Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bidirectional recurrent neural networks for seismic event detection

論文の概要: Bidirectional recurrent neural networks for seismic event detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03009v1
Date: Sat, 5 Dec 2020 11:41:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-22 16:46:03.838344
Title: Bidirectional recurrent neural networks for seismic event detection
Title（参考訳）: 地震イベント検出のための双方向リカレントニューラルネットワーク
Authors: Claire Birnie and Fredrik Hansteen
Abstract要約: この研究は、STA/LTAトリガの代替となるイベント検出にディープラーニングアプローチを導入している。双方向で長時間のメモリであるニューラルネットワークは、合成トレースのみに基づいて訓練されている。そのリアルタイム適用性は、600のトレースを1つの処理ユニットでリアルタイムに処理することで証明されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Real time, accurate passive seismic event detection is a critical safety measure across a range of monitoring applications from reservoir stability to carbon storage to volcanic tremor detection. The most common detection procedure remains the Short-Term-Average to Long-Term-Average (STA/LTA) trigger despite its common pitfalls of requiring a signal-to-noise ratio greater than one and being highly sensitive to the trigger parameters. Whilst numerous alternatives have been proposed, they often are tailored to a specific monitoring setting and therefore cannot be globally applied, or they are too computationally expensive therefore cannot be run real time. This work introduces a deep learning approach to event detection that is an alternative to the STA/LTA trigger. A bi-directional, long-short-term memory, neural network is trained solely on synthetic traces. Evaluated on synthetic and field data, the neural network approach significantly outperforms the STA/LTA trigger both on the number of correctly detected arrivals as well as on reducing the number of falsely detected events. Its real time applicability is proven with 600 traces processed in real time on a single processing unit.
Abstract（参考訳）: リアルタイム, 高精度な受動的地震イベント検出は, 貯留層安定性から炭素貯蔵, 火山性微動検出まで, 様々なモニタリング応用において重要な安全対策である。最も一般的な検出手順は、信号対雑音比が1より大きく、トリガーパラメータに非常に敏感であるという共通の落とし穴にもかかわらず、STA/LTA(Short-Term-Average to Long-Term-Average)トリガーのままである。多くの代替案が提案されているが、それらは特定の監視設定に合わせて調整されており、グローバルに適用できないため、計算コストが高すぎるため、リアルタイムに実行できないことが多い。本稿では,sta/ltaトリガに代わるイベント検出へのディープラーニングアプローチを紹介する。双方向の長期記憶型ニューラルネットワークは、合成トレースのみに基づいてトレーニングされる。合成データとフィールドデータで評価すると、ニューラルネットワークアプローチは、正しく検出された到着数と誤検出された事象の数の両方において、sta/ltaトリガーを大きく上回る。リアルタイム適用性は、1つの処理ユニットで600のトレースをリアルタイムで処理することで証明される。

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