Разработанная в НС РАН нейросеть послужит выявлению аномалий в геомагнитных данных
23 декабря 2024 г.
На заседании Ученого совета Научной станции РАН в Бишкеке были выбраны важнейшие результаты научной работы в уходящем году.
При изучении взаимосвязи электромагнитных и деформационных процессов на территории Бишкекского геодинамического полигона по результатам магнитотеллурического мониторинга были обнаружены электромагнитные импульсы, которые связаны с сейсмическими событиями.
Установлено, что Учтурфанское землетрясение в Китае 22 января 2024 года (М = 7,0–7,27, на глубине ~13 км) с многочисленными афтершоками (М = 4,9–6,9), очаги которых расположены на расстояниях ~450 км от пунктов регистрации, отражается во всех регистрируемых параметрах. В то же время более слабое землетрясение в Киргизии 4 марта 2024 года (М = 5,3, на глубине ~3 км), но расположенное ближе, не проявляется в одной из горизонтальных компонент электромагнитного поля. Показана реальность появления электромагнитных предвестников землетрясений и косейсмических сигналов, наблюдаемых в первые десятки секунд или минуты после землетрясения.
Результаты исследования смогут найти применение при разработке методов контроля сейсмической активности в потенциально опасных регионах.
Вторым результатом стала разработка искусственной нейронной сети CatalinNet для обнаружения аномалий в вариациях геомагнитного поля. Нейронная сеть основывается на архитектуре классического автоэнкодера. Обучающую выборку составили суточные изменения величины геомагнитного поля в спокойные дни за 2020, 2021 и 2022 годы по базовой станции Ак-Суу (Северный Тянь-Шань) сети геомагнитного мониторинга Научной станции РАН.
Нейронная сеть имеет 5 скрытых слоев с общим количеством обучаемых параметров, равным 3,5×106. Обученная нейросеть хорошо воспроизводит типичные признаки нормальных данных, тогда как в случае наблюдений, содержащих различные аномалии, демонстрирует ухудшение качества восстановления. Это свойство модели использовалось для разделения данных на два класса: норма и аномалия. В качестве меры аномальности данных используется ошибка восстановления в виде средней абсолютной погрешности (MAE). Проверка модели на тестовых данных по станции Ак-Суу за 2017, 2018 и 2019 годы показала, что нейронная сеть позволяет уверенно выявлять геомагнитные аномалии, в частности, доля верно идентифицированных аномалий была выше 97% для всех случаев.
Возможные сферы практического применения результата: развитие методических подходов для выявления аномалий в геомагнитных данных, для комплексного изучения геофизических процессов, связанных с подготовкой сейсмических событий.
Более подробная информация – на сайте НС РАН.
Метки: сейсмология, Научная станция РАН