CN110032975A - 一种地震震相的拾取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种地震震相的拾取方法，该方法构建了基于多任务深度卷积神经网络模型，通过定义加权的分类损失函数，设计了分类和回归的联合损失函数，利用可获取的某个区域台网大规模三分向台站波形数据集对模型进行训练、验证和测试，实现对震相的检测识别和到时的精确拾取，然后采用迁移学习和数据增强方法，将模型应用于目标区域台网小规模数据集的训练、验证和测试中，实现对目标区域震相拾取。本发明提出利用多任务卷积神经网络同时实现地震震相的检测识别和到时估计，利用迁移学习实现对仅有小型数据集的目标区域的震相精确拾取，解决了地震震相的拾取难题。
Description
技术领域
本发明属于地震信号检测和估计领域，具体涉及一种地震震相的拾取方法。
背景技术
地震震相的拾取是依据地震监测台站记录到的数据，检测信号、判别震相和估计到时的过程，是地震台站数据处理的重要环节。由于从地震震源到台站传感器接收端，地震波形受到源机制、应力降、频散、场地效应、震相转换以及多种噪声源干扰等多种因素的影响，使得台站记录到的地震信号十分复杂，传统方法都是从地震震相某一个或几个特征出发实现震相检测和识别，未能涵盖波形数据中包含的所有特征，另外采用这些方法还需要对数据进行大量预处理工作，提取所需要特征，仔细设定检测阈值，这些都对结果影响很大。而震相拾取的准确性，将直接影响到后续的事件关联检测和事件定位的准确性，因此，震相拾取一直是地震信号处理领域的研究热点。学术界针对地震震相拾取问题开展了广泛的研究，提出了多种方法：基于短时平均与长时平均比的方法(STA/LTA)实现震相信号检测、基于自回归赤池信息准则(AR-AIC)的震相信号到时精确估计、基于偏度和峰度等高阶统计量的震相检测方法、基于地震波整体包络特征的震相检测识别方法以及基于规则和传统神经网络的震相识别方法等。尽管学者们做了大量努力，提出了多种方法，但震相自动拾取与人工分析结果之间还存在一定差距。
发明内容
本发明的目的是提供一种地震震相的拾取方法，解决了对不同地质结构区域的地震震相不能精确拾取的难题。
本发明的技术方案为：。
有益效果：本发明。
附图说明
图1为本发明用于地震震相拾取的多任务卷积神经网络结构图；
图2为美国南加利福尼亚区域地震台网大型数据集训练和验证集联合损失曲线；
图3为迁移后模型形状及参数图；
图4为东北地区台网小型数据集训练和验证集联合损失曲线
图5为东北地区台站震相拾取测试情况示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明提供一种地震震相的拾取方法，具体包括以下步骤：
S1、设计并训练用于地震震相拾取的多任务卷积神经网络；
S1.1、建立一个多任务模型：包括卷积基和全连接层，卷积基以三分向地震台站的波形数据作为输入(选取的波形数据是以人工拾取的到时为窗口中心截取的数据)，共有5个卷积层，每个卷积层都利用批量正则化层(batch normalization)以防止过拟合，利用非线性函数(如ReLU非线性函数)作为激活函数，每个卷积层之间都采用池化层，用于压缩数据和参数的量，减少过拟合；从而实现数据特征的提取；
所述全连接层包括两个分支，一个分支是由归一化指数函数(softmax)构成的分类全连接层，实现对震相检测和识别(P、S、N)并输出，输出的震相分为3类：分别为类别0、1、2，类别0代表P震相、类别1代表S震相、类别2代表噪声；
另一个分支是由线性激活函数构成的回归全连接层，实现对震相到时的精确估计并输出，以人工拾取的实际到时在数据窗口中对应的秒数作为其回归拟合值。
S1.2、设计联合损失函数实现对模型的整体优化，联合损失函数定义如下：L(tpi,ppi,tat,pat)＝Lcls(tpi,ppi)+λΙA(tpi)Lreg(tat,pat) (1)
公式中Lcls是分类损失函数，Lreg是回归损失函数，tpi、tat分别是模型训练时的目标震相名称和到时值，ppi、pat是模型训练时的预测震相名称和到时值。ΙA(tpi)是指示函数，其定义为:
表示只有当目标震相为P或S时，回归损失才起作用。λ是权重参数，以控制分类和回归损失在联合损失函数中所占的比例，模型训练将优先对单个损失值最大的任务进行优化；
将公式(1)中的分类损失函数Lcls定义为加权的softmax交叉熵损失函数，为不同震相的识别结果分配不同的权重，以体现不同的震相分类结果对损失函数的影响不同，达到最佳的分类性能，得到公式(3)：
其中tpi、tpi分别为目标及预测的震相名称，Ι(x)为指示函数，当x为真时Ι(x)＝1。表示模型预测震相为x的概率。α，β为小于1的权重参数，通过对不同的α，β值进行尝试，以模型训练的准确性作为标准，选择合适的权重参数值。
公式(1)中的回归损失函数Lreg定义为均方误差损失函数(MSE)，如公式(4)所示,其中tat,pat分别是模型训练时目标震相到时和预测震相到时，n为一次训练一批数据(batch)的个数，MSE是求一个batch的平均误差的函数。
