「怎样购买股票」毫秒级速度!中科大研发地震震源监测系统 可在200毫秒以内分析震源

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摘要

原标题:毫秒级速度!中科大研发地震震源监测系统,可在200毫秒以内分析震源在发生破坏性地震后,立即以全自动化方式实时报告震源机制,对于及时表征断层几何特征、评估应力扰动和评估余震模式至关重要。为了解决

原标题:毫秒级速度!中国科技大学开发的震源监测系统可以在200毫秒内分析震源

破坏性地震发生后,及时、全自动地报告震源机制非常重要,以便及时地表征断层的几何特征、评价应力扰动和评价余震模式。为了解决实时地震学中的各种问题,引入了人工智能等先进技术。然而,与确定其他震源参数(即震源时间、位置和震级)相比,震源机制的估计通常需要更多的人工干预,缺乏完全的自动化和效率。

最近,中国科学技术大学地球与空间科学学院张捷教授课题组在利用人工智能进行地震监测和地震震源破裂机制参数实时估计方面取得了突破性进展。

研究小组利用深度学习的强大进展,提出了一种新的深度卷积神经网络(FMNet),它可以利用全波形快速估计震源和震源机制。与通常需要监督大量真实数据的监督神经网络模型的训练不同,FMNet可以先用合成数据进行训练,然后直接应用于真实数据。因此,该方法可广泛应用于有无历史地震资料的潜在地震危险区。

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(根据从纸上提取的深度学习,确定聚焦机制的示意图)

FMNet综合了来自训练数据的学习震源和震源机制波形的一般特征。因此,考虑在没有足够历史震源机制的情况下训练神经网络模型,特别是对于地震活动有限但有潜在地震灾害的地区。为了生成一个大的训练数据集,我们对感兴趣的研究区域的三维网格空间进行了离散化,并在每个网格点模拟了各种聚焦机制的理论波形。

研究小组进一步用787,320个合成样本训练了FMNet模型,然后应用它预测了2019年7月南加州Ridgecrest地震序列中4次震级大于5.4 MW的真实地震的震源机制。在接收到地震发生的数据后,FMNet在单个CPU上可靠地预测震源和震源机制只需要不到200毫秒。

目前,该成果正在转化为实际运行功能,并将于近期在中国科学技术大学和中国地震局联合开发的“智能地震动”人工智能地震监测系统上试运行。

参考文献:

论文链接:

https://doi.org/10.1038/s41467-021-21670-x

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