检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

金沙江下游水库台网地震快速检测与定位研究

大地测量与地球动力学 2024年

作者：杨磊杜泽东刘骅标胡兴尧杜兴忠中国三峡建工(集团)有限公司中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司

基于金沙江下游水库台网观测资料，利用深度神经网络PhaseNet模型拾取震相到时，基于组触发和等时差八叉树搜索相结合的方法关联震相，采用NLLoc非线性定位方法对元宝山微震序列进行自动定位，快速构建高精度机器学习目录。结果发现，... 详细信息

基于金沙江下游水库台网观测资料，利用深度神经网络PhaseNet模型拾取震相到时，基于组触发和等时差八叉树搜索相结合的方法关联震相，采用NLLoc非线性定位方法对元宝山微震序列进行自动定位，快速构建高精度机器学习目录。结果发现，机器学习目录给出的地震数是人工目录的3.89倍，匹配率为94.76%;89.8%事件发震时刻偏差小于0.5 s,98.7%事件震中位置偏差小于3 km,90.9%事件震源深度偏差小于5 km,91.5%事件震级偏差小于0.2级。根据震源机制解和机器学习目录给出的地震分布特征，推测该序列的发震构造为峨边-金阳断裂的分支断层。本文地震目录构建方法可为金沙江下游水库区地震趋势判定、余震精定位、震源机制节面解确定、隐伏断层探测、发震构造、体波走时层析成像等研究提供快速数据支撑。

关键词：水库台网地震检测地震定位

融合处理速度和加速度记录的地震检测模型及其在新丰江水库的应用

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

地球科学 2023年

作者：蒋策吕作勇房立华中国地震局地球物理研究所中国地震局震源物理重点实验室广东省地震局

随着国家地震烈度速报与预警工程的建设，加速度记录在地震科学中将得到越来越多的应用。但目前的地震检测模型多使用速度记录训练，对加速度记录的检测效果较差。本研究利用广东地震台网数据，训练得到了可检测速度记录的PhaseNet＿GD... 详细信息

随着国家地震烈度速报与预警工程的建设，加速度记录在地震科学中将得到越来越多的应用。但目前的地震检测模型多使用速度记录训练，对加速度记录的检测效果较差。本研究利用广东地震台网数据，训练得到了可检测速度记录的PhaseNet＿GD模型和检测加速度记录的PhaseNet＿ITS模型。在此基础上，结合GaMMA震相关联和HYPOSAT地震定位方法，发展了一套新的地震数据智能处理流程，并处理了2023年新丰江水库ML4.8地震序列，检测出的事件数量是人工目录的3.8倍，匹配率为93.2%，误检测率为0.38%。这一系统可快速产出完备性高、高精度的地震目录，为水库地震监测和区域地震台网的数据实时处理提供技术支撑。

关键词：区域地震台网深度学习地震检测 PhaseNet 新丰江水库水库诱发地震

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

深度学习在地震监测预报中的应用进展

地震研究 2024年第3期47卷 336-349页

作者：贾漯昭孟令媛闫睿河南省地震局河南郑州450018 中国地震台网中心北京100045

对深度学习的方法原理及主流的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer网络、自编码器、生成对抗网络以及深度强化学习网络等进行了介绍,讨论了不同网络的适用领域。从震相拾取、震相关联、地震定位与事件检测,地震信... 详细信息

对深度学习的方法原理及主流的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer网络、自编码器、生成对抗网络以及深度强化学习网络等进行了介绍,讨论了不同网络的适用领域。从震相拾取、震相关联、地震定位与事件检测,地震信号和地震事件的分类,地震预测预报等方面对近年来深度学习方法的应用技术进行了提炼总结,综述了深度学习方法的应用进展,讨论了当前常见深度学习方法在地震监测预报领域中的主要应用方式、优势特点及解决的主要问题。总结了现阶段深度学习方法在地震监测预报领域中存在的应用局限性以及后续发展方向。

关键词：深度学习监测预报地震检测地震定位地震预测

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

云南盐津地区两种地震序列的地震活动性分析

地震研究 2024年第2期47卷 178-190页

作者：张演姜金钟王光明张帅何德强周青云云南省地震局云南昆明650224 中国地震局昆明地震预报研究所云南昆明650224 昭通市防震减灾局云南昭通657000

2020年9月—2021年1月,云南盐津地区出现了密集中小地震活动。为获取更完备的地震目录和更准确的震源参数,利用2020年1月—2021年2月云南及其邻区地震台网记录到地震事件的观测报告和连续波形,采用匹配定位方法检测到了1340次地震事件... 详细信息

