现有技术无法衡量微地震震源距离,此发明竟解决了?

一种适用于实时地震数据处理的深度学习芯片

系统基本功能

微地震特征数据的提取对地球物理研究等领域至关重要。p波初至感应子系统与s波初至感应子系统各司其职。前者负责获取p波初至时间,后者则专注于s波初至时间的提取。这两个子系统共同为深入分析微地震活动奠定了基础。

这两个子系统协同工作,对探究微地震的成因与传播特性至关重要。比如,在地震观测点,借助它们对P波和S波到达时间的精确测定,能更精确地确定地震的地点和强度等信息。

特征提取子系统输入

特征提取子系统中,CNN单元扮演着至关重要的角色。它是系统输入的核心部分,专门负责接收微地震检测信息。这种设计确保了特征提取过程有稳定的数据支持。在具体操作时,这些数据可能来源于多个监测点,数量众多。

从数据源这一角度分析,不同区域的监测站点搜集到的微地震检测资料各具地方特色。这些资料随后被输入至CNN单元,在经过一系列的后续处理与分析后,有望揭示出各地区微地震活动的特定规律。

cnn单元内部结构

CNN单元内部构造较为复杂。首先,数据从第一卷积层的输入端进入CNN单元。接着,这些数据会依次通过多个卷积层和最大池化层。比如,第一卷积层的输出被送入第一最大池化层,再依次通过第二卷积层、第二最大池化层等,如此层层推进。

这种结构通过多次卷积和池化,能更精确地从微地震检测数据中挖掘特征。每一层都有其独特的作用,逐步筛选和提取出有用的信息,为后续分析提供更优质的数据基础。

p波初至感应子系统组成

感应子系统中的p波初始阶段也有其特定的构成部分。这部分包括第三个bilstm模块、第二个全局注意力模块以及第一个全连接层模块。第三个bilstm模块的输入端是该子系统的数据接收入口。

第一层的输出构成了该子系统的结果,这样的设计让p波初至感应系统可以高效地获取p波初至时间。在地震研究的实际操作中,这一功能有助于研究人员更精确地确定p波出现的时间,为地震相关研究提供了关键的数据支持。

s波初至感应子系统与p波初至感应子系统结构相似,均设有第四个bilstm单元、第三个全局注意力单元以及第二个全连接层单元。具体来说,第四个bilstm单元负责接收s波初至感应子系统的数据输入。

该子系统的最终输出由第二全连接层单元的输出构成。凭借这种结构,系统能够精确地获取s波初至时间,这对于深入探究微地震活动至关重要。

系统训练与应用

特征提取子模块、p波首次到达感应模块以及s波首次到达感应模块均需接受训练。这些模块使用微地震探测数据及相应的标签来构建训练集,经过训练后,各个模块便在处理器中得以部署。

这些经过训练的子系统在地震监测和研究方面能起到关键作用。它们能更精确地辅助地震预警等工作。那么,你有没有想过,这些子系统在未来的地震预测中,还能探索哪些新的用途?

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