基于深度学习卷积神经网络的地震波形自动分类与识别

论文摘要

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.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵明,陈石,Dave Yuen

关键词: 卷积神经网络,自动波形拾取

来源: 地球物理学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 地质学,地球物理学

单位: 中国地震局地球物理研究所,美国哥伦比亚大学应用物理和应用数学系,中国地质大学大数据学院(武汉)

基金: 国家自然科学基金(41774090,41804047),中国地震局地球物理研究所基本科研业务专项(DQJB1801)为本研究提供资助

分类号: P315.7

页码: 374-382

总页数: 9

文件大小: 3707K

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标签：卷积神经网络论文;  自动波形拾取论文;