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公开(公告)号：CN113221395B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110281517.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
IPC: G06F30/23 , G01V1/30 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于分层介质的地震走时参数化网格模型构建方法及应用，涉及禁核试核查监测技术领域。本发明提出的地震‑声学走时参数化网格模型构建方法，基于分层介质物理模型构建全球三维空间网格，整合先进算法和标准事件离线估算各网格节点到台站的走时，进而建立台站特定的走时参数化模型，在实现提高走时估计精度的同时，解决了实时监测中难以考虑复杂介质等因素改进走时估计的问题。
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公开(公告)号：CN109709604A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811506637.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明提供一种选择错误代价较低的地震事件关联检测算法的方法，属于检测算法性能评估领域，该方法通过多种地震时间自动关联检测算法进行地震事件检测，然后对各种方法地震事件检测的结果进行判断和评估，确定地震事件关联检测方法的查全率和查准率，通过在在查全率和查准率二维空间的代价函数曲线对各种方法的检测结果进行定量比较，从而得到一种性能较优的地震事件关联检测方法，用于地震事件的更好检测。
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公开(公告)号：CN111060965A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911232461.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的地震震相拾取及事件检测方法，属于地震事件检测和估计领域。本发明为了克服地震事件检测存在震相识别错误率高、事件误检、漏检率高的问题，通过对各个台站的连续数据以设定的时间窗口和步长，滑动截取连续数据为若干个待检测窗口，采用预先训练好的卷积神经网络模型对截取的每个数据窗口进行检测，得到震相识别概率序列和到时拟合值序列，再通过震相概率值大小和到时拟合值的极值确定震相名称和到时估计值；依据近震P、S到时差估算事件的初步位置和时间，将其作为常规的迭代反演定位程序的初始值，得到最终的事件位置和时间，从而实现了震相的准确识别和到时估计，以及获得了准确的地震事件位置和时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109782342A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811505562.6
申请日：2018-12-10
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明提供一种选择性能较优的地震事件自动关联检测算法的方法，属于检测算法性能评估领域，该方法通过多种地震时间自动关联检测算法进行地震事件检测，然后对各种方法地震事件检测的结果进行判断和评估，确定地震事件关联检测方法的查全率和查准率，通过在在查全率和查准率二维空间的性能度量曲线对各种方法的检测结果进行定量比较，从而得到一种性能较优的地震事件关联检测方法，用于地震事件的更好检测。
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公开(公告)号：CN109709604B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811506637.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明提供一种选择错误代价较低的地震事件关联检测算法的方法，属于检测算法性能评估领域，该方法通过多种地震时间自动关联检测算法进行地震事件检测，然后对各种方法地震事件检测的结果进行判断和评估，确定地震事件关联检测方法的查全率和查准率，通过在在查全率和查准率二维空间的代价函数曲线对各种方法的检测结果进行定量比较，从而得到一种性能较优的地震事件关联检测方法，用于地震事件的更好检测。
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公开(公告)号：CN113221395A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110281517.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
IPC: G06F30/23 , G01V1/30 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于分层介质的地震走时参数化网格模型构建方法及应用，涉及禁核试核查监测技术领域。本发明提出的地震‑声学走时参数化网格模型构建方法，基于分层介质物理模型构建全球三维空间网格，整合先进算法和标准事件离线估算各网格节点到台站的走时，进而建立台站特定的走时参数化模型，在实现提高走时估计精度的同时，解决了实时监测中难以考虑复杂介质等因素改进走时估计的问题。
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公开(公告)号：CN109782342B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201811505562.6
申请日：2018-12-10
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明提供一种选择性能较优的地震事件自动关联检测算法的方法，属于检测算法性能评估领域，该方法通过多种地震时间自动关联检测算法进行地震事件检测，然后对各种方法地震事件检测的结果进行判断和评估，确定地震事件关联检测方法的查全率和查准率，通过在在查全率和查准率二维空间的性能度量曲线对各种方法的检测结果进行定量比较，从而得到一种性能较优的地震事件关联检测方法，用于地震事件的更好检测。
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公开(公告)号：CN111060965B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201911232461.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的地震震相拾取及事件检测方法，属于地震事件检测和估计领域。本发明为了克服地震事件检测存在震相识别错误率高、事件误检、漏检率高的问题，通过对各个台站的连续数据以设定的时间窗口和步长，滑动截取连续数据为若干个待检测窗口，采用预先训练好的卷积神经网络模型对截取的每个数据窗口进行检测，得到震相识别概率序列和到时拟合值序列，再通过震相概率值大小和到时拟合值的极值确定震相名称和到时估计值；依据近震P、S到时差估算事件的初步位置和时间，将其作为常规的迭代反演定位程序的初始值，得到最终的事件位置和时间，从而实现了震相的准确识别和到时估计，以及获得了准确的地震事件位置和时间。
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