論文の概要: OKSP: A Novel Deep Learning Automatic Event Detection Pipeline for Seismic Monitoringin Costa Rica

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02723v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 20:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:24:37.220849
• Title: OKSP: A Novel Deep Learning Automatic Event Detection Pipeline for Seismic Monitoringin Costa Rica
• Title（参考訳）: OKSP:コスタリカにおける地震観測のための深層学習自動イベント検出パイプライン
• Authors: Leonardo van der Laat, Ronald J.L. Baldares, Esteban J. Chaves, Esteban Meneses
• Abstract要約: コスタリカにおける地震モニタリングのための新しい自動地震検出パイプラインであるOKSPを紹介する。 OKSPは100%抜本的であり、精度は82%であり、F1スコアは0.90である。 この試みは、深層学習手法を用いてコスタリカの地震を自動的に検出する最初の試みであり、近い将来、地震監視ルーチンがAIアルゴリズムによって完全に実行されることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0938460348620674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Small magnitude earthquakes are the most abundant but the most difficult to locate robustly and well due to their low amplitudes and high frequencies usually obscured by heterogeneous noise sources. They highlight crucial information about the stress state and the spatio-temporal behavior of fault systems during the earthquake cycle, therefore, its full characterization is then crucial for improving earthquake hazard assessment. Modern DL algorithms along with the increasing computational power are exploiting the continuously growing seismological databases, allowing scientists to improve the completeness for earthquake catalogs, systematically detecting smaller magnitude earthquakes and reducing the errors introduced mainly by human intervention. In this work, we introduce OKSP, a novel automatic earthquake detection pipeline for seismic monitoring in Costa Rica. Using Kabre supercomputer from the Costa Rica High Technology Center, we applied OKSP to the day before and the first 5 days following the Puerto Armuelles, M6.5, earthquake that occurred on 26 June, 2019, along the Costa Rica-Panama border and found 1100 more earthquakes previously unidentified by the Volcanological and Seismological Observatory of Costa Rica. From these events, a total of 23 earthquakes with magnitudes below 1.0 occurred a day to hours prior to the mainshock, shedding light about the rupture initiation and earthquake interaction leading to the occurrence of this productive seismic sequence. Our observations show that for the study period, the model was 100% exhaustive and 82% precise, resulting in an F1 score of 0.90. This effort represents the very first attempt for automatically detecting earthquakes in Costa Rica using deep learning methods and demonstrates that, in the near future, earthquake monitoring routines will be carried out entirely by AI algorithms.
• Abstract（参考訳）: マグニチュードの地震は最も多いが、その低振幅と高周波数が不均一なノイズ源によって隠蔽されるため、頑丈かつよく位置を見つけることが最も困難である。 地震周期における応力状態と断層系の時空間的挙動について重要な情報を強調しており、その完全な特徴は地震被害評価を改善するために重要である。 現代のDLアルゴリズムは、計算能力の増大とともに、継続的に増加する地震データベースを利用して、地震カタログの完全性を改善し、小規模な地震を体系的に検出し、主に人間の介入によって引き起こされるエラーを減らすことができる。 本研究は,コスタリカにおける地震モニタリングのための新しい自動地震検出パイプラインであるOKSPを紹介する。 コスタリカ高技術センター(Costa Rica High Technology Center)のKabreスーパーコンピュータを用いて、2019年6月26日に発生したプエルトリコ・アルメニア地震(M6.5)の前後5日間にOKSPを適用し、以前コスタリカ火山・地震観測所(Volcanological and Seismological Observatory of Costa Rica)によって特定されていなかった1100以上の地震を発見した。 これらの出来事から、マグニチュード1.0以下の合計23の地震がメインショックの1日から数時間前に発生し、破壊開始と地震の相互作用に関する光を遮蔽し、この生産的な地震シーケンスが生じた。 以上の結果から, 研究期間において, 100%排他的, 82%の精度でF1スコアが0.90であった。 この試みは、深層学習手法を用いてコスタリカの地震を自動的に検出する最初の試みであり、近い将来、地震監視ルーチンがAIアルゴリズムによって完全に実行されることを実証する。

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