人工智能在拾取地震P波初至中的应用——以汶川地震余震序列为例

蔡振宇, 盖增喜^?

北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871

收稿日期:2018-05-18修回日期:2018-06-24出版日期:2019-05-20

基金资助:国家重点研发项目(2018YFC1504203)、国家自然科学基金(41774047)和中国地质调查局地质调查项目(DD20160082)资助

Using Artificial Intelligence to Pick P-Wave First-Arrival of the Microseisms:Taking the Aftershock Sequence of Wenchuan Earthquake as an Example

CAI Zhenyu, GE Zengxi^?

School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871

Received:2018-05-18Revised:2018-06-24Published:2019-05-20

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摘要/Abstract

摘要： 为了准确而迅速地拾取大量地震事件的P波初至, 将深度学习方法引入微地震P波初至到时拾取研究中, 对卷积神经网络的结构进行改造, 以便适应地震波形数据的特点 P波初至拾取的要求。该算法只需要输入10 s窗口的三分量地震波形数据, 就可以自动地判定P波初至时刻, 无需扫描连续波形, 运算时间远远小于长短窗、模板匹配等传统方法。使用该算法训练汶川地震主震后2008年7—8月7467条人工拾取的余震P波初至到时, 将得到的模型对测试集中 1867条数据的计算结果与人工拾取结果对比, 误差小于0.5 s者占比达到98.9%。在低信噪比条件下, 该方法仍能保持较好的拾取能力。

引用本文

蔡振宇, 盖增喜. 人工智能在拾取地震P波初至中的应用——以汶川地震余震序列为例[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(3): 451-460.
CAI Zhenyu, GE Zengxi. Using Artificial Intelligence to Pick P-Wave First-Arrival of the Microseisms:Taking the Aftershock Sequence of Wenchuan Earthquake as an Example
[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2019, 55(3): 451-460.





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