AI4EPS/PhaseNet

해결하는 문제

PhaseNet은 지진의 도착 시각(P파 및 S파)을 "픽킹"하는 과정을 자동화하도록 설계되었습니다. 이는 지진이 관측소에 도달하는 정확한 순간을 식별하는 중요한 단계로, 전통적으로 수동 작업이나 간단한 알고리즘에 의존해 왔습니다.

작동 방식

깊은 신경망을 사용하여 원시 지진 데이터를 분석하고, 각 시점에서 지진 단계(P파 또는 S파)가 발생할 확률을 예측합니다. 시스템은 mseed, sac, hdf5, numpy 등의 여러 데이터 형식을 지원하며, 즉시 사용 가능한 사전 학습 모델과 함께 사용자 정의 데이터셋으로 모델을 추가 학습할 수 있는 도구도 제공합니다.

대상 사용자

원시 데이터에서 고해상도 지진 목록과 자동화된 정확한 지진 단계 픽킹이 필요한 지진학자 및 지구물리학자.

주요 특징

• 다양한 형식 지원: mseed, sac, hdf5, numpy 데이터 형식과 호환됩니다.
• 사전 학습 모델: 즉시 사용 가능한 모델이 포함되어 있습니다.
• 배치 처리: 대규모 지진 데이터셋에 대한 배치 예측을 지원합니다.
• 통합성: QuakeFlow 프로젝트의 더 큰 지진 탐지 워크플로우의 일부로 작동합니다.