S1.3、利用某个区域台网大型数据集对多任务模型进行训练和验证：
1)获取某个区域台网大型数据集中的地震传感器采集的波形数据；
2)以4s为窗口截取波形数据；
3)对截取的波形数据进行去线性、滤波以及以每段数据的最大值对数据进行归一化操作；
4)将预处理后的波形数据输入到多任务模型进行训练和验证得到用于震相拾取的多任务模型，确定其中的卷积基；
模型训练采用Adam随机优化算法，采用默认学习率0.001，数据批量设置为480个，数据批量控制了每次迭代采用多少数据量。采用1块NVIDIA TITANV图形处理单元(GPU)进行处理，学习过程的终止设定为验证集的损失值在先前5轮训练中不再下降，选择在验证集上具有最低损失值参数作为最终的模型参数。
S1.4、利用迁移学习将大型数据集训练得到的模型应用于目标区域台网小规模数据集，确定全连接层参数：方法是保留训练好的卷积基，即在训练过程中这些层的权重保持不变，在其顶部添加新的全连接层，并用新的输入数据运行整个模型，得到全连接层参数，从而得到多任务卷积神经网络。
对于目标区域台网小型数据集，可以采用数据增强方法，增强模型的泛化能力。数据增强方式包括平移和加噪，平移是对截取的震相数据在[-05s,0.5s]时间范围内随机移动；加噪是对波形每个采样点幅值进行高斯随机扰动。同时为迁移后的模型添加Dropout层，随机舍弃该层输出参数，进一步降低过拟合现象。
S2、获取目标区域台网的三分向地震台站的波形数据；
S3、以4s为窗口截取波形数据；
S4、对截取的波形数据进行去线性、滤波以及以每段数据的最大值对数据进行归一化操作；
S5、将预处理后的波形数据输入到S1得到的多任务卷积神经网络，得到震相类别和精确的震相到时估计值。
S6、根据拾取的震相确定地震发震时刻和位置。
本发明的基本思想是构建多任务卷积神经网络实现对三分向地震台站的震相检测识别和到时的精确估计，该模型建立两个输出分支：分类分支用于震相检测识别，回归分支用于震相的精确到时估计，设计了加权的分类损失函数，并结合均方误差回归损失建立联合损失函数，利用某区域台网三分向台站大规模数据集对卷积神经网络的模型参数进行训练。考虑到不同区域地质结构差异所带来的地震震相的区域特征，采用迁移学习和数据增强方法，将大型数据集训练得到的模型应用于目标区域台网小型数据集的训练、验证和测试中，实现对目标区域震相的精确拾取。
实施例：
按照上述方法，构建多任务卷积神经网络模型，结构如图1所示。利用美国南加利福尼亚地震网络(SCSN)的200万条数据对设计的卷积神经网络模型进行训练、验证和测试。数据为三分向台站震相的标注数据，震相主要是直达波P、S和噪声N，噪声数据为检测信号前5s数据。数据采样率为100，以人工拾取的震相到时为中心，以4s为时间窗口截取数据。数据预处理包括对数据进行去线性、在(0-20HZ)频带滤波，以每段数据最大值对数据进行归一化处理。图2是模型训练时联合损失值随着迭代轮数下降情况，可以看到第9轮验证集的总体损失值达到最小值0.20，此时验证集震相识别准确性达到98.23％，到时估计准确性达到98.25％。在1块NVIDIA TITANV图形处理单元上进行模型训练，训练用时约30分钟。
选取了50万条数据进行了测试，利用查准率和查全率指标对震相识别的性能进行了评估。首先定义了如下的混淆矩阵，如表1所示。
表1混淆矩阵定义
定义P震相的查准率和查全率分别为：
同理，S震相的查准率和查全率为：
将本方法的测试结果与全面禁止核试验条约国际数据中心(IDC)系统中的P类(Pg)，S类(Lg)震相在查准率和查全率性能方面进行了比较，结果见表2，可见本方法在查全率和查准率方面远超过IDC。
表2本方法与IDC方法震相识别性能比较
在到时估计方面，将本发明与IDC目前方法进行了比较，比较了到时误差的均值、标准差、50％的分位数和75％的分位数，具体情况见表3。结果表明IDC到时误差的均值、标准差以及75％分位数都远大于本文方法。总体上，本发明的到时估计结果更稳定。
表3本文方法与IDC方法估计到时误差的比较
保存本发明中训练好的模型的卷积基，冻结其参数，在其顶部添加新的全连接层，训练全连接层参数，迁移后模型形状参数如图3所示。获取了我国东北地区台网中6个台站震相数据(直达波P、S和噪声N)，将原始数据经过数据增强，共得到13000个样本，用其作为训练、验证和测试集。将模型训练终止条件设定为验证集的损失值在先前10轮训练中不再下降。到第54轮时，验证集的总体损失值达到最小0.30，如图4所示，此时验证集震相识别准确性达到87.0％，到时估计准确性达到86.27％，训练用时小于1分钟。测试集P、S震相识别的查全率分别达到90.06％和86.88％，具有不错的检测效果。图5展示了部分震相的拾取情况，可以看到除了子图8中的P震相被识别为噪声，其余震相识别都是正确的。到时估计方面，P震相的均值和标准差分别为：-0.117,0.264,S震相的均值和标准差分别为：-0.077,0.169。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种地震震相的拾取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、设计并训练用于地震震相拾取的多任务卷积神经网络；
