基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法

深度学习中的注意力机制提高模型理解能力 #生活技巧# #学习技巧# #深度学习技巧#

本发明涉及地震信号检测，尤其涉及基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法。

背景技术：

1、现有的地震初至自动化拾取方法主要包括基于传统阈值触发法与机器学习分类模型，这些技术在噪声适应性、跨区域泛化能力以及多震相识别方面仍存在明显局限，如计算成本高，效率较低，尤其在低信噪比的地震环境下，难以准确拾取初至。

2、在地震应用中，地震初至拾取对地震预警、发震构造以及震级估计等研究工作具有至关重要的作用，但由于地震信号在传播过程中能量显著衰减，加上地震波在传播过程中受到复杂地质条件、介质不均匀性以及仪器噪声的影响，导致初至波信号通常较为微弱且常伴有其他震相的干扰，这种情况下，初至波的特征提取与精确定位变得异常困难，直接影响到后续地震定位和参数反演的精度，因此对地震监测与预警系统的可靠性与响应速度产生了限制与影响。

3、传统方法如sta/lta阈值触发法、aic准则以及基于短时傅里叶变换等信号处理技术，由于原理简单、计算量小，因此在实时处理和初步筛选中发挥一定作用，然而，这些方法对噪声的鲁棒性较差，且在复杂的震相干涉情况下常常出现误触发或漏检，无法适应低信噪比的地震情形，此外，传统方法往往依赖于人工经验调节参数，缺乏自动化和自适应能力，在大规模数据实时处理的场景中表现出明显的局限性，使得地震预警系统的响应不够及时。

4、近年来，深度学习方法已逐渐应用于地震初至拾取中，通过构建卷积神经网络、长短期记忆网络以及transformer模型方法，实现了对震相特征的自动化学习和抽取，这些模型在一定程度上改善了传统方法在噪声抑制和细微震相检测方面的不足，但仍存在明显缺陷：首先，深度学习模型通常需要海量高质量的标注数据，而地震数据由于其微弱和多变的特性，难以获得足够的标注样本；其次，现有模型在跨区域、跨震源类型的泛化能力不足，面对未知场景时常出现性能衰减；再者，由于深度学习模型往往模型参数量大，导致计算复杂度极高，训练及预测过程将占用大量计算资源，这在实时地震监测应用中难以满足高效响应的要求，同时，在处理震相混叠和信号弱小问题上也存在误判或漏检的局限性。

5、针对上述不足，本发明提出了一种基于注意力机制和混合专家策略的智能地震初至拾取方法，实现对复杂地震信号的高效和准确检测。

技术实现思路

1、为了克服现有的地震初至自动化拾取方法成本高且效率较低的问题，本发明提出了一种基于注意力机制和混合专家策略的智能地震初至拾取方法。

2、本发明的技术方案为：基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，包括有以下步骤：

3、模型搭建：其核心组成部分包括前端特征提取模块、混合专家模块和时域解码模块，首先采用多层一维卷积和最大池化交替组成的卷积编码器结构提取地震波形特征，再引入双向lstm建模时序特征，并采用自注意力机制增强关键特征，再通过混合专家层动态激活top-k专家子网络处理特征，并采用负载均衡策略优化训练，最终生成与原始波形长度一致的拾取曲线；

4、训练阶段：以三分量地震波形为输入，p波和s波的初至概率序列为输出，采用多分支损失联合优化模型，引入负载均衡正则项约束专家子网络的使用频率，结合adam优化器来训练模型；

5、初至预测：对输入波形进行前向推理，获取震相拾取概率序列，输出p/s波概率序列，通过峰值检测算法提取初至时间，并结合物理约束筛选最终结果。

6、作为优选，所述多层一维卷积和最大池化交替组成的卷积编码器结构中，各卷积层的卷积核大小与步幅按照既定规则设定。

7、作为优选，所述多层一维卷积和最大池化交替组成的卷积编码器结构在特征提取过程中保留了波形的主要震相特征，用于提高后续处理模块的特征表达效率。

8、作为优选，所述双向lstm可同时处理正向和反向的时间序列信息，并在隐藏状态中融合两个方向的上下文表示。

9、作为优选，所述双向lstm网络中每个lstm层的隐藏单元数保持一致，层数可根据需要配置，全部层输出依次连接形成深层序列表示。

10、作为优选，所述模型搭建在双向lstm的输出基础上，引入自注意力机制与混合专家结构组合模块，自注意力机制计算输入序列各位置之间的相关性权重，突出关键时间段的特征；混合专家模块将增强后的特征分配给多个子网络并行处理，路由网络根据输入内容动态激活top-k专家子集，并采用负载均衡正则项约束路由器输出的分布。

