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General seismic wave and phase detection software driven by deep learning

Earthquake Research Advances 2021年第3期1卷 38-45页

作者： Ming Zhao Jiahui Ma Hao Chang Shi Chen Institute of Geophysics China Earthquake AdministrationBeijing100081China Beijing Baijiatuan Earth Science National Observation and Research Station Beijing100095China National Space Science Center The Chinese Academy of SciencesBeijing100190China Institute of Microelectronics The Chinese Academy of SciencesBeijing100029China

We developed an automatic seismic wave and phase detection software based on phaseNet,an efficient and highly generalized deep learning neural network for P-and S-wave phase *** software organically combines multiple modules including application terminal interface,docker container,data visualization,SSH protocol data transmission and other auxiliary *** by a series of technologically powerful functions,the software is highly convenient for all *** obtain the P-and S-wave picks,one only needs to prepare threecomponent seismic data as input and customize some parameters in the *** particular,the software can automatically identify complex waveforms(*** or truncated waves)and support multiple types of input data such as SAC,MSEED,NumPy array,etc.A test on the dataset of the Wenchuan aftershocks shows the generalization ability and detection accuracy of the *** software is expected to increase the efficiency and subjectivity in the manual processing of large amounts of seismic data,thereby providing convenience to regional network monitoring staffs and researchers in the study of Earth's interior.

关键词： Deep learning neural network seismic phase detection Docker container

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