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王建等-JGR: 基于深度学习的地震震相自动拾取
2019-07-22 | 作者: | 【 】【打印】【關閉

  地震震相數據是研究地球內部結構的重要資料。隨著近些年來地震觀測的不斷增多,地震記錄的數量飛速增長,通過人工的方式已經無法及時高效地從這些海量數據中提取震相走時信息。盡管研究人員提出了許多經典的自動拾取算法,然而這些方法往往對噪聲組成複雜的數據適應性差,且拾取精度無法達到人工拾取水平。因此,在進行層析成像等研究工作中,研究人員仍需通過人工或半自動的方式拾取大量的震相,這限制了相關研究工作的效率和數據的利用程度。如何對海量地震數據進行快速、高精度的自動拾取,是影響地震學家對地球深部精細結構進行研究的重要問題。 

  针对上述问题,中國科學院地质与地球物理研究所地球與行星物理院重點實驗室王建副研究员团队与中國科學院大学电子与通信工程学院刘畅博士合作,壹s扑慊视觉边界检测领域前沿的深度学习算法为基础,提出了基于深度学习的端到端地震震相自动拾取算法,命名为PickNet(圖1)。它將归一化的原始波形记录作为数据,输出一个类脉冲序列,序列的最大值对应的时刻即为震相的到时(圖2)。此前,震相拾取問題被看做回歸問題或者是語義分割問題,基于深度學習算法的PickNet算法將將之看做邊界檢測問題,將地震波形序列映射爲尖銳的到時脈沖序列,具有更高的拾取精度和泛化能力。 

1  PickNet算法网络结构圖。其中三角形表示上采样,圆圈与十字的组合表示残差单元

2  PickNet输入输出示意圖。(ab), P波、S波對應台站記錄(輸入);(cd), 震相到時脈沖序列(理想輸出); ef), PickNet輸出(實際輸出)

  他們在日本Hi-net台網的實際地震數據上檢驗了PickNet算法並與人工拾取結果進行比較。從拾取精度方面看,在PickNet和人類專家共同拾取的震相中,73.91%85.41%)的初至P波偏差在0.05秒(0.10秒)之內,60.75%77.47%)的初至S波偏差在0.10秒(0.20秒)之内(圖3)。從拾取數目方面看,PickNet獲得了約8倍于台網中心提供的地震震相,對地震數據的利用更加充分。爲了進一步驗證PickNet方法可以有效服務于地球深部結構研究,他們將PickNet拾取的震相直接用于層析成像研究,僅使用了299个地震获得的成像结果与此前使用数千个地震得到的速度结构结较一致(圖4)。研究人員還利用該算法對中國地震局台網、美國地震台網記錄的數據進行了測試,均取得了良好的效果。 

3  PickNet300個日本區域地震對應的Hi-net台網波形記錄上的拾取結果與JMA提供的人工拾取震相對比。(a)潛在震相數目(即地震數目乘以台站數目)、PickNet自動拾取數目、JMA人工拾取數目的對比。當波形中的初至難以拾取時,PickNet輸出會全部爲零,即此時對該波形記錄做拒識處理,這對保證所拾取震相的質量十分重要;(b)同時被PickNet和人類專家拾取的震相的到時偏差對比

4  PickNet拾取的震相數據直接用于層析成像反演得到的日本俯沖帶地區P波(左),S波(右)速度異常。成像結果揭示了菲律賓海板塊俯沖形態的變化、火山下方的低速體及其與低頻地震分布之間的聯系等,這些結果與前人層析成像結果有很好的一致性

  PickNet方法具有以下優點: 

  1)准:拾取精度接近人工拾取結果,拾取後的震相數據能直接用于研究地球內部結構; 

  2快:用一塊Nvidia Geforce GTX 1080Ti  GPU4分鍾能拾取20多萬條地震波形記錄; 

  3)多:拾取的走時數量是台網中心提供的數量的幾倍; 

  4)廣:理論上可適用于拾取其它後續震相。 

  該研究表明深度學習可以從海量的地震波形數據中自動高效地挖掘震相數據,爲地震學家提供了有效的工具,能加速人們對地球內部結構的了解。 

  研究成果發表于JGR: Solid Earth。(Wang J, Xiao Z, Liu C, et al. DeepLearning for Picking Seismic Arrival Times[J]. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2019. DOI: 10.1029/2019JB017536)(原文鏈接)(PickNet方法已開源,見鏈接 

 
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