論文の概要: High-Rate Phase Association with Travel Time Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07572v4
• Date: Thu, 12 Dec 2024 00:56:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:00:13.739079
• Title: High-Rate Phase Association with Travel Time Neural Fields
• Title（参考訳）: 進行時間ニューラル場と高次位相相関
• Authors: Cheng Shi, Giulio Poggiali, Chris Marone, Maarten V. de Hoop, Ivan Dokmanić,
• Abstract要約: HARPAは、深層生成モデルと走行時間ニューラルフィールドを活用することで波動物理学を取り入れた高速度アソシエーションフレームワークである。 これは、実際の地震データと複雑な合成モデルの両方において、最先端のアソシエーション手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.935601258042022
• License:
• Abstract: Earthquake science and seismology rely on the ability to associate seismic waves with their originating earthquakes. Earthquake detection algorithms based on deep learning have progressed rapidly and now routinely detect microearthquakes with unprecedented clarity, providing information about fault dynamics on increasingly finer spatiotemporal scales. However, this densification of detections can overwhelm existing techniques for phase association which rely on fixed wave speed models and associate events one by one. These methods fail when the event rates become high or where the 4D complexity of elastic wave speeds cannot be ignored. Here, we introduce HARPA, a deep learning solution to this problem. HARPA is a high-rate association framework which incorporates wave physics by leveraging deep generative models and travel time neural fields. Instead of associating events one by one, it lifts arrival sequences to probability distributions and compares them using an optimal transport metric. The generative travel time neural fields are used to estimate the wave speed simultaneously with association. HARPA outperforms state-of-the-art association methods for both real seismic data and complex synthetic models and paves the way for improved understanding of seismicity while establishing a new seismic data analysis paradigm.
• Abstract（参考訳）: 地震科学と地震学は、震源となる地震と地震を関連付ける能力に依存している。 深層学習に基づく地震検出アルゴリズムは急速に進歩し、これまでない明快な微地震を日常的に検出し、より微細な時空間スケールで断層力学に関する情報を提供する。 しかし、この検出の密度化は、固定波速度モデルに依存し、事象を一つずつ関連付ける位相アソシエーションの既存の手法を圧倒する可能性がある。 これらの手法は、事象率が高くなったり、弾性波速度の4次元複雑さを無視できない場合に失敗する。 本稿では,この問題に対するディープラーニングソリューションであるHARPAを紹介する。 HARPAは、深層生成モデルと走行時間ニューラルフィールドを活用することで波動物理学を取り入れた高速度アソシエーションフレームワークである。 事象を1つずつ関連付ける代わりに、到着シーケンスを確率分布に上げ、最適な輸送計量を用いてそれらを比較する。 生成進行時間ニューラルフィールドを用いて、関連性と同時に波速を推定する。 HARPAは、実際の地震データと複雑な合成モデルの両方の最先端の関連法より優れており、新しい地震データ分析パラダイムを確立しながら、地震の理解を深める道を開く。

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