Расширенный поиск
Система автоматического распознавания типов источников региональных сейсмических событий
1 Кольский филиал Федерального исследовательского центра «“Единая геофизическая служба РАН”, г. Апатиты, Россия
2 Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра “Информатика и управление” РАН, г. Москва, Россия
2 Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра “Информатика и управление” РАН, г. Москва, Россия
Журнал: Сейсмические приборы
Том: 58
Номер: 2
Год: 2022
Страницы: 39-56
УДК: 550.34.064, 550.34.03
DOI: 10.21455/si2022.2-2
Показать библиографическую ссылку
Асминг В.Э., Асминг С.В., Федоров А.В., Евтюгина З.А., Чигирев Е.Н., Кременецкая Е.О. Система автоматического распознавания типов источников региональных сейсмических событий // Сейсмические приборы. 2022. Т. 58. № 2. С. 39-56. DOI: 10.21455/si2022.2-2
@article{АсмингСистема2022,
author = "Асминг, В. Э. and Асминг, С. В. and Федоров, А. В. and Евтюгина, З. А. and Чигирев, Е. Н. and Кременецкая, Е. О.",
title = "Система автоматического распознавания типов источников региональных сейсмических событий",
journal = "Сейсмические приборы",
year = 2022,
volume = "58",
number = "2",
pages = "39-56",
doi = "10.21455/si2022.2-2",
language = "Russian"
}
Скопировать ссылку в формате ГОСТ
Скопировать ссылку BibTex
Файлы:
Ключевые слова: сейсмическое событие, взрывы, землетрясения, дискриминация, байесовская сеть доверия
Аннотация: Предложен подход к распознаванию типов источников сейсмических событий, основанный на объединении нескольких разнородных параметров записей события и информации о территории, на которой произошло сейсмическое событие. Используются следующие параметры записей: отношение амплитуд объемных волн, отношение частей спектров в высоких и низких частотах, магнитуда, параметр спектрального постоянства. Информация о территории включает в себя данные о наличии водоемов, ледников, рудников и упрощенную информацию о естественной сейсмической активности. Объединение производится с использованием байесовской сети доверия специального типа. Решения, принимаемые сетью, носят вероятностный характер; вероятность понимается в байесовском смысле, т.е. как степень уверенности в истинности суждения, заключающегося в причислении события к тому или иному типу (рудничный взрыв, прочий взрыв на суше, подводный взрыв, землетрясение, льдотрясение). Подход реализован в виде программной системы, которая включена в программу интерактивного анализа записей сейсмических событий LOS.
Список литературы: Асминг В.Э., Федоров А.В., Прокудина А.В. Программа для интерактивной обработки сейсмиче-ских и инфразвуковых записей LOS // Российский сейсмологический журнал. 2021. Т. 3, № 1. С.27–40. https://doi.org/10.35540/2686-7907.2021.1.02
Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушкина Н.Г. Нечет-кие гибридные системы. Теория и практика / Под ред. Н.Г. Ярушкиной. М.: Физматлит, 2007. 208 с. ISBN 978-5-9221-0786-0
Годзиковская А.А. Местные взрывы и землетрясения. М.: Гидропроект, 1995. 100 с.
Годзиковская А.А., Бесстрашнов В.М., Лабзина Е.Ю. Проблемы использования каталогов зем-летрясений при решении прикладных сейсмологических задач // Геодинамика и техноге-нез (Материалы Всероссийского совещания). Ярославль, 2000. С.38–40.
Годзиковская А.А., Асминг В.Э., Виноградов Ю.А. Ретроспективный анализ первичных материа-лов по сейсмичности Кольского полуострова и прилегающих территорий в XX веке. М.: Ваш полиграфический партнер, 2010. 130 с.
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети. Логико-вероятностный под-ход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Федоров А.В., Асминг В.Э. Новые подходы к детальному изучению сейсмичности на примере архипелага Шпицберген // Современные методы обработки и интерпретации сейсмологи-ческих данных: Тезисы XIV Международной сейсмологической школы / Отв. ред. А.А. Маловичко. Обнинск: ФИЦ ЕГС РАН, 2019. С.102.
