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地震相识别技术是进行沉积环境分析与储层预测的有力工具.传统的人工地震相识别方法不仅工作量大,而且效率非常低.目前利用深度学习方法可以大幅度提高地震相识别的效率,但是受限于有限的数据集和网络提取特征能力,对样本数量少的地震相识别效果较差.针对上述问题,本文提出了基于改进U-Net的多属性地震相识别方法.首先通过弹性形变算法来扩增数据集,将经过属性选择后的多属性数据体作为输入数据,提高输入数据的数量和质量;其次通过引入注意力机制对网络提取的特征添加权重,提高U-Net网络提取特征的能力;并在损失函数中引入Dice指数,解决了样本不均衡问题.经过数值实验表明,基于改进U-Net模型可有效提高地震相预测准确率. 相似文献
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近年来,机器学习的快速发展在计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等领域取得前所未有的成绩。地震研究学科众多,包括地震学、大地测量学、地球化学、地球电磁学和地质学等,研究产生的多源、复杂、海量数据高度符合机器学习对于训练数据的要求,因此许多学者将机器学习方法引入到地震预测中。本文基于机器学习背景、地震预测应用流程和评价方法等方面,回顾了近年来基于机器学习方法,利用不同学科数据进行地震预测的应用概况和主要进展,并对机器学习在地震预测中的应用进行总结和讨论。 相似文献
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中国数字地震台网 (CDSN)自建立以来 ,数据管理中心 (DMC)已收集了大量连续的地震记录资料。这些资料过去有的以磁带、磁盘为介质提供给地震专家和地球物理学家们 ,在地震预测预报、地震科学研究、地壳运动及地壳构造的研究中发挥了积极作用 ,同时台网产出的高质量的数字地震记录资料也得到了中外专家的一致好评。随着计算机技术和网络技术的快速发展 ,数字地震台网观测产生的大量数字地震记录 ,可通过计算机网络技术和计算机数据库技术达到信息资源的共享 ,快捷方便地服务于地震科研 ,使台网的数字地震记录不仅为大地震预测预报、地震研… 相似文献
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破坏性地震往往导致严重的经济损失及人员伤亡,对地震损失价值评价有助于震前找出抗震弱点,提高抗震能力,实现减轻地震灾害损失的目的。传统空间模型在地震数据处理过程中,无法处理大数据对空间尺度选择的干扰,存在地震损失评估结果偏差大以及波动性高的弊端。因此,在云计算平台下,提出基于大数据的地震损失价值评估模型设计,对模型HAZ-China大数据的服务层次、地震应用服务层以及HAZ-China大数据体系结构进行设计,为用户提供震前、震时以及震后的地震损失价值评估服务。模型采用HBase分布式数据库实现大数据的存储和分析,设计房屋震害数据库以及云计算模型,通过考虑大数据因素的地震灾害损失综合评估过程,实现地震损失价值的准确评估。实验结果说明,所设计模型可实现地震损失价值的准确评估,具有较高的评估精度和稳定性。 相似文献
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地震数据体结构特征,指对二维或三维地震数据体中每一地震道离散数据点按时间顺序排列所显示的波形特征。应用地震数据体结构特征法对储层进行油气预测,是近年来新兴的一项储层预测技术。塔河油田八区的主产层为碳酸盐岩裂缝一缝洞型储层,具有很强的非均质性,给储层的油气预测带来了一定的困难。针对塔河油田八区特殊的地质条件,采用了地震数据体结构特征法对该区奥陶系储层进行了油气预测,并对油区内、外的区域进行了有利区块的划分。在有利区块中设计的18口钻探井位,经钻井证实均获得了较高的油气产量,取得了很好的经济效益。 相似文献
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地震数据集成共享在地震监测与分析中具有重要作用。为此,针对传统基于数字图书馆的地震数据集成化共享方法集成度低、共享率差的问题,研究一种新的地震数据集成与共享方法,该方法分为两个阶段,先是利用数据仓库技术对地震数据进行集成,包括数据抽取、清洗、归约、装载等;后建立共享平台,完成数据透明式访问,实现数据共享。结果表明:利用该文章所提出的方法对大规模地震数据进行集成化共享,集成度达到95.68%,共享率达到87.34%,为遥测地震监测与预防提供了有效的数据查询平台。 相似文献
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大数据技术为处理海量地震观测数据提供了一种新的数据存储与计算模式。为了解决现有基于关系数据库存储方案的读写速度低、用户并发度低和可扩展性差等问题,以地震前兆观测数据为例,在详细分析业务需求的基础上,提出了基于HBase和Open TSDB的地震大数据存储方案,搭建了大数据测试平台,完成了不同存储方案下查询、插入性能实验和并发性实验。实验结果表明,与关系数据库存储方案相比,基于HBase和Open TSDB的存储方案具有很好的可扩展性和并发性,经过优化后的HBase存储方案具有更高的读取和存储性能。 相似文献
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近年来,深度学习的发展给科研人员开辟了地震定位研究的新思路,科研人员将深度学习技术应用于地震定位并取得了较好的效果。文章首先介绍根据神经网络的编码与解码对深度神经网络的分类,然后对深度学习的基本流程进行总结,最后对深度学习中广泛应用于地震定位的方法进行综述,总结不同方法的特点和实际应用情况。结果表明：深度学习方法能够实现地震事件的自动定位,且定位的精度较高,缩短了地震定位所需时间,在处理地震大数据方面也具有明显优势,能够克服目前传统地球物理方法在地震定位方面的一些不足之处。相信随着深度学习技术的进一步发展,必将更为广泛地应用于地震定位研究中。 相似文献
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A PRELIMINARY STUDY ON THE METHOD OF SEISMIC INTENSITY ASSESSMENT BASED ON RESIDENTIAL BUILDING DATA AND HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES 
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下载免费PDF全文 After destructive earthquakes, the assessment result of seismic intensity is an important decision-making basis for emergency rescue, recovery and reconstruction. This job requires higher timeliness by government and society. Because remote sensing technology is not affected by the terrible traffic conditions on the ground after the earthquake, large-scale seismic damage information in the earthquake area can be collected in a short time by the remote sensing image. The remote sensing technique plays a more and more important role in rapid acquisition of seismic damage information, emergency rescue decision-making, seismic intensity assessment and other work. On the basis of previous studies, this paper proposes a new method to assess seismic intensity by using remote sensing image, i.e. to interpret the building collapse rate of a residential quarter after an earthquake by high-resolution remote sensing images. If there already are detailed building data and building structure vulnerability matrix data of a residential area, we can calculate the building collapse rate