AI4EPS/PhaseNet

解决的问题

PhaseNet 旨在自动化"拾取"地震到时的过程——即识别地震的 P 波和 S 波到达观测站的精确时刻。这是地震检测与分析中的关键步骤，传统上需要人工操作或依赖简单算法。

工作原理

它使用深度神经网络分析原始地震数据，并预测每个时间点发生地震相（P 波或 S 波）的概率。该系统支持多种数据格式（mseed、sac、hdf5 和 numpy），并提供一个预训练模型以供立即使用，同时还提供工具以便在自定义数据集上进一步训练模型。

适用人群

需要从原始数据中获取高分辨率地震目录以及自动化、准确的地震相拾取的地震学家和地球物理学家。

主要亮点

• 多格式支持：兼容 mseed、sac、hdf5 和 numpy 数据格式。
• 预训练模型：包含可立即使用的模型，用于地震到时预测。
• 批量处理：支持对大规模地震数据集进行批量预测。
• 集成性：可作为 QuakeFlow 项目中更大地震检测工作流的一部分使用。