AI4EPS/PhaseNet

解決的問題

PhaseNet 的設計目的是自動化「拾取」地震到時的過程——即識別地震的 P 波與 S 波抵達觀測站的精確時刻。這是在地震探測與分析中的一個關鍵步驟，傳統上需要手動操作或依賴簡單演算法。

工作原理

它使用深度神經網路分析原始地震資料，並預測每個時間點發生地震相（P 波或 S 波）的機率。系統支援多種資料格式（mseed、sac、hdf5 和 numpy），並提供預訓練模型以立即使用，同時也提供工具，讓使用者可在自訂資料集上進一步訓練模型。

適用對象

需要從原始資料中取得高解析度地震目錄，以及自動化且精確的地震相拾取的地震學家與地球物理學家。

主要亮點

• 多格式支援：相容 mseed、sac、hdf5 和 numpy 資料格式。
• 預訓練模型：包含可立即使用的模型，用於地震到時預測。
• 批次處理：支援對大型地震資料集進行批次預測。
• 整合性：可作為 QuakeFlow 專案中更大地震探測工作流程的一部分使用。