利用深度学习通过斯坦福大学校园通信管道中的光纤电缆检测本地地震
地球物理
2022-03-25 v2
摘要
随着光纤地震采集的发展，连续密集地震监测正变得日益可行。重新利用通信管道中的光纤电缆，使得即便在传统地震仪不易安装的区域（如城市地区）也能以低成本开展地震研究。然而，由于连续流式数据量巨大，除非我们大幅自动化处理流程，否则以此方式收集的数据将被浪费。我们利用斯坦福大学校园通信管道中光纤电缆三年间采集的数据训练了一个卷积神经网络（CNN）用于地震检测。我们证明光纤系统可有效补充稀疏地震仪网络以检测本地地震。尽管信噪比低，该CNN仍能可靠检测地震，甚至可检测出此前未编目的小振幅事件。
引用
@article{arxiv.2203.05932,
title = {Detecting local earthquakes via fiber-optic cables in telecommunication conduits under Stanford University campus using deep learning},
author = {Fantine Huot and Robert G. Clapp and Biondo L. Biondi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05932},
year = {2022}
}
备注
Submitted to Geophysical Research Letters