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English(EN) HypoNet Nankai PS: rapid hypocenter determination for the Nankai Trough using physics-informed neural networks with three-dimensional P- and S-wave velocity models

新AI模型HypoNet Nankai PS改进地震震源确定

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了HypoNet Nankai PS，这是他们先前HypoNet Nankai系统的改进版本，旨在更准确、更快速地确定地震震源。新版本结合了P波和S波的走时信息，并采用了一种修订的物理信息神经网络（PINN）训练程序来处理S波更陡峭的走时梯度。在对合成地震和DONET台站的真实数据进行测试时，HypoNet Nankai PS显示出更低的均方根偏差，并提供了与现有目录一致的震源估计，尽管一些近海位置存在显著差异。 AI

影响 这项研究展示了物理信息神经网络在改进地震数据分析方面的新颖应用，有望增强地震监测能力。

排序理由 该集群描述了一篇关于将物理信息神经网络应用于地震数据分析的新颖应用的新科学论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ryoichiro Agata, Ayako Nakanishi, Dan Bassett, Satoru Baba, Yasuyuki Nakamura, Gou Fujie ·

    HypoNet Nankai PS：利用基于物理信息神经网络和三维P波及S波速度模型的南海道震源快速确定

    arXiv:2610.27561v1 Announce Type: cross Abstract: Rapid and accurate hypocenter determination based on three-dimensional (3D) seismic velocity models is essential for seismic monitoring in subduction zones, yet it remains computationally demanding. HypoNet Nankai, a hypocenter de…

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