論文の概要: Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global
and local representations of waveforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02261v1
- Date: Fri, 4 Nov 2022 04:37:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 17:39:37.895425
- Title: Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global
and local representations of waveforms
- Title（参考訳）: 複数深層学習モデルを用いた大域的および局所的な波形表現のための地震波位相検出
- Authors: Tomoki Tokuda and Hiromichi Nagao
- Abstract要約: 近年の機械学習により,波形データから地震の自動検出が可能になった。
本研究では,ディープラーニングを用いた新しい位相検出手法を提案し,検証した。
提案手法の新規性は,大域的および局所的な波形表現のための個別な学習戦略である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The detection of earthquakes is a fundamental prerequisite for seismology and
contributes to various research areas, such as forecasting earthquakes and
understanding the crust/mantle structure. Recent advances in machine learning
technologies have enabled the automatic detection of earthquakes from waveform
data. In particular, various state-of-the-art deep-learning methods have been
applied to this endeavour. In this study, we proposed and tested a novel phase
detection method employing deep learning, which is based on a standard
convolutional neural network in a new framework. The novelty of the proposed
method is its separate explicit learning strategy for global and local
representations of waveforms, which enhances its robustness and flexibility.
Prior to modelling the proposed method, we identified local representations of
the waveform by the multiple clustering of waveforms, in which the data points
were optimally partitioned. Based on this result, we considered a global
representation and two local representations of the waveform. Subsequently,
different phase detection models were trained for each global and local
representation. For a new waveform, the overall phase probability was evaluated
as a product of the phase probabilities of each model. This additional
information on local representations makes the proposed method robust to noise,
which is demonstrated by its application to the test data. Furthermore, an
application to seismic swarm data demonstrated the robust performance of the
proposed method compared with those of other deep learning methods. Finally, in
an application to low-frequency earthquakes, we demonstrated the flexibility of
the proposed method, which is readily adaptable for the detection of
low-frequency earthquakes by retraining only a local model.
- Abstract（参考訳）: 地震の検出は地震学の基本的な前提条件であり、地震の予測や地殻・マントル構造の理解など様々な研究分野に寄与している。
近年の機械学習技術の進歩により,波形データから地震の自動検出が可能になった。
特に、この取り組みには様々な最先端のディープラーニング手法が適用されている。
本研究では,新しいフレームワークにおける標準畳み込みニューラルネットワークに基づく深層学習を用いた新しい位相検出手法を提案し,検証した。
提案手法の新規性は,大域的および局所的な波形表現のための明示的な学習戦略であり,その堅牢性と柔軟性を高める。
提案手法をモデル化する前に,データポイントを最適に分割した波形の多重クラスタリングにより,波形の局所表現を同定した。
この結果に基づいて、波形のグローバル表現と2つの局所表現を検討した。
その後、グローバルおよびローカル表現毎に異なる位相検出モデルを訓練した。
新しい波形では,各モデルの位相確率の積として全体の位相確率が評価された。
この局所表現に関する追加情報により、提案手法はノイズに頑健であり、テストデータに適用することで実証される。
さらに, 地震群データへの適用により, 他の深層学習法と比較して, 提案手法の堅牢性を示した。
最後に, 低周波地震に対する適用として, 局所モデルのみを再現することで, 低周波地震の検出に容易に適応できる提案手法の柔軟性を実証した。
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