地震監測中工智能的應用研究范文

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［摘要］本文主要針對人工智能在地震監測中的應用情況展開分析，提出了人工智能地震監測的預測處理作用，以及人工智能的地震監測具體方法，包括人工神經網絡方法在地震監測中的應用，以及多分量監測系統AETA的應用情況等進行系統性分析，針對系統應用的優勢做了全面性闡釋，進一步明確目前人工智能在地震監測中的應用效果以及相應的作用價值，期待通過本次研究，為地震監測應用領域提供一些可供參考的資料。

［關鍵詞］人工智能；地震；監測

引言

地震是很可怕的自然災害，但在過去一段時期內，相關領域并沒有構建較好的地震監測應用系統，地震預測準確率始終無法獲得滿意的效果，導致人民群眾的生命財產受到威脅。人工智能通過科學的計算以及系統的信息處理，將復雜的地震監測以及預報，形成簡單的操作模式，并且精準地反饋數據，使地震監測更具準確性、科學性與系統化。目前，人工智能通過模式識別、智能檢索以及自動程序設計等，形成了較為成熟的地震監測系統，并在地震領域取得了較好的應用效果。

1人工智能地震監測中的預測助力作用

眾所周知，在所有自然災害中，地震對人類造成的威脅一直是最嚴重的。目前，我國四川省阿壩州汶川縣、云南省西雙版納州、青海玉樹以及厄瓜多爾等地均是地震頻發區，有效進行地震監測，是挽救人民群眾生命財產的重要手段。但我國的地震監測技術并不理想，隨著人工智能監測系統的出現，人類地震預測精準度將會不斷提高，能夠對地震進行有效監測，獲得精準的數據信息，提高地震預測的成功率。在地震實際監測過程中可以發現，地震前兆信號種類較多，大體包括電磁輻射、低溫低應變、動力異常以及地電阻率和地下化學成分等，而人工智能技術則根據不同信號種類進行自動性區分，有效反饋監測信息，并從歷史地震實例中通過儀器設備提取相應的動物或人進行觀察，獲得相應前兆信號，最終匯集信息反饋至監測者，提高預測效果。

2人工智能地震監測概述

2.1基本概念

人工智能通過科學的計算方法能夠監測地震數據，從而精準預測發生地震的時間，自20世紀90年代起，科學界就已經用機器來監測地震，進而預測地震的發生時間，但收到的效果并不明顯，經過數十年的演變，科學界一直沒有對監測地震這一難題低頭。例如，美國的洛斯阿拉莫斯，通過實驗證明了人工智能在地震監測中的作用。機器人流程自動化（RPA）和人工智能（AI）等新技術可能會大幅降低事務性職能的成本（降幅達20%~80%），同時提高服務精確度，且無須進行人工監督。

2.2人工智能地震監測的具體方法

人工智能能夠在實驗室模擬斷層對地層進行抽動，從中間進行模擬，通過巖石混合物斷層真實仿真展現，進一步了解地震的真實場景，得到地震監測的效果，這種實驗地震系統目前已被廣泛應用。當地震到來時，通過監測地層間的混合物，并根據相伴的特殊聲響、地層周期性滑動，能夠最終確定地震的具體方位。這種監測技術根據地層運動發出的聲音進行有效監測，從而能夠預測下一次地層運動發生的時間，通過人工智能檢測將地震發生的信息模式化與規律化。通過上述分析進一步印證人工智能聲波送入算法的準確性，通過采集這種聲波監測信息，進一步對地震發生的可能性進行有效預測，算法準確度高，能夠在地震監測中起到一定的應用效果。模擬地震發生時的聲音信號，并對信號進行有效追蹤與監測，從而精準預測距離地震發生前的剩余時間，降低地震造成的損害。通過進一步探究能夠發現，機器是一種人工智能的方法，能夠對監測人員提出假設的地震先兆，通過算法分析給出準確的信息反饋，從而使機器捕捉到更加精準的地理信息，更好地對地震實施有效監測。

