基于U形卷积神经网络的震相识别与到时拾取方法研究

精确获取震相到时是地震定位和地震走时成像等研究的重要基础.近年来,随着地震台站的不断加密,地震台网监测到的地震数量成倍增长,发展快速、准确、适用性强的震相到时自动拾取算法是地震行业的迫切需求.本文在前人工作基础上,发展了Pg、Sg震相自动识别与到时拾取的U网络算法(Unet_cea),使用汶川余震和首都圈地震台网记录的89344个不同震级、不同信噪比的样本进行训练和测试.研究表明,U网络能够较好地识别Pg、Sg震相类型和拾取到时,Pg、Sg震相的正确识别率分别为81%和79.1%,与人工标注到时的均方根误差分别为0.41s和0.54s.U网络在命中率、均方根误差等性能指标上均明显优于STA/LTA和峰度分析自动拾取方法.研究获得的最优模型可以为区域地震台网的自动处理提供辅助.

基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别

发展高效、高精度、普适性强的自动波形拾取算法在地震大数据时代背景下显得越来越重要.波形自动拾取算法的主要挑战来自如何适应不同区域的不同类型地震事件的分类与筛选.本文针对地震事件-噪音分类这一问题,使用13839个汶川地震余震事件建立数据集,应用深度学习卷积神经网络(CNN)方法进行训练,并用8900个新的汶川余震事件作为检测数据集,其训练和检测准确率均达到95%以上.在对连续波形的检测中,CNN方法在精度和召回率上优于STA/LTA和Fbpicker传统方法,并能找出大量人工挑选极易遗漏的微震事件.最后,我们应用训练好的最优模型对选自全国台网的441个台站8天的连续波形数据进行了识别、到时挑取及与参考地震目录关联,CNN检出7016段波形,用自动挑选算法拾取到1380对P,S到时,并与540个地震目录事件成功关联,对1级以上事件总体识别准确率为54%,二级以上为80%,证明了CNN模型具有泛化能力,初步展示了CNN在发展兼具效率、精度、普适性算法,实时地震监测等应用上具有巨大潜力.