Upload
others
View
4
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Jon Schmidt , Seth Carpenter, and Zhenming Wang���������������������������
������������� ���������������������������������������������������
����� ��� ��������� ����
The Kentucky Seismic and Strong-Motion Network (KSSMN) is an essential facility, operated by the Kentucky Geological Survey at the University of Kentucky, to monitor earthquakes in and around the Commonwealth and to provide information on earthquakes and seismic hazards.
The KSSMN consists of 21 seismic stations, 14 of which are networked and provide recordings for near-real-time analysis (Fig. 1).
Toward Optimizing Automatic KSSMN Earthquake Detection Using Machine Learning
������������� ����������������������������������������������� ��������
���������
���������������������������������� ����������������������������������������������‐��������������������� ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������
������������������������������������������������������ ��������������������������������������������������������� ����������������������������������������������� ����������������������������������������������������������������������������
�������������������������������������������������������������������������� �������������������������� �������������������������������������������������������������
������ ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������� ���������������������������
������ ������������������������������������������������������������������������������������������������������� ��� ������ ������ ������������ �������� � � ����������� ��������� ������ ������� ���������������
������������������������������������������� ������� �����
The GPD picker is skilled, but also detects noise that resembles seismic waves. This is problematic when detecting microseismicity with few seismic stations: low probabili-ty detections may be required from few stations and thus transient noise may cause false triggers. Associating detections using predicted travel times helps to remove noise detections. We are evaluating two recently developed (Python) associators: PhasePApy (traditional time-based) and PhaseLink (deep-learning-based)
- Determine optimal GPD detection probability- Optimize PhaseLink association. E.g.: - Synthetic earthquake scenarios - Number of detections per window - Number of stations needed to trigger - Simultaneous-event merging - Maximum detection error (time uncertainty) - Maximum distance to closest station- Assess entire CSRC dataset.
Operational principles:- Requires both P- and S-wave detections for a given station- Calculates distances and event times from tS- tP - Associates clusters of stations with common event times.- Trigger declared for ≥3 stations in cluster
Detriments to performace:- Requires P- and S-wave detections at a station - Associator cannot manage numerous low-probability detections
EK20
EK33
Mag. 0.8
�������������� �������������� �EK33
E-W
N-S
U-D
EK20
E-W
N-S
U-D
EK33
E-W
N-S
U-D
EK20
E-W
N-S
U-D
������������� ����������������� ������������������������������������� ��������������������������������� ����������������������
�����������������������������������������������������������������������������������������������������������
BHKY
CUSSO
FLKY
FMKY
HEKY
HZKY
LLKY
LOKY
MOKY
PAKY
PKKY
ROKY
SMKYSOKY
EK14
EK21
EK22
EK25EK26
EK32
EK35EK23
RIDG HNBK
VSAB
VSAP
COKY BAKYWIKY
Non-networked
The Kentucky Seismic and Strong-Motion Network
The KSSMN also operates temporary stations for special projects. Current-ly, eight seismic stations are monitoring seismicity in Rome Trough as part of the DOE-sponsored Conasauga Shale Research Consortium (CSRC), a continuation of the 14-station KGS-sponsored Eastern Kentucky Micro-seismic Monitoring Project (EKMMP). The project area experiences infre-quent earthquakes, but numerous mine blasts (Fig. 2; Carpenter et al., 2020).
Events57%
Noise43%
Blasts90%
Local0.3%
Regional4%
Teleseismic6%
�������������������������������� ��������������������������������� ���������������������� ��������������������������������� ������������������ ���������� �������� ������� ��� ���� ��������� ������ ��������� ����� ��� ����� ������� ��������� ��������������������������������� ���������������������������������
��������������������������������� ���� ���� �������������������������������������� ���� ≥� ������� ��������� ��������� ������ �������������������~������� ���������
����������������������������������������������
(a)w(a)
(b)
(b)
���������������������������������������������������������������������������� � �������� ���������������������������� ������������������������������������������� ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� �������������������������������������������������� �������������������������������������������� ������������������� ����������������������������������������������������
(a)
(b)
rA
rB
rC
rD
d2
d1
d4
d3
rA
rB rB'
rC'
rC
rD
(a)
(b)
rA
rB
rC
rD
d2
d1
d4
d3
rA
rB rB'
rC'
rC
rD
������������������������ ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ��������������������������
������� ��� ���������� ��� �������������������������������
86W
86W
85W
85W
84W
84W
83W
83W
82W
82W
81W
81W
80W
80W
79W
79W
35N 35N
36N 36N
37N 37N
38N 38N
39N 39N
40N 40N
0 km 100 km
OH
IN
PA
WV
VA
NCTN
KY
85W
85W
80W
80W
35N 35N
40N 40N
EarthquakeBlast
EKKY
ETN4NMTAUSXO
Seismic StationsKSSMN
Other
M 0.8
������� ��� ������� ���� ���������� ������� ������������ ������������ ������ ��� ������� ����� �������� ��� ���� ���� ���������������������������������������������� ���������� �������������� ��������¡�¢���������£�������� ������������������� ����������� ������ �������������� ���� ������� � ������� ������������������������������ �������������� �������� ������� ������������������ ����������� ������� ������ ������� ��������������
�������������������� ������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������� ��������������������������������������������������
���������������������������������������������������