2.3人工神經網絡方法在地震監測中的應用

人工神經網絡方法也稱BP神經網絡，是目前人工智能地震預報的一種新型監測手段，通過輸出神經元了解實際地震的震級，這種計算震級與實際震級之差的方式，最終得到100%的正確率。在地震監測中，BP神經網絡能夠對異常種類或者異常時間，以及未來地震震級之間形成較強的非線性關系，并做出準確分析與判斷；BP神經網絡系統指在監測過程中能夠自動抓取信息，并從實際庫中提取典型震例，通過BP網絡學習，進一步預測地震震級，通過地震監測信息反饋，預測下一次地震的發生時間，從而更好地減少地震帶給人類帶來的傷害。

2.4多分量監測系統AETA

多分量地震監測系統AETA通過電磁探頭匯集到終端進行數據處理，并由云平臺傳輸進行數據系統分析，云平臺通過人工智能存儲數據，并精準反饋監測信息，具體框架圖1所示。多分量地震監測系統的數據處理更為智能化，能夠通過無線網絡將數據發送至云平臺，并進行自動存儲與分析，將監測數據顯示有效反饋給監測者，并支持遠程維護、數據終端處理，支持雙探頭連接，對本地數據的處理和存儲均給予了較好支持。利用遠程服務能夠有效減少多分量地震監測系統闡釋存在的誤差，并在極為復雜的地理環境條件下進行實時訪問，有效呈現多分量地震監測系統AETA的循環作業狀態，對地震頻發區域密集處布設該系統，能夠實時反饋地震前兆信號，實時監控地震孕育過程以及相應變化，從而有效提升地震預報的精準度。此外，該系統的遠程監控智能化應用比較完善，能夠不間斷地進行遠程監控與維護服務器和數據處理終端，并不斷交互，提高地震預測精準度。該系統除了對探頭數據做相應處理外，還能有效對探頭的運行狀態以及終端運行狀態進行實時監控，通過遠程系統維護，保證系統運行的安全性以及穩定性。此外，系統必須及時進行版本升級，即AETA系統升級，主要的設計部分能夠自動通過遠程提供服務，實現在線升級程序，系統不必關停即可實現在線升級，也就是說服務器升級完全可以通過云端實現。這種人工智能系統所設定的傳感探頭，能夠實現監控在線情況，對地震可能發生的信息通過探頭進行有效傳輸，連接的日志能夠通過云服務器接收并進行存儲，處于斷開連接狀態的服務器，不會反饋探頭的錯誤狀態信息，也就是說遠程維護人員通過探頭運行情況以及日志信息反饋即可得到探頭系統是否正常運行，從而制訂相應維護方案，保證系統正常運行。

3結語

目前，我國人工智能在地震監測中的應用方法較為豐富，且系統實施過程中能夠獲得有效的監測效果，為地震預測提供精準數據，從而降低地震帶來的危險事故率。筆者通過研究發現，人工智能在地震監測中的應用，能夠從多方面對地震類型進行有效區分，對地震產生的各種狀態進行科學分析，有針對性地捕捉信號源，并通過人工智能監測，進行自動化的信息采集與分析，并自動提取相應的地震實例庫，有效實施信息核對，對于可能發生的地震信號，及時準確地反饋給監測人員，從而提高地震預測水平。地震監測一直是學術界無法攻克的難題，而將人工智能應用在地震監測中，是現代化科技技術創新發展的成果，具有實時在線維護功能，能快速反饋監測信息，監測人員能夠及時通過遠程監控，掌握地震監測系統的運行情況。人工智能在地震監測系統中的應用更為系統化以及全面性，通過進行系統化分析以及全面性架構，能夠獲得精準的預測效果，提高地震監測水平。

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作者：周康雅 單位：江蘇省地震局