ПРИМЕНЕНИЕ EQTRANSFORMER ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ СОБЫТИЙ И ВЫДЕЛЕНИЯ P/S-ФАЗ

Аннотация

В работе рассмотрено применение нейросетевой модели EQTransformer для автоматической обработки локального архива сейсмологических записей формата MiniSEED/SDS за сентябрь 2023 года по трём станциям Прибайкалья (MOY, ORL, ZAK). Запуск через библиотеку SeisBench на GPU NVIDIA GeForce RTX 4060 при пороге детекции 0,5 и порогах P- и S-вступлений 0,3 дал 942 детекции и 1388 фазовых вступлений (708 P и 680 S). Проведён анализ распределения вступлений P/S волн и их уверенности по станциям, оценено суточное покрытие и активность за месяц, выполнено сопоставление P/S-последовательностей между станциями: получено 34 кандидата событий с межстанционными совпадениями, отдельно выделены неполные P/S-пары как материал для последующей ручной проверки. Показано, что предобученная модель EQTransformer применима к локальному архиву без дообучения и формирует пригодный материал для дальнейшей ассоциации фаз и построения каталога землетрясений.