白鹤滩水库库区基于深度学习的震相拾取与地震定位

摘要

近年来深度学习技术广泛应用于震相拾取与地震定位研究,采用深度神经网络搭建的EQTransformer模型对白鹤滩水库库区34个数字地震台站2016-2018年记录的连续数据进行P、S波震相拾取,并通过REAL进行震相关联和初步定位,然后使用VELEST和hypoDD地震定位算法优化地震位置.研究表明,基于深度学习的震相拾取,与白鹤滩水库地区传统的人工处理方法相比显示出更高的效率,EQTransformer模型可拾取与人工拾取相当的P、S波震相到时,其时间差的均值分别为0.03 s和0.07 s,符合正态分布.REAL初步定位后的地震个数(13815个)接近常规目录(7862个)的2倍,最终通过hypoDD获得了7108个高精度定位地震.估算的震级比常规目录中的震级平均低0.27,震级差值集中在0.7以内,最小完备震级由常规目录的ML1.4更改为ML0.6+0.27,填补了部分常规目录的震级空白,丰富了研究区域内的中小型地震.