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基于深度学习技术的地震实时流数据自动处理辅助工具开发
被引量:
2
1
作者
赵明
廖诗荣
黄玲珠
《地震地磁观测与研究》
2020年第2期165-171,共7页
以JOPENS系统实时流接收为基础,应用Redis共享内存技术和近年来发展较快的深度学习震相自动识别技术,设计一套可7×24小时不间断稳定接收并实时识别连续地震流数据中P、S震相的系统,为地震台网实时数据处理提供一套辅助工具,并在福...
以JOPENS系统实时流接收为基础,应用Redis共享内存技术和近年来发展较快的深度学习震相自动识别技术,设计一套可7×24小时不间断稳定接收并实时识别连续地震流数据中P、S震相的系统,为地震台网实时数据处理提供一套辅助工具,并在福建省地震局测震台网128个台站的实时数据流上进行测试。该工具由Redis实时数据流共享模块与深度学习震相到时自动拾取、MSDP震相格式转换3个模块组成,可以实时接收并自动识别台网地震连续波形,生成P、S震相报告,并可导入MSDP人机交互工具进一步处理,在一定程度上可以减轻人工处理工作量。
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关键词
深度学习
实时流
震相挑取
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职称材料
题名
基于深度学习技术的地震实时流数据自动处理辅助工具开发
被引量:
2
1
作者
赵明
廖诗荣
黄玲珠
机构
中国地震局地球物理研究所
福建省地震局监测中心
出处
《地震地磁观测与研究》
2020年第2期165-171,共7页
基金
中国地震局地球物理研究所基本科研业务专项(项目编号:DQJB19A0114)
中国地震局监测预报司自动编目专项
国家自然科学基金(项目编号:41804047)。
文摘
以JOPENS系统实时流接收为基础,应用Redis共享内存技术和近年来发展较快的深度学习震相自动识别技术,设计一套可7×24小时不间断稳定接收并实时识别连续地震流数据中P、S震相的系统,为地震台网实时数据处理提供一套辅助工具,并在福建省地震局测震台网128个台站的实时数据流上进行测试。该工具由Redis实时数据流共享模块与深度学习震相到时自动拾取、MSDP震相格式转换3个模块组成,可以实时接收并自动识别台网地震连续波形,生成P、S震相报告,并可导入MSDP人机交互工具进一步处理,在一定程度上可以减轻人工处理工作量。
关键词
深度学习
实时流
震相挑取
Keywords
deep learning
real-time data stream
phase picking
分类号
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习技术的地震实时流数据自动处理辅助工具开发
赵明
廖诗荣
黄玲珠
《地震地磁观测与研究》
2020
2
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