S2、获取目标区域台网的三分向地震台站的波形数据；
S3、以一定时间为窗口截取波形数据；
S4、对截取的波形数据进行预处理；
S5、将预处理后的波形数据输入到S1得到的多任务卷积神经网络，得到震相类别和精确的震相到时估计值；
S6、根据拾取的震相确定地震发震时刻和位置。
2.根据权利要求1所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S3中，以4s为窗口截取波形数据。
3.根据权利要求1所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S4中，对截取的波形数据进行去线性、滤波处理，以每段数据的最大值对数据进行归一化操作。
4.根据权利要求1所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1具体包括以下步骤：
S1.1、建立一个多任务模型，包括卷积基和全连接层，卷积基以三分向地震台站的波形数据作为输入，共有多个卷积层，每个卷积层利用非线性函数作为激活函数，每个卷积层之间都采用池化层，用于压缩数据和参数的量，实现数据特征的提取；
所述全连接层包括两个分支，一个分支是由归一化指数函数构成的分类全连接层，实现对震相检测和识别(P、S、N)并输出，输出的震相分为3类：分别为类别0、1、2，类别0代表P震相、类别1代表S震相、类别2代表噪声；
另一个分支是由线性激活函数构成的回归全连接层，实现对震相到时的精确估计并输出，以人工拾取的实际到时在数据窗口中对应的秒数作为其回归拟合值；
S1.2、设计联合损失函数实现对多任务模型的整体优化：
S1.3、利用某个区域台网数据集对多任务模型进行训练和验证；
S1.4、利用迁移学习将数据集训练得到的模型应用于目标区域台网数据集，确定全连接层参数。
5.根据权利要求4所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1.1中的波形数据是以人工拾取的到时为窗口中心截取的数据。
6.根据权利要求4所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1.2中，联合损失函数定义如下：
L(tpi,ppi,tat,pat)＝Lcls(tpi,ppi)+λΙA(tpi)Lreg(tat,pat) (1)
公式中Lcls是分类损失函数，Lreg是回归损失函数，tpi、tat分别是模型训练时的目标震相名称和到时值，ppi、pat是模型训练时的预测震相名称和到时值；ΙA(tpi)是指示函数，其定义为:
表示只有当目标震相为P或S时，回归损失才起作用；λ是权重参数，以控制分类和回归损失在联合损失函数中所占的比例，模型训练将优先对单个损失值最大的任务进行优化；
将公式(1)中的分类损失函数Lcls定义为加权的softmax交叉熵损失函数，为不同震相的识别结果分配不同的权重，以体现不同的震相分类结果对损失函数的影响不同，达到最佳的分类性能，得到公式(3)：
其中tpi、tpi分别为目标及预测的震相名称，Ι(x)为指示函数，当x为真时Ι(x)＝1。表示模型预测震相为x的概率。α，β为小于1的权重参数，通过对不同的α，β值进行尝试，以模型训练的准确性作为标准，选择合适的权重参数值。
将公式(1)中的回归损失函数Lreg定义为均方误差损失函数(MSE)，如公式(4)所示,其中tat,pat分别是模型训练时目标震相到时和预测震相到时，n为一次训练一批数据的个数，MSE是求一个数据的平均误差的函数；
7.根据权利要求4所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1.3具体包括以下步骤：
1)获取某个区域台网大型数据集中的地震传感器采集的波形数据；
2)以一定时间为窗口截取波形数据；
3)对截取的波形数据进行预处理；
4)将预处理后的波形数据输入到多任务模型进行训练和验证得到用于震相拾取的多任务模型，确定其中的卷积基。
8.根据权利要求7所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1.3中，模型训练采用Adam随机优化算法。
9.根据权利要求8所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1.3中，模型训练选择在验证集上具有最低损失值参数作为最终的模型参数。
10.根据权利要求1-9任一项所述的一种地震震相的拾取方法，其特征在于，S1.4中的方法为：保留训练好的卷积基，在其顶部添加新的全连接层，并用新的输入数据运行整个模型，得到全连接层参数，从而得到多任务卷积神经网络。
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