under any intensity values in this residential area by using the theory of earthquake damage prediction. Assuming that the building collapse rate interpreted by remote sensing is equal to the building collapse rate predicted by using the existing data, it will be easy to calculate the actual seismic intensity of the residential area in this earthquake event. Based on this idea, according to the relevant standard specifications issued by China Earthquake Administration, this paper puts forward some functional models, such as the calculation model of building collapse rate based on remote sensing, the data matrix model of residential building structure, the prediction function matrix model of residential building collapse rate and the prediction model of residential building collapse rate. A formula for calculating seismic intensity by using remote sensing interpretation of collapse rate is also proposed. To test and verify the proposed method, this paper takes two neighboring blocks of Jiegu Town after the Yushu M7.1 earthquake in Qinghai Province as an example. The building structure matrix of the study block was constructed by using pre-earthquake 0.6m resolution satellite remote sensing image(QuickBird, acquired on November 6, 2004), post-earthquake 0.2m aerial remote sensing image(acquired by National Bureau of Surveying and Mapping, April 15, 2010) and some field investigation data. The building collapse rate in the two blocks was calculated by using the interpretation results of seismic damage from the Remote Sensing Technology Coordinating Group of China Seismological Bureau. The seismic damage matrix of building structures in Yushu area is constructed by using the abundant scientific data of the scientific investigation team of the project “Comprehensive Scientific Investigation of the Yushu M7.1 Earthquake in Qinghai Province” of China Seismological Bureau. On this basis, the collapse rate prediction function of different structures in Yushu area is constructed. According to the prediction function of collapse rate and the building structure matrix of the two blocks, the building collapse rate under different intensity values is predicted, and the curve of intensity-collapse rate function is drawn. By comparing the building collapse rate interpreted by remote sensing and the intensity-collapse rate function curve of this two blocks, the seismic intensity of both blocks are calculated to be the same value: Ⅸ degree, which is consistent with the results of the field scientific investigation of the earthquake. The validation shows that the method proposed in this paper can effectively avoid the influence caused by the difference of seismic performance of buildings and accurately evaluate seismic intensity when using remote sensing technique. The method has certain application value for earthquake emergency work. 相似文献
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为研究在地震速报等基于测震数据的业务场景中,对于地震事件检测等中间处理结果的可视化问题,本文设计实现了一套基于实时测震数据的可视化系统。该系统利用分布式消息队列Kafka实现了流式数据的缓存,利用分布式实时数据处理框架Flink实现了震相到时拾取和地震事件检测,最终利用大数据可视化组件Echarts实现了基于全国范围的各个地震台站的震相到时统计情况展示地图。通过部署与应用,该系统达到了设计的目的,实现了应有的功能,满足了实际需求。 相似文献
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通过回顾甘肃省近20多年的地震预报工作,发现年尺度地震预报成功率不足8％。分析了年尺度地震预报成功率低下的原因和提高年尺度地震预报成功率在实现具有减灾实效地震预报的目标中的重要意义。最后提出了在对甘肃及邻区地震构造环境、地球物理场和地震资料搜集、整理和分析的基础上,探讨其与强震活动的关联性,寻找地震发生的时、空、强分布规律,建立具有明确构造物理含义的地震预测模型,先进行长期地震危险性分析,再开展年尺度的地震跟踪预报的新思路。沿用这一思路,预期可以减少虚报,进而提高年尺度地震预报成功率。 相似文献
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不规则采样地震数据会对地震数据的多道处理造成严重影响,将非均匀Fourier变换和贝叶斯参数反演方法相结合,对不规则空间带限地震数据进行反演重建.对每一个频率依据最小视速度确定出重建数据的带宽,然后从不规则地震数据中估计出重建数据的空间Fourier系数.将不规则地震数据重建视为信息重建的地球物理反演问题,运用贝叶斯参数反演理论来估计Fourier系数.在反演求解时,使用共轭梯度算法,以保证求解的稳定性,加快解的收敛速度.理论模型和实际资料处理验证了本方法的有效性和实用性. 相似文献
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在地震勘探领域,尤其是海洋地震勘探中,多次波一直是影响地震处理与解释的主要因素之一.本文基于x-t域的反馈模型及多次波衰减的理论,详尽推导了x-t域反数据处理的方法;基于平面波域多次波的产生机制,借鉴x-t域反数据处理的方法,推导出在平面波域进行反数据处理的原理.文中给出一个有限差分的模拟数据进行测试,处理结果表明,本方法可以有效地衰减表层相关多次波,提高地震数据分析的精确性,在保护了一次波能量的同时,可以更加有效快捷地去除多次波. 相似文献