地震烈度 #地震科普 地震学家把地震烈度按照地震影响和破坏的程度,从最轻微到最严重划分成一定数量的等级,并且对每一个等级都规定了破坏情况的典型标志,这些典型标志的描述与每一等级地震烈度的对应关系汇总在一起就是所谓的地震烈度表。 - 四川省地震局于20241031发布在
震层位追踪方法,最后介绍本文的各章节安排。第二章:对与本文相关的背景知识进行介绍。首先对深度学习中卷积神经网络的整体结构和结构中各网络层的原理进行了介绍,其次,介绍了神经网络中压缩和加速的常用方法,最后,介绍了网络模型的性能和复杂度评估指标。第三章:基于U-Net的地震层位追踪研究。首先介绍图像语义分割...
上述方程是列车的动力学方程,等式右侧是桥梁传递给列车的力F: bv (3); 桥梁传递给列车的力是由桥梁的振动引起的。具体来说,桥梁的位移响应和速度 响应通过列车的阻尼器和弹簧转化为桥梁对列车的力。 [0026](2)桥梁的有限元模型 用于连续刚构桥的分析有限元模型采用具有12个自由度(DOFs)的两节点、三维梁 ...
可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题。 好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧。 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集、传输、压 深度学习去噪方法...
未来的研究可以通过引入更多的地震数据集和改进的深度学习模型来解决这些挑战,并进一步提高地震定位的精确度和稳定性。 结语 本文对深度学习在地震定位中的应用进行了综述。深度学习作为一种强大的机器学习方法,在地震定位中具有显著的应用优势。未来的研究可以从数据集的积累和深度学习模型的改进两个方面入手,进一步提高...
(1)通过适当的数据增广方法,并结合多分支的神经网络架构的应用,使之从连续波形数据出发,同时自动化地检测地震,计算震中位置,震级,以及发震时间; (2)充分利用全波形数据预测震源位置,震级,以及发震时间,并随着接收到的信号增加,持续性地更新震源参数; (3)可以利用单台进行震源参数的估算,因此可以得到泛化的神经网络...
特征选取对于地震预测的准确度至关重要。需要从众多可能相关的地质、地震学、物理参数中挑选出最为有助于预测地震的特征。机器学习模型甚至可以在训练过程中进行特征工程,识别出新的有助于提高预测性能的特征。训练过程中,模型需要不断地调整以提高其准确性,而交叉验证与模型参数的细微调整可以用来防止过拟合。
复杂岩性预测是地震储层预测的难题,基于机器学习的非线性反演是识别岩性的有效手段.常规方法多以测井特征曲线(伽马曲线等)为学习目标,利用BP神经网络建立非线性映射预测岩性体,但这种方法存在两个问题,一是井震分辨率不匹配,二是BP神经网络在反演过程中存在局部收敛,效果不稳定以及非线性表征能力弱的问题.为解决这些问题...
地震波逆时偏移补偿中,常用的方法有最小二 乘反演吸收衰减补偿法、求解拉普拉斯算子的解耦 黏滞声波方程法、求解补偿方程的波数域格林函数等啓幻,这些方法存在着依赖于正演且计算复杂度较 高的缺点。深度学习具有能够自适应性学习的特点,在地震波逆时偏移补偿中具有广泛的应用前景李金丽等闪用黏滞声波逆时偏移方法对...
以我国南北地震带中南段的地震学资料为例 ,基于CAPSeis软件对N值、蠕变值、能量值、b值、缺震值、η值、GL值、Rm值、C值、D值等十项地震学预报指标进行空间扫描所得出的数据 ,以平均法和模数法计算地震学异常度 ,对研究区未来的地震学图象进行概率性的预测 ,其预报效能明显高于各单一参量的统计概率。