2020年9月—2021年1月,云南盐津地区出现了密集中小地震活动。为获取更完备的地震目录和更准确的震源参数,利用2020年1月—2021年2月云南及其邻区地震台网记录到地震事件的观测报告和连续波形,采用匹配定位方法检测到了1340次地震事件。利用联合波形互相关的双差地震定位方法进行重定位,获得了检测目录中351次地震的精确位置,对精定位后的地震活动时空分布特征进行分析研究,结果表明:盐津地区发生的密集中小地震活动为先后发生的2种不同类型的地震序列,沿两条不同走向和倾角的断裂分布,其中2020年9—10月的M_(L)3.9震群型地震序列发生在NNW走向、倾角约为75°的盐津—筠连断裂;2021年1月的M_(L)5.2孤立型地震序列发生在近SN走向、断层线与盐津—筠连断裂呈约30°夹角且倾角约为50°的隐伏断裂。

关键词：盐津地区地震检测匹配定位方法双差重定位地震序列发震构造

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地震检测与震相自动拾取研究

地震学报 2018年第1期40卷 45-57页

作者：蒋策吴建平房立华中国地震局地球物理研究所中国北京100081

针对微震事件易受噪声干扰等特点,本文将STA/LTA方法和基于方差的AIC方法(varAIC)相结合,在震相到时初步拾取的基础上,使用台站的德洛内(Delaunay)三角剖分及台站间最大走时差约束来减少噪声干扰的影响.利用到时进行地震定位之后,根据... 详细信息

针对微震事件易受噪声干扰等特点,本文将STA/LTA方法和基于方差的AIC方法(varAIC)相结合,在震相到时初步拾取的基础上,使用台站的德洛内(Delaunay)三角剖分及台站间最大走时差约束来减少噪声干扰的影响.利用到时进行地震定位之后,根据台站预测到时,在设定的时间窗内对地震震相进行更精细的分析.特别是针对微震事件信噪比低的特点,设计了基于偏振分析的拾取函数,根据窗内STA/LTA方法和var-AIC方法的拾取结果自动选择合适的值作为震相到时.最后,对西昌流动地震台阵2013年304个单事件波形数据的分析处理和检验结果表明,本文方法较传统方法具有更高的地震事件检测能力和更高的震相拾取精度.

关键词：地震检测 STA/LTA 偏振分析 var-AIC 德洛内三角剖分地震定位约束震相到时自动拾取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CCFE自动构建安徽霍山地区微震目录

大地测量与地球动力学 2024年第4期44卷 436-440页

作者：邵永谦彭钊王成睿毕波周冬瑞上海市地震局上海市200062 上海佘山地球物理国家野外科学观测研究站上海市200062 天津市地震局天津市300201 安徽省地震局合肥市230031

使用单台波形信号中检测区域地震信号(震中距<150 km)并识别P波和S波震相的CCFE模型,利用安徽霍山地区佛子岭台2017-06~08记录到的连续波形数据进行地震检测和震相识别。共检测出164次地震,约为地震目录的2.16倍,使地震目录中ML-1.7~0.... 详细信息

使用单台波形信号中检测区域地震信号(震中距地震检测和震相识别。共检测出164次地震,约为地震目录的2.16倍,使地震目录中ML-1.7~0.0范围内的地震完整性得到较明显的改善。检测到编目地震的P波和S波震相到时与编目结果相差0.03 s左右。同目前比较常见的深度学习模型CRED、EQT和GPD相比,CCFE模型对于震级较小及某些特殊情形,如2个距离较近,尤其是较大地震前震级相对小很多的地震波形,具备较高的地震检测和震相识别成功率。

关键词： CCFE 深度学习地震检测震相识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

利用卷积神经网络检测地震的方法与优化

地震学报 2020年第6期42卷 669-683,I0001页

作者：周本伟范莉苹张龙李珀任房立华中国地震局地球物理研究所北京100081

本文以西昌台阵观测的8 321次近震数据为例,详细介绍了利用深度卷积神经网络检测地震的数据处理流程,包括数据预处理、模型训练、波形长度、网络层数、学习率和概率阈值等关键参数对检测结果的影响,并将训练得到的最优模型,应用于事件... 详细信息