11、作为优选，所述自注意力机制与混合专家结构组合模块利用残差自注意力提取特征，并送入混合专家层动态激活top-k专家网络以完成前馈计算：

12、

13、其中，时刻表示第l层中第t时刻的特征表示；selfattention(·)为带因果掩码的自注意力机制；rmsnorm(·)表示均方根归一化操作；ffn_i(·)指第i个非共享专家前馈子网络；ffn_{n+1}(·)为共享专家子网络，具备独立参数：gi,t和gn+1,t，分别为非共享专家与共享专家对应的门控系数；表示对进行rmsnorm归一化后的中间表示。

14、作为优选，所述训练阶段的训练目标由多个损失项构成，其中每个输出对应一个二元交叉熵损失函数，并引入类别加权策略对正负样本进行区分处理，多分支损失按照设定的权重进行加权组合，作为整体优化目标，用于统一驱动检测分支和两个拾取分支的收敛。

15、作为优选，所述训练阶段的训练过程中，模型采用基于自注意力和混合专家结构的前馈模块，路由器对每个时间片动态分配至若干专家子网络，并在训练中引入负载均衡正则项作为辅助损失。

16、作为优选，所述初至预测步骤利用训练完成的多分支神经网络模型，对输入的地震三分量波形进行前向推理，获取震相拾取概率序列。

17、本发明的有益效果：

18、1.通过在网络中采用更高效的专家路由机制减少计算冗余，使用更优化的负载均衡策略提高训练稳定性，并结合量化与稀疏技术进一步降低计算与存储成本，本发明在复杂震相叠加与区域噪声干扰情形下仍能保持高精度拾取地震初至，对多种场景具备很强的适应性与泛化能力，且在大量模型参数下能大幅度减少计算资源占用率及成本。

19、3.本发明设计了通用性较强的专家模块，能够适应不同地震任务和多种震相特征的处理需求，从而显著提升了地震初至拾取的准确性和鲁棒性，为地震预警及地球物理研究提供了更高效、可靠的技术支撑。

技术特征：

1.基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于，包括有以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述多层一维卷积和最大池化交替组成的卷积编码器结构中，各卷积层的卷积核大小与步幅按照既定规则设定。

3.根据权利要求2所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述多层一维卷积和最大池化交替组成的卷积编码器结构在特征提取过程中保留了波形的主要震相特征，用于提高后续处理模块的特征表达效率。

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述双向lstm可同时处理正向和反向的时间序列信息，并在隐藏状态中融合两个方向的上下文表示。

5.根据权利要求1所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述双向lstm网络中每个lstm层的隐藏单元数保持一致，层数可根据需要配置，全部层输出依次连接形成深层序列表示。

6.根据权利要求1所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述模型搭建在双向lstm的输出基础上，引入自注意力机制与混合专家结构组合模块，自注意力机制计算输入序列各位置之间的相关性权重，突出关键时间段的特征；混合专家模块将增强后的特征分配给多个子网络并行处理，路由网络根据输入内容动态激活top-k专家子集，并采用负载均衡正则项约束路由器输出的分布。

7.根据权利要求6所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述自注意力机制与混合专家结构组合模块利用残差自注意力提取特征，并送入混合专家层动态激活top-k专家网络以完成前馈计算：

8.根据权利要求1所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述训练阶段的训练目标由多个损失项构成，其中每个输出对应一个二元交叉熵损失函数，并引入类别加权策略对正负样本进行区分处理，多分支损失按照设定的权重进行加权组合，作为整体优化目标，用于统一驱动检测分支和两个拾取分支的收敛。

9.根据权利要求8所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述训练阶段的训练过程中，模型采用基于自注意力和混合专家结构的前馈模块，路由器对每个时间片动态分配至若干专家子网络，并在训练中引入负载均衡正则项作为辅助损失。

10.根据权利要求1所述的基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，其特征在于：所述初至预测步骤利用训练完成的多分支神经网络模型，对输入的地震三分量波形进行前向推理，获取震相拾取概率序列。

技术总结
本发明涉及地震信号检测技术领域，尤其涉及基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法，该方法包括有模型搭建、训练阶段与初至预测三个步骤，其模型核心组成部分包括前端特征提取模块、混合专家模块和时域解码模块；本发明通过在网络中采用更高效的专家路由机制减少计算冗余，使用更优化的负载均衡策略提高训练稳定性，并结合量化与稀疏技术进一步降低计算与存储成本，本发明在复杂震相叠加与区域噪声干扰情形下仍能保持高精度拾取地震初至，对多种场景具备很强的适应性与泛化能力，且在大量模型参数下能大幅度减少计算资源占用率及成本。

技术研发人员：原健龙,黄卓,何星辰,余嘉顺,马慧莲,张少杰,王聪
受保护的技术使用者：成都理工大学
技术研发日：
技术公布日：2025/8/10

网址：基于注意力机制和混合专家策略的地震初至拾取深度学习方法 https://klqsh.com/news/view/142672

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