Advances, scientific challenges, and societal needs. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, 47, 361-388.

[4] Wu, J., Maekoba, H., Parent, A., & Ikehashi, T. (2022). A Sub-1 Hz Resonance Frequency Resonator Enabled by Multi-Step Tuning for Micro-Seismometer.Micromachines,13(1), 63.

Published with permission of Lam Research®Copyright 2022



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