Simulation of the operation of bottom seismographs using artificial neural networks
Authors: Асланов Т.Г. , Айгумов Т.Г. 
Published: June 2022

В работе для локализации сейсмических событий предлагается использовать суда в Каспийском море. Используя гидрофон на корабле, можно зафиксировать время прихода гидроакустической волны (продольной волны). Зная параметры водной среды, а также рельеф дна, можно вычислить координаты и время прихода продольной сейсмической волны к границе земной и водной сред. После некоторых преобразований, подав полученное время в нейронную сеть, можно получить информацию о разности времен пробега продольной и поперечной сейсмических волн в указанной точке морского дна. Для обучения нейронной сети, в течении года, на донном сейсмографе, локация которого постоянно меняется, необходимо производить сбор информации о происходящих сейсмических событиях. Для формирования обучающей выборки необходимо собрать информацию о разности времен пробега продольной и поперечной сейсмических волн до каждого наземного и донного сейсмического датчика, о разности времен пробега продольной сейсмической волны до каждого наземного сейсмического датчика, относительно донного сейсмографа, а также координаты донного сейсмографа. На основе математической модели была проверена возможность обучения нейронной сети имитировать информацию по разности времен пробега сейсмических волн на донном сейсмографе при помощи морского судна. Для обучения искусственной нейронной сети использовалась многослойная сеть с 60 скрытыми слоями с функцией активации – сигмоида. В качестве входов в нейронную сеть использовались нормированные разности времен прихода продольной и поперечной сейсмических волн от гипоцентра землетрясения до каждого сейсмического датчика, нормированные разности времен прихода продольной сейсмической волны до каждого наземного сейсмического датчика относительно донного сейсмографа, а также нормированные координаты донного сейсмографа. Таким образом, у нейронной сети всего 37 входов. Выходом искусственной нейронной сети является разность времен прихода продольной и поперечной сейсмических волн до донного сейсмографа.

The article proposes using vessels in the Caspian Sea to localize seismic events. Using a hydrophone on the ship, it is possible to record the arrival time of a hydroacoustic wave (longitudinal wave). Knowing the parameters of the aquatic environment, as well as the bottom relief, it is possible to calculate the coordinates and time of arrival of a longitudinal seismic wave to the boundary of terrestrial and aquatic environments. After some transformations, by feeding the received time into the neural network, it is possible to obtain information about the difference in the travel times of longitudinal and transverse seismic waves at the specified point of the seabed. To train a neural network, during the year, on a bottom seismograph, the location of which is constantly changing, it is necessary to collect information about ongoing seismic events. To form a training sample, it is necessary to collect information about the difference in the travel times of the longitudinal and transverse seismic waves to each ground and bottom seismic sensor, about the difference in the travel times of the longitudinal seismic wave to each ground seismic sensor, relative to the bottom seismograph, as well as the coordinates of the bottom seismograph. On the basis of a mathematical model, the possibility of training a neural network to simulate information on the difference in the travel times of seismic waves on a bottom seismograph using a marine vessel was tested. To train an artificial neural network, a multilayer network with 60 hidden layers with a sigmoid activation function was used. The inputs to the neural network were normalized differences in the arrival times of longitudinal and transverse seismic waves from the earthquake hypocenter to each seismic sensor, normalized differences in the arrival times of the longitudinal seismic wave to each ground seismic sensor relative to the bottom seismograph, as well as normalized coordinates of the bottom seismograph. Thus, the neural network has only 37 inputs. The output of an artificial neural network is the difference in the arrival times of longitudinal and transverse seismic waves to the bottom seismograph.