定点形变数据同震响应检测深度学习模型
彭钊1
邵永谦2
李颖楠1
刘文兵1
赵黎明1
1.天津市地震局,天津 3002012.上海市地震局,上海 200062
摘要：定点形变数据的同震响应识别目前主要依靠人工拣选,尚未见有自动检测方法投入应用.本文提出专门针对定点形变数据的同震响应检测深度学习模型,该模型用于在单台VP宽频带倾斜仪秒数据上快速准确地检测同震响应信号.使用迁移学习技术构建模型,引入 3 种代表性测震数据地震检测预训练模型作为特征提取器,将其在测震数据上地震检测的知识和能力迁移到定点形变数据上,设计和调整了配套的数据转换器和分类器.真实观测数据上的测试表明模型具备良好的检测性能,在蓟县台连续数据上的应用证明模型不仅能够检测出人工记录的所有同震响应事件,还能够发现更多人工未能识别的事件,精确率不低于75%,检测效率、检测能力和一致性相比传统人工处理有了很大的提升.
关键词：定点形变同震响应检测深度学习迁移学习VP宽频带倾斜仪
分类号：P315.61(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
资助基金：中国地震局监测、预报、科研三结合课题(3JH-202401038)上海市社会发展科技攻关项目(23DZ1200200)
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2025-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 521-528 )
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