Anderson D.N., Randall G.E., Whitaker R.W., Arrowsmith S.J., Arrowsmith M.D., Fagan D.K., Tay-lor S.R., Selby N.D., Schult F.R., Kraft G.D., Walter W.R. Seismic event identification // WIREs Computational Statistics. 2010. V. 2, Iss. 4. P.414–432. https://doi.org/10.1002/wics.105
Beyreuther M., Hammer C., Wassermann J., Ohrnberger M., Megies T. Constructing a hidden Markov model based earthquake detector: application to induced seismicity // Geophys. J. Int. 2012. V. 189, Iss. 1. P.602–610. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2012.05361.x
Casella G., George E.I. Explaining the Gibbs sampler // The American Statistician. 1992. V. 46, Iss. 3. P.167–174. http://dx.doi.org/10.1080/00031305.1992.10475878
Cox R.T. Algebra of Probable Inference.Johns Hopkins University Press, 2001. 127 p.
Dong L., Wesseloo J., Potvin Y., Li X. Discrimination of mine seismic events and blasts using the fisher classifier, naive bayesian classifier and logistic regression // Rock Mech. Rock Eng.2016. V. 49, Iss. 1. P.183–211. https://doi.org/10.1007/s00603-015-0733-y
Gitterman Y., Ben-Avraham Z., Ginzburg A. Spectral analysis of underwater explosions in the Dead Sea // Geophys. J. Int. 1998. V. 134, N 2. P.460–472.
Kortström J., Uski M., Tiira T. Automatic classification of seismic events within a regional seismograph network // Computers & Geosciences. 2016. V. 87. P.22–30. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2015.11.006
Kremenetskaya E., Asming V., Jevtjugina Z., Ringdal F. Study of regional surface waves and frequen-cy-dependent MS:mb discrimination in the European Arctic // Monitoring the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty: Seismic Event Discrimination and Identification. Basel: Birkhäuser, 2002. P.721–733.
Linville L., Pankow K., Draelos T. Deep learning models augment analyst decisions for event discrimination // Geophys. Res. Lett. 2019. V. 46, N 7. P.3643–3651. https://doi.org/10.1029/2018GL081119
Nefedov A. Support Vector Machines: A Simple Tutorial. 2016. 34 p. https://sustech-cs-courses. gi-thub.io/IDA/materials/Classification/SVM_tutorial.pdf
O’Rourke C.T., Baker G.E., Sheehan A.F. Using P/S amplitude ratios for seismic discrimination at local distances // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2016. V. 106, N 5. P.2320–2331. https://doi.org/10.1785/0120160035
Pomeroy P.W., Best W.J., McEvilly T.V. Test ban treaty verification with regional data–A review // Bull. Seismol. Soc. Amer. 1982. V. 72, N 6B. P.S89–S129.
Ringdal F., Kremenetskaya E., Asming V. Observed characteristics of regional seismic phases and implications for P/S discrimination in the European Arctic // Monitoring the Comprehensive Nu-clear-Test-Ban Treaty: Seismic Event Discrimination and Identification. Basel: Birkhäuser, 2002. P.701–719.
Yıldırım E., Gülbağ A., Horasan G., Doğan E. Discrimination of quarry blasts and earthquakes in the vicinity of Istanbul using soft computing techniques // Computers & Geosciences. 2011. V. 37, Iss. 9. P.1209–1217. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2010.09.005
Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушкина Н.Г. Нечет-кие гибридные системы. Теория и практика / Под ред. Н.Г. Ярушкиной. М.: Физматлит, 2007. 208 с. ISBN 978-5-9221-0786-0
Годзиковская А.А. Местные взрывы и землетрясения. М.: Гидропроект, 1995. 100 с.
Годзиковская А.А., Бесстрашнов В.М., Лабзина Е.Ю. Проблемы использования каталогов зем-летрясений при решении прикладных сейсмологических задач // Геодинамика и техноге-нез (Материалы Всероссийского совещания). Ярославль, 2000. С.38–40.
