ベイズ推定に基づくアンサンブル地下構造推定から一気通貫した次世代震源解析

基于贝叶斯估计的集合地下结构估计的下一代震源分析

• 批准号: 21K14024
• 负责人: 縣 亮一郎
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14024/
• 关键词: ベイズ推定; 震源解析; 地下構造推定; アンサンブル; 深層学習

本研究では、１．ベイズ推定に基づく地震波速度構造推定により、地下構造を不確かさの統計的性質ごとアンサンブルとして推定し、２．そのアンサンブルを計算用モデルとしてそのまま取り込むことで地下構造を不確かさごと考慮した震源解析を行うことを目指す。今年度は、１を実施するための手段として、地震探査に基づき地下の地震波速度構造を推定する手法である2次元屈折初動走時トモグラフィを、Physics-Informed Neural Networks（PINN）を用いることで不確かさ推定まで行う手法を開発し、有効性を示した。PINNは、支配方程式に基づく損失関数を用いたニューラルネットワークにより支配方程式の求解・パラメータの逆解析を行う方法である。逆解析の一種である屈折初動走時トモグラフィをPINNを用いて行う方法は既に提案されている。一方、逆解析の不確かさ定量化を行うためには、ベイズ統計などの枠組みを用いて推定パラメータを統計的に扱う必要がある。本研究は、PINNに基づく地震波トモグラフィをベイズに拡張して不確かさ定量化を行う方法を提案し、P波速度構造の事後確率分布を推定可能とした。そして、2次元屈折初動走時トモグラフィを模した数値実験において本手法の有効性を検証した。これらの結果は査読付き国際誌に投稿され、現在査読中となっている。さらに、本手法を用いて南海トラフ域における屈折法地震探査の実データを解析中である。2について、南海トラフ域のスロースリップの断層すべりを、1次元的な不均質性を仮定した地下構造を不確かさごと考慮して推定した内容に関する論文が、“Journal of Geophysical Research: Solid Earth”に掲載された。

This study includes: 1. Estimation of seismic wave velocity structure, estimation of seismic wave velocity, estimation of seismic wave velocity, estimation of seismic The method of estimating seismic wave velocity structure in the basement of seismic exploration is developed and effective in the application of Physics-Informed Neural Networks (PINN). PINN is a method for solving the governing equation by inverse analysis of the fundamental loss relation. A new method of inverse analysis is proposed. A square, inverse analysis of inaccuracy, quantification, analysis of statistics, analysis of statistical data, analysis of statistical data, analysis of statistical data, In this study, we propose a quantitative method for estimating the probability distribution of P-wave velocity structure. 2-D inflection initial motion time, the number of test results, the effectiveness of the test results The results of this survey were published in the International Journal of the People's Republic of China, and now they are published in the Chinese Journal of the People's Republic of China. This method is used in seismic exploration of the South China Sea. 2. In the paper,"Journal of Geophysical Research: Solid Earth," the author discusses the relationship between the determination of subsurface structures and the inaccuracy of geological heterogeneity in the South China Sea.

项目成果

A Bayesian inversion for slip distribution of slow slip events beneath the Bungo Channel based on ensemble modeling of the uncertainty of underground structure

基于地下结构不确定性集合建模的丰后水道慢滑移事件滑移分布的贝叶斯反演

• 发表时间: 2021
• 作者: Ryoichiro Agata;Ryoko Nakata;Yuji Yagi;Takeshi Iinuma
• 通讯作者: Takeshi Iinuma

Bayesian Multi-model Fault Slip Estimation for Slow Slip Events Considering the Uncertainty of Underground Structure

考虑地下结构不确定性的慢滑事件贝叶斯多模型断层滑移估计

• 发表时间: 2022
• 作者: Ryoichiro Agata;Ryoko Nakata;Amato Kasahara;Yuji Yagi,Yukinari Seshimo;Shoichi Yoshioka;Takeshi Iinuma
• 通讯作者: Takeshi Iinuma

豊後水道長期的スロースリップにおけるすべり分布のベイズマルチモデル推定：先験的拘束条件の推定結果に対する影響

丰后河道长期慢滑移分布的贝叶斯多模型估计：先验约束对估计结果的影响

• 发表时间: 2021
• 作者: 金松 敏也;池原 研;熊 カン昕;縣 亮一郎・中田 令子・笠原 天人・八木 勇治・瀬下 幸成・吉岡 祥一・飯沼 卓史
• 通讯作者: 縣 亮一郎・中田 令子・笠原 天人・八木 勇治・瀬下 幸成・吉岡 祥一・飯沼 卓史

地下構造の不確かさを考慮したベイズマルチモデル断層すべり推定について

考虑地下结构不确定性的贝叶斯多模型断层滑动估计

• 发表时间: 2022
• 作者: 縣 亮一郎;中田 令子;笠原 天人;八木 勇治;瀬下 幸成;吉岡 祥一;飯沼 卓史
• 通讯作者: 飯沼 卓史

A type of Bayesian multi-model inference for fault slip distribution: the effect of prior constraints in the estimation for slow slip events beneath the Bungo Channel, southwest Japan

断层滑动分布的贝叶斯多模型推理：先验约束对日本西南部丰后海峡下方慢滑动事件估计的影响

• 发表时间: 2021
• 作者: Ryoichiro Agata;Ryoko Nakata;Amato Kasahara;Yuji Yagi;Yukinari Seshimo;Shoichi Yoshioka;Takeshi Iinuma
• 通讯作者: Takeshi Iinuma