一种基于人工智能的模板匹配地震检测方法

    公开(公告)号:CN119882025A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510275507.6

    申请日:2025-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的模板匹配地震检测方法,步骤包括:利用深度学习检测模型提取出有效震相数据;将有效地震波形作为机器检测地震波形模板;截取人工地震监测波形作为人工检测地震波形模板;共建模板地震波形库;获得各个震相的模板波形;从连续波形数据中截取出疑似存在地震事件的待检连续波形,并将待检连续波形与模板地震波形库中各个地震波形模板的各个震相的模板波形进行匹配计算。该模板匹配地震检测方法通过将待检连续波形与模板地震波形库中各个地震波形模板的各个震相的模板波形进行匹配计算,能够快速准确的实现待检连续波形的识别判断,从而快速判断出待检连续波形中是否存在地震事件。

    一种水力压裂地震可能性预测方法

    公开(公告)号:CN119828209A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411893223.5

    申请日:2024-12-20

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明提供了一种水力压裂地震可能性预测方法,涉及水力压裂技术领域,该方法包括构建结合重要性采样方法的物理约束深度算子网络模型;收集和处理在不同场景下的数据作为训练数据;对物理约束深度算子网络模型进行迭代训练,得到最优步的物理约束深度算子网络模型权重;对物理约束深度算子网络模型进行初始化,并根据目标水力压裂地震预测任务数据,得到目标场景下的水力压裂地震可能性预测结果。本发明将重要性采样融入到深度算子网络中,通过计算函数集中各函数的重要性、自适应改变采样分布,从而加速模型收敛和提高模型稳定性,解决了在无标签数据场景下训练难度大、收敛速度缓慢、求解精度低的问题,对水力压裂地震可能性进行更精准的预测。

    结合多源特征与协同损失的单台站地震定位系统及方法

    公开(公告)号:CN119805557A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411869884.4

    申请日:2024-12-18

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种结合多源特征与协同损失的单台站地震定位系统及方法,涉及地震定位技术领域,其中单台站地震定位系统包括数据预处理模块、模型训练模块、单台震源定位模型;通过查询地震目录信息,将三分量波形数据输入数据预处理模块,将预处理后的的地震波形数据输入单台震源定位模型中,对各个网络模块进行训练,得到单台站地震定位系统,并输出时序特征张量、时频特征张量和台站信息特征张量;将训练好的地震定位系统用于预测震源深度和震中距,将台站采集到的地震波形数据输入数据预处理模块,得到标准化的波形数据,输入至地震震源定位模块,输出该台站的震源深度和震中距的预测结果。

    一种地下水封洞库井上下联合微地震监测系统与方法

    公开(公告)号:CN119781054A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411907289.5

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本发明提出一种地下水封洞库井上下联合微地震监测系统与方法,其中方法包括获取地下水封洞库区域的地质构造数据;基于地质构造数据和安装要求确定微震监测设备的安装方案,其中安装要求包括井下传感器布置要求和井上传感器布置要求;在按安装方案完成微震监测设备的安装后,利用微震监测设备采集传感器实时数据;基于传感器实时数据进行震动事件拾取;基于拾取的震动事件进行定位和能量计算以得到震动事件的等级进而确定地下水封洞库危险区域。

    轻量化现地地震动参数预测模型构建方法和地震预警系统

    公开(公告)号:CN119716988A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202510014919.4

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本申请涉及地震预测技术领域,具体提供一种轻量化现地地震动参数预测模型构建方法和地震预警系统。该轻量化现地地震动参数预测模型构建方法包括:根据地震P波到达时的加速度波形数据,对初始预测模型进行训练,获得预训练预测模型;将所述预训练预测模型作为教师模型,通过蒸馏将所述教师模型的知识迁移到学生模型中;基于所述学生模型构建轻量化现地地震动参数预测模型。该方法通过蒸馏将预训练预测模型中的知识迁移到学生模型中,可以降低学生模型的复杂度和计算量;再基于学生模型构建轻量化现地地震动参数预测模型,可以在保证现地地震动参数预测效率的同时,降低模型对硬件资源的需求,拓展了模型的可部署场景。

    一种基于强震动加速度记录的震中位置快速估计方法

    公开(公告)号:CN119716968A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202510215041.0

    申请日:2025-02-26

    Abstract: 本发明公开一种基于强震动加速度记录的震中位置快速估计方法,属于地球物理技术领域,用于地震的震中位置估计,包括对地震的P波到时进行提取,构建台站P波到时观测方程,初选拟准观测并初算真误差估值,使用随机样本一致算法RANSAC拟合特征向量并进行内外点标识,复选内点为拟准观测并复算真误差估值,输出地震要素。本发明引入更为高效和迅速的拟准观测选择方案从而优化粗差拟准检定方法的精确性,实现基于强震动观测手段的大震震中位置实时快速估算;实现了更为准确和可靠的地震震中位置确定,可为地震快速预警与震后应急响应提供技术支撑。

    基于无人机和深度学习的山区地震隐患预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119291757B

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411844087.0

    申请日:2024-12-15

    Abstract: 本申请涉及防灾减灾技术领域,公开一种基于无人机和深度学习的山区地震隐患预测方法及系统,采用无人机对待预测山区进行影像采集和数据记录,获取待预测山区的影像数据,依据影像数据构建三维待测地形模型;从三维待测地形模型中提取待预测山区的地形信息,采集待预测山区的地质信息,对待预测山区进行基频预测,得到山区基频信息;依据山区基频信息、地质信息和地形信息对待预测山区进行地震动放大效应预测,获取地震波作用下的待预测山区中的各特征点的地震动放大系数包络值并进行地震隐患等级分类,绘制待预测山区的地震灾害隐患分布图。本发明改善了难以发现震前山区地震灾害隐患的问题,为山区地震灾害的防治提供更加有效的参考。

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