本文以西昌台阵观测的8 321次近震数据为例,详细介绍了利用深度卷积神经网络检测地震的数据处理流程,包括数据预处理、模型训练、波形长度、网络层数、学习率和概率阈值等关键参数对检测结果的影响,并将训练得到的最优模型,应用于事件波形和连续波形的检测。研究表明,数据预处理和数据增强可以提升模型的检测精度和抗干扰能力。用于模型训练的波形窗口长度可近似于S-P到时差的最大值。不同网络层数(5—8层)的检测结果差别不大。对于地震检测,学习率设为10-4—10-3较为合适。卷积神经网络检测出的地震数量与选择的概率阈值有关,通过绘制精确率-召回率变化曲线,可以为选择合适的概率阈值提供参考。本文为进一步利用深度学习算法提高地震检测效果提供了参考。

关键词：深度学习卷积神经网络地震检测模型训练西昌台阵

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习在地震检测与震相识别的应用综述

地震工程学报 2019年第6期41卷 1419-1425页

作者：贾佳王夫运吴庆举中国地震局地球物理研究所北京100081 中国地震局地球物理勘探中心河南郑州450002

在地震学研究中地震检测与震相识别是最基础的环节,其拾取速度和精度直接影响其在地震精确定位以及地震层析成像中的应用效率和精度。近年来,机器学习在地震学领域中引起广泛关注。机器学习可以改进传统地震检测和震相识别方法,使它们... 详细信息

在地震学研究中地震检测与震相识别是最基础的环节,其拾取速度和精度直接影响其在地震精确定位以及地震层析成像中的应用效率和精度。近年来,机器学习在地震学领域中引起广泛关注。机器学习可以改进传统地震检测和震相识别方法,使它们能达到更加准确,识别率更高的效果。把机器学习方法按照监督学习和无监督学习分类介绍,并对机器学习方法流程进行总结,并对目前在地震检测与震相识别方面应用较为广泛的机器学习方法(卷积神经网络、指纹和相似性阈值、广义相位检测、PhaseNet、模糊聚类)进行综述。结果表明:机器学习在地震事件检测和震相识别将会是主要的手段。数据驱动的机器学习在地震学中的应用和物理模型的联合运用将是未来的发展趋势。

关键词：机器学习地震检测震相识别地震学

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于波阻抗反演的天然气水合物地震检测技术

现代地质 2010年第3期24卷 481-488页

作者：沙志彬郑涛杨木壮王明君梁金强苏丕波陈晓宇中国地质大学资源学院湖北武汉430074 广州海洋地质调查局广东广州510760 广州大学地理科学学院广东广州510006 中国地质科学院矿产资源研究所北京100037 厦门大学海洋与环境学院近海海洋环境国家重点实验室福建厦门361005 中国地质大学地球科学与资源学院北京100083

天然气水合物作为特殊的地质体,可以有效地粘结碎屑颗粒,降低沉积物孔隙度,它的存在改变了地层沉积物的物理性质,造成天然气水合物与围岩速度反差较大,从而与围岩之间存在明显的波阻抗差。为了对地层中是否有天然气水合物赋存进行地震检... 详细信息

天然气水合物作为特殊的地质体,可以有效地粘结碎屑颗粒,降低沉积物孔隙度,它的存在改变了地层沉积物的物理性质,造成天然气水合物与围岩速度反差较大,从而与围岩之间存在明显的波阻抗差。为了对地层中是否有天然气水合物赋存进行地震检测,对南海北部神狐海域的天然气水合物赋存区域的地震资料进行波阻抗反演分析,结果显示波阻抗反演方法能够作为探测天然气水合物的一种技术手段,研究区天然气水合物矿体的波阻抗呈高值分布特征,波阻抗值约为3 850~3 960 g/cm3.m/s。综合分析认为,波阻抗反演方法能够用于天然气水合物的地震探测、储层分析和综合研究工作中,反演结果可以为天然气水合物储量计算提供比较准确的矿体面积和厚度参数。

关键词：天然气水合物波阻抗反演地震检测