基于深度学习技术的地震实时流数据自动处理辅助工具开发

摘要

以JOPENS系统实时流接收为基础,应用Redis共享内存技术和近年来发展较快的深度学习震相自动识别技术,设计一套可7×24小时不间断稳定接收并实时识别连续地震流数据中P、S震相的系统,为地震台网实时数据处理提供一套辅助工具,并在福建省地震局测震台网128个台站的实时数据流上进行测试。该工具由Redis实时数据流共享模块与深度学习震相到时自动拾取、MSDP震相格式转换3个模块组成,可以实时接收并自动识别台网地震连续波形,生成P、S震相报告,并可导入MSDP人机交互工具进一步处理,在一定程度上可以减轻人工处理工作量。