Сейсмические приборы: статья

О ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ СЕЙСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
А.Е. ГАННИБАЛ1,2
1 Геологический институт Кольского научного центра РАН
2 Кольский филиал Федерального исследовательского центра “Единая геофизическая служба РАН”
Журнал: Сейсмические приборы
Том: 54
Номер: 3
Год: 2018
Страницы: 5-21
УДК: 004.032.26:550.34.064
DOI: 10.21455/si2018.3-1
Ключевые слова: нейронные сети, сейсмический мониторинг, сейсмические данные, классификация
Аннотация: Настоящая работа посвящена рассмотрению возможностей применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для сейсмического мониторинга, под которым понимается задача обнаружения и распознавания сейсмических событий с последующей оценкой природы и причины их возникновения. Задача эта не всегда имеет эффективное решение с применением известных методов аналитического и численного моделирования. Поэтому автором рассмотрена возможность применения ИНС для ее решения. Этот подход пользуется определенным интересом в научной литературе, и ему посвящен целый ряд публикаций. В данной работе автором сделана попытка со своих позиций обобщить и систематизировать основные сведения о нейронных сетях, их устройстве и принципах работы. В статье структурированы принципы обработки данных нейронными сетями. В качестве базовой единицы ИНС взят слой, что упрощает понимание структуры и принципов работы ИНС и может быть особенно полезно при решении прикладных задач. Прикладная часть работы посвящена особенностям применения нейронных сетей в задачах сейсмического мониторинга. Приведены основные типы данных, характерные для задач сейсмического мониторинга. Рассмотрены особенности их использования в нейронных сетях. В заключительной, третьей части работы приведен пример практического использования нейронной сети для задачи обнаружения ложных сейсмических событий. На основе перцептрона автором построен нейронный классификатор, с помощью которого выполнен поиск ложных срабатываний детектора слабых сейсмических событий. Итоговая точность детектора составила 88 %. Таким образом, в работе показано на практическом примере, что несмотря на сравнительную простоту устройства ИНС, они способны решать сложные задачи сейсмического мониторинга при существенной экономии времени и затрат человеческого труда на подготовку и обработку сейсмических данных.