Комментарии 11
В соревновании не участвовал. А вообще, предсказание землетрясений - это, на текущий момент, не решенная фундаментальная проблема сейсмологии. Даже если сделать какую-то модель на реальных данных и она что-то будет предсказывать, то потребуется серьёзное обоснование того, что модель делает правильные вещи.
Калифорнийский датасэт самый большой, содержит только локальные записи и очень качественно сформирован. Мы дополнительно к нему опубликовали два своих. Ещё есть STEAD.
Спасибо за труд. Такая информация до 28 мая 1995 в Нефтегорске, спасла бы многих .
Увы, но нет. Даже если удастся в реальном времени обнаружить начавшееся землетрясение, запас времени до прихода поверхностных (наиболее разрушительных) волн от близких событий - это секунды. Причем сейсмостанция (точнее, несколько сейсмостанций - чтобы исключить ложные срабатывания) должна находиться между очагом землетрясения и защищаемым объектом. За эти секунды должна сработать система оповещения, плюс надо успеть выбежать из здания (это малореально) или хотя бы занять наиболее безопасное место в нем (это вполне возможно). Впрочем, при полном обрушении здания второе вряд ли сильно поможет :-((
Поэтому в первую очередь такие системы "оповещают" всякую автоматику. Заглушить реактор за эти секунды вполне можно успеть. На опасных производствах в сейсмичных районах это уже рутина.
Но тут есть второй нюанс: и людям, и опасным производствам угрожают только сильные землетрясения, при которых отношение сигнал/шум >> 1. Для идентификации таких событий можно использовать гораздо более простые алгоритмы с меньшей задержкой. Работа автора наиболее важна не для таких экстремальных случаев, а для рутинного накопления данных о сейсмичности, прежде всего слабой. Чем более полный и качественный каталог у нас будет, чем лучше мы будем знать свойства сейсмичности, тем больше шансов добраться и до прогноза землетрясений.
Так что описанное в статье - это фундаментальная наука, которая не всегда имеет настолько прямой и короткий выход в практику, как нам бы хотелось. Но от этого она не становится менее ценной.
Спасибо за отзыв ) Работа не касается предсказания землетрясений как таковых. Усилия были направлены на выявление землетрясений которые уже произошли и попали на сейсмограммы.
возможно вопрос не к Вам, но
Насколько я понял, речь идет только о сейсмодатчиках, которые стоят на поверхности?
если так, почему бы не углубить часть из них на 50-100 м.. тем самым исключив индустриальные шумы и возможно фоновые шумы? Использовать их данные, как эталонные.
А если такое практикуют, то как используют в анализе?
Такая практика распространена в Японии с финансированием на государственном уровне. Скважинные датчики действительно очень "тихие". И очень дорогие )) как сами по себе так и в обслуживании. За стоимость одного скважинного датчика можно поставить 10+ raspberry shake и получить плотную сеть, что гораздо важнее.
т.е. тема рабочая и полезная.
А можно в двух словах, чем более плотная сеть шумных станций, важней менее плотной, но более тихих станций?
или, может быть, Вы имели в виду не плотность, а больший охват
Ну смотрите: даже чисто интуитивно, наша цель это каталог землетрясений на какой то наблюдаемой территории. В каталоге для каждого события обычно четыре параметра: координаты эпицентра, глубина и магнитуда. Даже если отбросить тонкости расчёта магнитуды, для 3-х неизвестных нам нужно минимум три станции. И чем больше станций, тем точнее вы определяете положение очага, что очень важно. Если у вас шумные станции, но вы можете снимать с них вступления, то всё ОК. Если их много, то у вас маленькие невязки при расчёте. Ещё есть всякие вещи, связанные с измерением ускорений грунта, это, с какой силой трясло. Эти измерения то же важны, и чем их больше - тем лучше.
Подробно про методы расчёта параметров очага можно здесь посмотреть (раздел 1.5). А в главе 3 рассмотрены вопросы оценки погрешностей в расчётах.
можно здесь посмотреть
спасибо, познавательно
Получилось реализовать описанную концепцию автоматизированной системы?
Да, конечно. Собственно, защита диссертации это и было представление реализованной системы.
Там отдельны компоненты в разное время запускались, вот статьи по ним, если вам интересно
Новая архитектура автоматизированной системы сбора, хранения и обработки сейсмологических данных, 2013, ссылка
Автоматическая система на базе EARTHWORM для расчёта параметров очагов локальных землетрясений в режиме реального времени, 2016, ссылка есть только на переводной вариант.
Машинное обучение в сейсмологии