Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXII.G.263

Разработка системы анализа сейсмологических данных Хабаровского края на основе использования нейросетевых методов

Вихтенко Э.М. (1), Глеков М.С. (1), Манжула И.С. (2)
(1) ФГБОУ ВО Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск, Россия
(2) Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия
В настоящее время в Хабаровском крае выполняются работы по созданию региональной сети сейсмологического мониторинга, включающей информационно-программные компоненты для автоматической обработки сейсмических данных. Задача разработки системы сейсмологического мониторинга актуальна для Хабаровского края, так как сейсмичность региона плохо изучена, что связано, в первую очередь с труднодоступностью территорий. Для решения поставленной проблемы планируется размещение по Хабаровскому краю сети пунктов сейсмологических наблюдений, оборудованных экономичными сейсмостанциями на базе низкочастотных геофонов. Получаемые от таких сейсмостанций данные сильно зашумлены, причем каждый набор таких данных уникален. В то же время формат получаемых данных от разных источников также различается. В связи с этим и возникла задача разработки оригинальной системы анализа сейсмологических данных Хабаровского края.
На основе анализа имеющихся решений принято решение использовать для обработки сейсмологических данных рекуррентные нейронные сети (далее - RNN). RNN предлагают ряд преимуществ перед другими методами в контексте анализа временных рядов, например, фиксация временных зависимостей, сохранение информации из предыдущих временных шагов для прогнозов на основе прошлых событий, возможность обрабатывать входные последовательности различной длины, учет долгосрочных зависимостей.
Кроме модуля, реализующего RNN, в состав системы анализа сейсмологических данных Хабаровского края входит модуль ввода данных, обеспечивающий хранение необходимой информации в базе данных, в том числе сведения о расположении и характеристики сейсмостанций, а также модули предобработки и постобработки данных. Ключевой задачей модуля предобработки данных является очистка набора от выявленных систематических шумов.
Работа выполнена при поддержке гранта РНФ, проект № 24-17-20031 "Комплексная система анализа сейсмических данных на основе использования нейросетевых методов обработки данных и концепции гражданской науки, её реализация в Хабаровском крае и соседних регионах".

Ключевые слова: сейсмологической мониторинг, обработка сейсмологических данных, рекуррентные нейронные сети, программный комплекс

Дистанционные методы в геологии и геофизике