[发明专利]一种基于边缘计算的地震信息处理方法与装置

权利要求书

1.一种基于边缘计算的地震信息处理方法，其特征在于，包括：

获取实时地震监测数据；

对所述实时地震监测数据进行预处理得到MiniSeed数据格式文件；

利用U型神经网络模型对所述MiniSeed数据格式文件进行震相拾取得到震相类别；所述震相类别包括P波、S波和噪音；

利用smart motion神经网络模型对所述P波的初动极性进行识别得到P波的初动极性；

根据所述P波的初动极性确定地震震中的后方位角；

根据所述震相类别确定震中距；

根据所述震中距确定震级。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的地震信息处理方法，其特征在于，所述U型神经网络模型是以三分量地震波形为输入，以震相类别为输出进行训练得到的；其中，U型神经网络模型在训练过程中的损失函数为：

式中，Y′_i为二值化编码的标签，i＝1,2,3分别表示噪音、P波和S波三个类别，Y′_ij为第j个样本属于类i的真实概率，n为波形采样点数，Y_i为U型神经网络模型最后一层的softmax函数计算得到的概率值，Y_ij为第j个样本属于类i的预测概率值，z_i为U型神经网络模型最后一层的输出张量。

3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的地震信息处理方法，其特征在于，所述smart motion神经网络模型是以P波到时前后2s的地震垂直分量波形数据为输入，以P波初动的极性为输出进行训练得到的。

4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的地震信息处理方法，其特征在于，所述根据所述P波的初动极性确定地震震中的后方位角，包括：

采用公式：

确定地震震中的后方位角；其中，A_E为P波水平向东西方向的分量，A_N为P波水平向南北方向的分量。

5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的地震信息处理方法，其特征在于，所述根据所述震相类别确定震中距，包括：

根据所述震相类别得到P波到时和S波到时；

采用公式：

得到震中距；其中，为S波到时，为P波到时，v_p为P波速度，v_s为S波速度。

6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的地震信息处理方法，其特征在于，所述根据所述震中距确定震级，包括：

采用公式：

M_L＝lgA_u+R(Δ)

确定震级；其中，A_u表示地震波南北和东西方向上分量最大振幅平均值，R为量规函数。

7.一种基于边缘计算的地震信息处理装置，其特征在于，包括：

地震监测数据获取模块，用于获取实时地震监测数据；

地震监测数据预处理模块，用于对所述实时地震监测数据进行预处理得到MiniSeed数据格式文件；

震相类别模块，用于利用U型神经网络模型对所述MiniSeed数据格式文件进行震相拾取得到震相类别；所述震相类别包括P波、S波和噪音；

初动极性确定模块，用于利用smart motion神经网络模型对所述P波的初动极性进行识别得到P波的初动极性；

后方位角确定模块，用于根据所述P波的初动极性确定地震震中的后方位角；

震中距确定模块，用于根据所述震相类别确定震中距；

震级确定模块，用于根据所述震中距确定震级。