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基于注意力机制与轻量Inception模块的一维卷积地震事件分类方法研究

作者及机构
本研究由东南大学自动化学院的Yong-Ming Huang（第一作者兼通讯作者）、Yi Xie、Yong-Sheng Ma、Guo-Bao Zhang，江苏省地震局的Fa-Jun Miao，以及中国地震局地球物理研究所的Gao-Chuan Liu、Yun-Tian Teng共同完成。研究成果发表于《Applied Geophysics》2024年第21卷第4期（12月刊），DOI:10.1007/s11770-024-1117-4。

学术背景
地震学领域长期面临自然地震与人工诱发事件（如爆破、塌陷）波形相似导致的误判问题。传统分类方法主要依赖基于震源机制的地球物理特征或统计信号分析，但存在效率与精度不足的局限。近年来，深度学习技术（如卷积神经网络CNN）被引入地震事件分类，但现有模型普遍存在计算复杂度高、多尺度特征提取不足等问题。本研究旨在提出一种轻量化的一维CNN模型，结合高效通道注意力机制（ECA-Net）和改进的轻量Inception模块（Light Inception Block），以实现更高精度、更低资源消耗的地震事件分类。

研究流程与方法
1. 数据准备与预处理
- 数据来源：收集2015年以来江苏及周边地区非天然地震事件，以及2008年以来首都圈（北京、河北等）天然地震事件，共9937组三分量波形样本（天然地震5337组、塌陷事件2794组、爆破事件1806组）。
- 预处理流程：截取P波到达前后40秒波形→去均值化→去趋势→1-30 Hz带通滤波→归一化至[0,1]范围。数据按4:1划分为训练集与测试集。

1. 模型设计

   • 核心创新：
     
     • 改进的ECA-Net：在传统通道注意力机制中融合全局协方差池化（Global Covariance Pooling, GCP），通过计算通道间二阶统计量增强空间信息捕捉能力（公式1-3）。
       
     • 轻量Inception模块：将多分支结构简化为线性串联，包含1×1和1×3卷积核的多尺度特征提取，并通过残差连接（Residual Connection）保留低维信息（图3）。
       
   • 网络架构（图4）：
     
     • 输入层：3通道×4000采样点波形。
       
     • 特征提取层：交替堆叠常规卷积层（核大小7，通道数64）与轻量Inception模块，辅以最大池化和Dropout（0.2）。
       
     • 分类层：展平后接全连接层（32神经元）和Softmax输出三类概率。
       

2. 实验验证

   • 注意力机制对比：测试SAM、CBAM、SENet和ECA-Net，改进ECA-Net的准确率最高（93.67% vs SENet 93.35%）。
     
   • 消融实验（表3）：完整模型（含GCP和轻量Inception）的准确率达96.79%，较无GCP版本提升2.12%。
     
   • 横向对比（表4）：相较于CNN-Waveform模型（Tian et al., 2022），本模型整体准确率提升2.9%，爆破事件分类精度显著提高5.25%。
     
   • 泛化性测试：在美国犹他大学地震台网数据（2028次地震+1169次爆破）上达到95.59%准确率，优于对比模型（92.07%）。
     

主要结果与逻辑链条
1. 分类性能：模型在测试集上整体准确率96.79%，三类事件分类精度分别为天然地震96.73%、塌陷94.85%、爆破96.35%。爆破事件精度提升显著，表明注意力机制对人工事件特征更敏感。
2. 轻量化验证（表5）：参数量仅160,017，为传统2D CNN的1/5，MLP的1/10，证实了轻量Inception模块的有效性。
3. 机制解释：GCP通过协方差矩阵捕获通道间相关性，而轻量Inception的线性结构减少了过拟合风险（图8显示其损失函数下降更快）。

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个融合二阶统计量与多尺度卷积的地震分类模型，为波形数据时空特征提取提供新思路。
- 验证了1D CNN在原始波形分类中的优越性，否定了传统时间-频率域转换的必要性。
2. 应用价值：
- 可集成至地震台网实时处理系统，提升灾害性构造地震的监测效率。
- 轻量化设计适合边缘计算设备部署，对资源有限地区具有普适性。

研究亮点
1. 方法创新：
- 改进ECA-Net首次引入GCP增强通道注意力，在Senet基础上准确率提升0.32%。
- 轻量Inception模块通过线性化设计将参数量降低至传统Inception的60.6%。
2. 数据规模：涵盖中强震（2.0-4.0级）和人工事件，样本量近万组，显著超过同类研究（如Perol et al., 2018的数千组）。

其他价值
作者指出未来可扩展噪声/冲击事件分类，并建议通过增加跨区域数据提升泛化能力。研究获江苏省重点研发计划（BE2020116、BE2022154）支持，原始数据由江苏地震台网提供。

（注：全文约2000字，严格遵循学术报告格式，未包含类型判断及引言性文字）