Presentation Details
基于深度学习的地幔过渡带速度结构反演
ID：3132
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 22:53:20 Hits：1994
Oral Presentation
Start Time：2024-05-18 16:30（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S9 主题9、地球物理与大地测量 »
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Abstract
地幔过渡带指的是地球内部被410km和660km地震波波速间断面包围、连接上下地幔的区域。对地幔过渡带结构的研究能够帮助约束地球深部成分、热力学结构以及动力学过程等。传统的地震波形反演方法研究地幔过渡带依赖初始模型的设置，得到的模型分辨率较低，而且需要大量的算力。随着深度学习的快速发展，大量的深度学习模型被证明能够很好的运用到地震学速度结构反演的任务中。本研究成功利用深度学习提取了地幔过渡带的震相信息，从而反演得到地幔过渡带的速度结构。基于深度学习提取地幔过渡带特征反演地幔过渡带速度结构的方法不依赖初始模型与先验经验，能够快速得到地幔过渡带速度结构。本研究将有助于帮助地球科学家们得到更高分辨率的地幔过渡带速度结构，从而加深研究人员对地幔过渡带的认识。
Keywords
深度学习,地幔过渡带,速度结构,反演
Speaker
叶骐玮
博士研究生 南京大学地球科学与工程学院Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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