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邁向路徑不變嵌入以進行局部距離震源表徵


核心概念
通過利用自監督學習技術(特別是巴洛雙胞胎方法)來學習地震事件時間序列中的路徑不變性,可以顯著提高震源表徵任務(如跨目錄的震源辨別)的效能,並提供更可靠的預測不確定性估計。
摘要

書目資訊

Linville, L., Chai, C., Marthindale, N., Smith, J., Stewart, S., & Naugle, A. (2024). Toward path-invariant embeddings for local distance source characterization. EarthArXiv.

研究目標

本研究旨在探討自監督學習技術在學習地震事件時間序列中的路徑不變性方面的應用,以提高震源表徵任務的效能。

方法

研究人員採用了一種稱為巴洛雙胞胎 (Barlow Twins, BT) 的自監督學習方法,該方法源於對人類視覺皮層系統的理解,最初設想用於圖像領域。他們將 BT 方法應用於地震數據,通過將傳播路徑引入的失真視為噪聲並學習對其的不變性,來鼓勵神經網絡學習與震源相關的屬性。

主要發現

  • 與監督學習方法相比,該方法將事件辨別任務的泛化能力提高了 10-12%。
  • 該方法提供了更可靠的預測置信度。
  • 數據集的規模和多樣性可能比模型架構更能決定當前效能的上限。

主要結論

通過學習路徑不變性,可以獲得更通用的地震震源表徵,從而提高震源表徵任務的效能。

意義

這項研究為開發用於震源屬性分配的地震基礎模型提供了一種新的途徑,並證明了自監督學習在處理地震數據方面的潛力。

局限性和未來研究方向

  • 需要進一步研究數據集規模和多樣性對模型效能的影響。
  • 未來的工作可以探索其他自監督學習技術和模型架構。
  • 可以將該方法應用於其他震源表徵任務,如震級、深度和震源機制解的確定。
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統計資料
與監督學習方法相比,該方法將事件辨別任務的泛化能力提高了 10-12%。 使用美國數據訓練的 BT 模型的平衡準確率從約 64% 提高到 70%,使用全球數據進一步訓練後提高到 72%。 當僅使用測試目錄中的兩個標籤進行訓練時,自監督表徵的效能優於監督遷移學習。
引述
"Our self-supervised approach adopts self-supervised ideas from the image domain but reframes the learning objective for station-level path invariance." "This pilot study aims to assess how successfully generalizable seismic source representations can be obtained by learning path invariance with a self-supervised objective function called Barlow Twins (BT)." "We suggest that scale in memory is not a valid proxy of informativeness when relying on datasets built from event catalogs produced by persistent monitoring operations, even though these are often the most prolific curated data sources in the seismic domain."

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Lisa Linvill... arxiv.org 10-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.17937.pdf
Toward path-invariant embeddings for local distance source characterization

深入探究

如何將這種自監督學習方法應用於其他地球物理數據類型,例如,用於地下成像或地震預警?

這種自監督學習方法的核心是學習數據中與特定任務相關的不變性。對於地下成像或地震預警,我們可以借鑒以下思路: 地下成像: 數據類型: 地震波在地下介質中的传播速度和反射/折射特征可以用於地下成像。 不變性目標: 訓練模型學習對不同震源位置和接收器排列(觀測路徑)的不變性,提取出更穩定的地下介質速度結構信息。 具體方法: 可以利用Barlow Twins或其他自監督學習方法,將來自同一地下區域但不同觀測路徑的數據作為輸入,訓練模型使其編碼相似的特徵表示。 地震預警: 數據類型: 地震發生早期產生的P波信號可以用於地震預警。 不變性目標: 訓練模型學習對震源機制和傳播路徑的影響的不變性,快速準確地識別地震事件並估計其規模。 具體方法: 可以利用大量未標記的P波數據,訓練自監督模型學習通用的地震波特徵表示。然後,可以使用少量標記數據對模型進行微調,使其能夠快速識別地震事件並預測其規模。 需要注意的是,將自監督學習應用於其他地球物理數據類型需要根據具體問題和數據特點進行調整和優化。

如果訓練數據集包含來自不同構造環境或具有不同噪聲特徵的事件,那麼這種方法的效能會如何變化?

如果訓練數據集包含來自不同構造環境或具有不同噪聲特徵的事件,模型的性能可能會受到影響,主要體現在以下兩個方面: 泛化能力下降: 模型在訓練數據中學習到的特徵表示可能過於依赖于特定的构造环境或噪声特征,导致其在面对来自新环境或具有不同噪声特征的数据时泛化能力下降。 偏差增加: 如果不同构造环境或噪声特征的事件在数据集中的分布不均衡,模型可能会学习到偏向于某些特定类型事件的特征表示,导致其在预测其他类型事件时出现偏差。 为了提高模型在这种情况下的性能,可以采取以下措施: 数据增强: 对训练数据进行增强,例如添加不同类型的噪声、模拟不同构造环境下的地震波传播等,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。 多任务学习: 将来自不同构造环境或具有不同噪声特征的数据集用于训练多个任务,例如同时进行地震事件识别、震源定位和震级估计等,可以促使模型学习到更通用的特征表示。 领域自适应: 利用领域自适应技术,例如对抗学习等,降低不同构造环境或噪声特征数据之间的差异,提高模型的泛化能力。 总而言之,训练数据集的多样性和代表性对于模型的性能至关重要。在实际应用中,需要根据具体情况对模型进行调整和优化,以确保其在面对复杂多变的地球物理数据时仍能保持良好的性能。

除了提高地震監測的準確性和效率外,開發更強大的震源表徵技術如何促進我們對地震過程和地球內部結構的科學理解?

開發更強大的震源表徵技術,不僅能提高地震監測的準確性和效率,更能促進我們對地震過程和地球內部結構的科學理解,主要體現在以下幾個方面: 更精確地刻畫震源機制: 更強大的震源表徵技術可以更精確地刻畫地震斷層的破裂過程,包括破裂速度、破裂方向、破裂长度等,進而更深入地理解地震的發生機制。 更清晰地揭示地球內部結構: 通過分析地震波在地球內部传播过程中的变化,例如波速、振幅、頻率等,可以更清晰地揭示地球內部的精細結構,例如地壳厚度、地幔对流、地核组成等。 更準確地評估地震災害: 更精確的震源表徵可以幫助我們更準確地評估地震可能造成的災害,例如地面震動、海嘯、滑坡等,為地震預警和防災減災提供更可靠的科學依據。 以下是一些具体的例子: 利用震源机制解研究地震觸發: 更精確的震源机制解可以帮助我们确定地震断层的破裂方向和方式,进而研究地震之间的触发关系,例如2004年苏门答腊大地震和2005年尼亚斯地震之间的关系。 利用地震层析成像技术研究地幔对流: 通过分析大量地震波在地球内部的传播速度变化,可以构建高分辨率的地幔速度结构模型,进而研究地幔对流的模式和机制。 利用震源参数研究地震预警: 更快速、更准确地确定地震震级、震源深度等参数,可以为地震预警系统提供更及时、更可靠的信息,从而最大程度地减少地震灾害损失。 总而言之,更强大的震源表徵技術是地震學研究的關鍵,它不僅能提高地震監測和預警的能力,更能幫助我們更深入地理解地震的發生機制、地球內部的精細結構以及地震災害的評估,為人類認識地球和防震減災做出更大的貢獻。
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