【摘 要】
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针对地下能量场聚焦模型中能量聚焦点无法有效识别的问题,在深度学习的基础上,提出一种地下浅层震源定位方法。利用逆时振幅叠加的方法将传感器阵列获取的震动数据逆时重建为
【机 构】
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中北大学信息探测与处理山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61901419),山西省面上青年科学基金(201801D221205),山西省高校创新项目(201802083)
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针对地下能量场聚焦模型中能量聚焦点无法有效识别的问题,在深度学习的基础上,提出一种地下浅层震源定位方法。利用逆时振幅叠加的方法将传感器阵列获取的震动数据逆时重建为三维能量场图像样本序列,并将其作为深度学习网络的输入数据。采用3D-CNN模型搭建深度学习网络框架,在前期训练时将已知震源坐标作为输入标签,且将获取的数据和标签输入到网络中进行训练测试,形成三维能量场到震源坐标的端到端学习模型,并输出聚焦点坐标,即震源坐标。实验结果表明,该方法能够有效识别能量场聚焦点,适用于地下浅层震源定位领域。
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