[1L3-OS-17] 地震研究と人工知能

[1L3-OS-17-01] 信号処理と機械学習を活用した地震波形ビッグデータ解析による地下断層の探索

〇内出 崇彦¹、緒方 淳²、堀川 晴央¹、深山 覚²、椎名 高裕¹、雨澤 勇太¹、佐藤 圭浩²、黒田 大貴³ (1. 国立研究開発法人 産業技術総合研究所　地質調査総合センター、2. 国立研究開発法人 産業技術総合研究所　人工知能研究センター、3. 長岡技術科学大学)

キーワード：地震、機械学習、パターン認識

微小地震は地震発生場の物理的条件を反映して発生する。我々はこれを利用して、地震発生場の状態を微小地震の性質を介して理解し、大地震発生の想定に資する研究を行っている。その一つが、内陸地震を引き起こす内陸活断層の形状を地震データから客観的に決定することである。内陸活断層の特徴は、これまで地形・地質を通して詳しく調べられている。微小地震の分布も活用されてきたが、断面図などを用いた主観的な方法が取られており、3次元的な断層形状を客観的に得ることは容易でない。そこで我々は、概ね同一面にあると考えられる微小地震をクラスタリングすることで、この過程を自動化している。さらに、断層や地下の構造境界で反射した地震波も断層面検出の手掛かりとする研究も進めている。茨城県北部地域や熊本地域をテストケースに、断層や構造境界が概ね抽出できていることを確認した。また、より良いデータ解析を目指して、地震計の異常を地震波形データから検出する研究も行っている。変分オートエンコーダによる地震時データの処理により、実際の観測データの異常を検出できていることを確認した。