ニューラルネットワークの自動イベント検出の応用 貯水池誘発の地震性モニタリングネットワークの自動イベント検出の応用
Jan Wiszniowski1, Grzegorz Lizurek1, Anna Tymińska1
1Institute of Geophysics, Polish Academy of Sciences, 01-452 Warsaw, Poland.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 13, 2026
まとめ
自動と手動の地震信号検出方法を組み合わせることで,貯水池誘発性地震 (RTS) の地震カタログの完全性を大幅に改善します. このアプローチは,イベント検出を最大30%向上させ,トリガリングプロセスを理解するのに役立ちます.
科学分野:
- 地質物理学 地質物理学とは地質物理学です.
- 地震学 地震学とは
- 地震科学 地震科学 地震科学
背景:
- 貯水池誘発性地震性 (RTS) ネットワークは,しばしば局面の範囲が限られており,地震の検出は困難です.
- 不十分なP波データにより,正確なイベント場所のS波識別が求められます.
- RTSデータセットは,通常,小さいので,限られたデータまたは外部グローバルデータセットで訓練されたアルゴリズムが必要です.
研究 の 目的:
- RTSのための異なる地震信号検出方法の有効性を比較する.
- ディープラーニングモデル,トランスファーラーニング,専門ニューラルネットワーク,および手動検出を評価する.
- RTS地域における地震カタログの強化のための最適なアプローチを決定する.
主な方法:
- グローバルなディープラーニング検出モデル,RTSデータに適用されたトランスファーラーニング,RTS特化したニューラルネットワーク,および手動検出の比較.
- 段階選定の精度と特異性よりも,相検出の感度に焦点を当てる.
- 地震イベントの位置と相相関連に関連するパラメータに基づく評価.
主要な成果:
- 移転学習の効率は,使用される特定のデータベースに依存します.
- 自動または手動の検出方法だけでは,包括的なRTSイベント検出には不十分です.
- 自動と手動の方法の組み合わせにより,地震の検出能力が著しく向上します.
結論:
- 自動および手動の地震信号検出の組み合わせによるアプローチは,RTSカタログの完全性を大幅に改善します.
- 強化されたカタログは,最大30%のイベントをカバーし,トリガーメカニズムを研究するのに役立ちます.
- ニューラルネットワーク検出器は,検出された地震発生の数を増加させ,RTS研究を促進するために不可欠です.
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