Ключевые слова
нейронная сеть
волновые формы
афтершоки
Раздел
Аннотация
На основе комбинации сверточной и полносвязной нейронных сетей была разработана модель SeisDetNet, предназначенная для разделения сейсмических событий и сейсмического шума по записям волновых форм. Для обнаружения сейсмических событий в непрерывных записях произвольной продолжительности предложен алгоритм, анализирующий волновые формы в скользящем окне: на вход нейронной сети SeisDetNet подаются последовательные участки длиной в 1 минуту, а на выходе формируется временной ряд вероятностей наличия сейсмического события в анализируемом участке. Расширение этого алгоритма для анализа записей с нескольких сейсмических станций показало хорошие результаты. В частности, модель успешно обнаружила все события из сейсмического каталога KNET Научной станции РАН за январь–март 2024 года, включая землетрясения малого энергетического класса (K≤7). Также апробация модели в задаче обнаружения афтершоков сильного Учтурфанского землетрясения с Мw=7, произошедшего 22.01.2024 г. в 18:09 UTC на границе Китая и Кыргызстана, показала результаты, сопоставимые с ручной обработкой.
Библиографические ссылки
Абдыраева Б.С., Малдыбаева М.Б., Сабирова Г.А. Механизм очага главного толчка землетрясения 22.01.2024 г. (МPV = 6.9), Китай (КНР) // Вестник Института сейсмологии НАН КР. 2024. № 1(23). С. 8–14 [Abdyraeva B., Maldybaeva M., Sabirova G. The focal mechanism of the main shock of the earthquake on January 22, 2024 (Mpv=6.9), China // Vestnik Instituta seysmologii NAN KR. 2024. № 1(23). P. 8–14 (in Russian)].
Баталева Е.А., Мухамадеева В.А. Комплексный электромагнитный мониторинг геодинамических процессов Северного Тянь-Шаня (Бишкекский геодинамический полигон) // Геодинамика и тектонофизика. 2018. Т. 9. № 2. С. 461–487. https://doi.org/10.5800/GT-2018-9-2-0356 [Bataleva E.A., Mukhamadeeva V.A. Complex electromagnetic monitoring of geodynamic processes in the Northern Tien Shan (Bishkek geodynamic test area) // Geodynamics & Tectonophysics. V. 9. № 2. P. 461–487 (in Russian)].
Гульельми А.В., Лавров И.П., Собисевич А.Л. Внезапные начала магнитных бурь и землетрясения // Солнечно-земная физика. 2015. Т. 1. № 1. С. 98–103. https://doi.org/10.12737/5694 [Guglielmi А.V., Lavrov I.P., Sobisevich A.L. Storm sudden commencements and earthquakes // Solar-Terrestrial Physics, 2015. V. 1. №. 1. P. 98–103 (in Russian)].
Имашев С.А., Рыбин А.К. Сейсмические и геоакустические отклики земной коры на зондирования мощными электрическими импульсами на территории Бишкекского Геодинамического Полигона // Наука и технологические разработки. 2023. Т. 102. № 2–3. С. 63–88 [Imashev S.A., Rybin A.K. Seismic and geoacoustic responses of the earth’s crust to sensing with high energy electric pulses at the territory of the Bishkek Geodynamic Polygon // Nauka i tekhnologicheskiye razrabotki. 2023. V. 102. № 2–3. P. 63–88 (in Russian)].
Имашев С.А., Аладьев А.В. Обнаружение сейсмических событий на основе искусственной нейронной сети SeisDetNet. Часть 1. Архитектура нейронной сети // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2024. № 4. Вып. 64. С. 59–70. https://10.31431/1816-5524-2024-4-64-59-70 [Imashev S.A., Aladev A.V. SeisDetNet: Artificial neural network for seismic event detection. Part 1: Architecture // Vestnik KRAUNTs. Nauki o Zemle. 2024. № 4(64). P. 59–70 (in Russian)].
Соколова И.Н., Габсатарова И.П., Березина А.В. и др. Сильное землетрясение 22 января 2024 г. с Mw=7.0 на юге Тянь-Шаня // Российский сейсмологический журнал. 2024. Т. 6. № 1. C. 42–64. https://doi.org/10.35540/2686-7907.2024.1.03 [Sokolova I.N., Gabsatarova I.P., Beryozina A.V. et al. Large earthquake on January 22, 2024 with Mw=7.0 in the south of Tien Shan // Rossiiskii seismologicheskii zhurnal. V. 6. № 1. P. 42–64 (in Russian)].
Сычева Н.А. Киргизская сейсмологическая сеть KNET / Вестник КРСУ. 2016. Т. 16. № 5. С. 175–183 [Sycheva N.A. Kyrgyz seismic network KNET // Vestnik KRSU. 2016. V. 16. № 5. P. 175–183 (in Russian)].
Сычева Н.А. Солнечные вспышки, сильные магнитные бури и вариации уровня сейсмического шума на территории северного Тянь-Шаня // Гeoфизические процессы и биосфера. 2022. Т. 21. № 4. С. 93–109. https://doi.org/10.21455/GPB2022.4-7 [Sycheva N.A. Solar flares, strong magnetic storms and variations in the level of seismic noise in the northern Tien Shan // Geofizicheskiye protsessy i biosfera. 2022. V. 21. № 4. P. 93–109 (in Russian)].
Chung J., Gulcehre C., Cho K. et al. Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling // NIPS 2014 Workshop on Deep Learning, December 2014. 2014. P. 1–9.
Fukuyama E., Ellsworth W.L., Waldhauser F. et al. Detailed Fault Structure of the 2000 Western Tottori, Japan, Earthquake Sequence // Bulletin of the Seismological Society of America. 2003. V. 93. № 4. P. 1468–1478. https://doi.org/10.1785/0120020123
Münchmeyer J., Bindi D., Leser U. et al. Earthquake magnitude and location estimation from real time seismic waveforms with a transformer network // Geophysical Journal International. 2021. V. 226. № 2. P. 1086–1104. https://doi.org/10.1093/gji/ggab139
Münchmeyer J., Woollam J., Rietbrock A. et al. Which Picker Fits My Data? A Quantitative Evaluation of Deep Learning Based Seismic Pickers // JGR Solid Earth. 2022. V. 127. № 1. P. e2021JB023499. https://doi.org/10.1029/2021JB023499
Mousavi S.M., Ellsworth W.L., Zhu W. et al. Earthquake transformer—an attentive deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking // Nature Communications. 2020. V. 11. № 1. P. 3952.
Withers M., Aster R., Young C. et al. A comparison of select trigger algorithms for automated global seismic phase and event detection // Bulletin of the Seismological Society of America. 1998. V. 88. № 1. P. 95–106. https://doi.org/10.1785/BSSA0880010095
Zhu W., Beroza G.C. PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method // Geophysical Journal International. 2018. V. 216. № 1. P. 261–273. https://doi.org/10.1093/gji/ggy423
Zhou Y., Yue H., Kong Q. et al. Hybrid Event Detection and Phase‐Picking Algorithm Using Convolutional and Recurrent Neural Networks // Seismological Research Letters. 2019. V. 90. № 3. P. 1079–1087. https://doi.org/10.1785/0220180319
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Copyright (c) 2025 С.А. Имашев, А.В. Аладьев