Годзиковская А.А., Асминг В.Э., Виноградов Ю.А. Ретроспективный анализ первичных материа-лов по сейсмичности Кольского полуострова и прилегающих территорий в XX веке. М.: Ваш полиграфический партнер, 2010. 130 с.
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети. Логико-вероятностный под-ход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Федоров А.В., Асминг В.Э. Новые подходы к детальному изучению сейсмичности на примере архипелага Шпицберген // Современные методы обработки и интерпретации сейсмологи-ческих данных: Тезисы XIV Международной сейсмологической школы / Отв. ред. А.А. Маловичко. Обнинск: ФИЦ ЕГС РАН, 2019. С.102.
Anderson D.N., Randall G.E., Whitaker R.W., Arrowsmith S.J., Arrowsmith M.D., Fagan D.K., Tay-lor S.R., Selby N.D., Schult F.R., Kraft G.D., Walter W.R. Seismic event identification // WIREs Computational Statistics. 2010. V. 2, Iss. 4. P.414–432. https://doi.org/10.1002/wics.105
Beyreuther M., Hammer C., Wassermann J., Ohrnberger M., Megies T. Constructing a hidden Markov model based earthquake detector: application to induced seismicity // Geophys. J. Int. 2012. V. 189, Iss. 1. P.602–610. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2012.05361.x
Casella G., George E.I. Explaining the Gibbs sampler // The American Statistician. 1992. V. 46, Iss. 3. P.167–174. http://dx.doi.org/10.1080/00031305.1992.10475878
Cox R.T. Algebra of Probable Inference.Johns Hopkins University Press, 2001. 127 p.
Dong L., Wesseloo J., Potvin Y., Li X. Discrimination of mine seismic events and blasts using the fisher classifier, naive bayesian classifier and logistic regression // Rock Mech. Rock Eng.2016. V. 49, Iss. 1. P.183–211. https://doi.org/10.1007/s00603-015-0733-y
Gitterman Y., Ben-Avraham Z., Ginzburg A. Spectral analysis of underwater explosions in the Dead Sea // Geophys. J. Int. 1998. V. 134, N 2. P.460–472.
Kortström J., Uski M., Tiira T. Automatic classification of seismic events within a regional seismograph network // Computers & Geosciences. 2016. V. 87. P.22–30. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2015.11.006
Kremenetskaya E., Asming V., Jevtjugina Z., Ringdal F. Study of regional surface waves and frequen-cy-dependent MS:mb discrimination in the European Arctic // Monitoring the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty: Seismic Event Discrimination and Identification. Basel: Birkhäuser, 2002. P.721–733.
Linville L., Pankow K., Draelos T. Deep learning models augment analyst decisions for event discrimination // Geophys. Res. Lett. 2019. V. 46, N 7. P.3643–3651. https://doi.org/10.1029/2018GL081119
Nefedov A. Support Vector Machines: A Simple Tutorial. 2016. 34 p. https://sustech-cs-courses. gi-thub.io/IDA/materials/Classification/SVM_tutorial.pdf
O’Rourke C.T., Baker G.E., Sheehan A.F. Using P/S amplitude ratios for seismic discrimination at local distances // Bull. Seismol. Soc. Amer. 2016. V. 106, N 5. P.2320–2331. https://doi.org/10.1785/0120160035
Pomeroy P.W., Best W.J., McEvilly T.V. Test ban treaty verification with regional data–A review // Bull. Seismol. Soc. Amer. 1982. V. 72, N 6B. P.S89–S129.
Ringdal F., Kremenetskaya E., Asming V. Observed characteristics of regional seismic phases and implications for P/S discrimination in the European Arctic // Monitoring the Comprehensive Nu-clear-Test-Ban Treaty: Seismic Event Discrimination and Identification. Basel: Birkhäuser, 2002. P.701–719.
Yıldırım E., Gülbağ A., Horasan G., Doğan E. Discrimination of quarry blasts and earthquakes in the vicinity of Istanbul using soft computing techniques // Computers & Geosciences. 2011. V. 37, Iss. 9. P.1209–1217. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2010.09.005
