【摘 要】
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准确高效地检测每一个地震是开展地震工作的重要基础。近年来,人们越来越关注如何利用机器学习(尤其是深度学习)来提高微地震检测性能。目前,较为先进的检测方案多是基于卷积神经网络(CNN)结构,然而CNN无法完全捕捉到对于地震数据至关重要的全局和动态特征。基于此,为了更准确地进行地震检测,并进一步探索更为完备的地震目录对发现前震序列的作用,本文从两方面入手,一是构建了基于注意力机制的微震检测模型,二是在
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准确高效地检测每一个地震是开展地震工作的重要基础。近年来,人们越来越关注如何利用机器学习(尤其是深度学习)来提高微地震检测性能。目前,较为先进的检测方案多是基于卷积神经网络(CNN)结构,然而CNN无法完全捕捉到对于地震数据至关重要的全局和动态特征。基于此,为了更准确地进行地震检测,并进一步探索更为完备的地震目录对发现前震序列的作用,本文从两方面入手,一是构建了基于注意力机制的微震检测模型,二是在大规模数据集上应用基于注意力机制的震相拾取方法进行前震序列分析。本文主要研究内容如下:(1)基于前沿序列模型Transformer提出了一种新的深度学习方法——Trans Quake用于地震波检测。Trans Quake结合了STA/LTA算法对地震波形数据进行特征增强,并利用多头注意力机制进行可解释的模型学习。为了验证模型的性能,本文在2008年汶川Mw7.9地震余震数据集上进行了广泛的评估。结果表明,Trans Quake可以实现超越前沿算法基线的最佳检测性能,同时,实验结果也验证了Trans Quake模型的可解释性,如注意力分布图中不同位置的权重分布表明了模型对于地震数据全局和动态特征的有效提取。(2)基于注意力机制的最新震相拾取器EQTransformer,本文对中国大陆2010年至2021年的14次强震事件近台震前波形数据进行了扫描,发现了超过135000个新事件,与原始地震目录结合后形成了一个改进版地震目录。之后,文章使用机器学习方法对新检测出的事件逐一进行震级评估,评估结果表明,改进后地震目录的完备震级明显下降。进一步,文章绘制了各个台站震前5年的改进目录前后滑动平均地震频次对比图,发现改进目录后前震线索显著增多。这一发现缩小了实验室地震和天然地震两者出现前震的比例差距,证明了微震监测对前震线索发现的重要意义。
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