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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于物理信息约束神经网络的地震信号多参数预测方法，过程为：使用双直剪加载配置进行实验，加载花岗岩以建立断层；对中央花岗岩块施加压应力，并通过伺服控制保持恒定；将中央花岗岩块以恒定速率向下推动至花岗岩之间发生粘滑，在剪切应力下降后开始新的粘滑循环；使用超声波换能器定期探测粘滑层，对超声信号进行时频变换，将提取到的波速和振幅作为神经网络的训练集与测试集；对剪切应力和滑移速率进行预测；添加物理信息关系时，将实验装置建模为忽略惯性的单自由度弹簧滑块系统，得到物理信息关系的约束式；设置损失函数，并对神经网络模型进行训练与验证。本发明在提高对地震信号预测准确性的同时也提高了预测效率。

主权项：1.一种基于物理信息约束神经网络的地震信号多参数预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1搭建含有双直剪加载配置的实验平台，所述双直剪加载配置包括中央花岗岩块、两侧花岗岩块、垂直方向活塞和水平方向活塞，超声波换能器和直流差动变换器；使用中央花岗岩块和两侧花岗岩块创建两个断层；2使用垂直方向活塞施加剪切力τ，水平方向活塞施加压应力σ；使用直流差动变换器测量垂直和水平方向活塞的剪切位移和水平位移，使用应变计载荷单元测量剪切力τi和压应力σi；将直流差动变换器附加到中央花岗岩块上，并测量滑移速率V；对样品施加压应力并控制压力恒定；中央花岗岩块以恒定速率向下推动，剪切应力增加至断层变得不稳定，在滑移阶段剪切块产生位移，并在地震阶段下降后开始下一个粘滑循环；在粘附阶段，断层再次锁定，剪切应力增加；在垂直方向活塞和中央花岗岩块之间串联一个弹簧；3获取超声波监测数据：使用一对超声波换能器定期探测断层，发射器发出脉冲，接收器记录响应；4数据准备与特征提取：从收集的超声波监测数据中提取物理基础特征，得到波速v和振幅A的时间演化，并将所述超声波监测数据作为神经网络的训练集与测试集；5搭建神经网络模型：在神经网络模型中，进行剪切应力τi和滑移速率Vi的预测，输入数据为波速和振幅的时间演化；6将实验装置建模为忽略惯性的单自由度弹簧滑块系统，得到基于物理信息关系的约束如式1，对应的PDE损失函数为2： 其中，k为系统整体刚度，剪切应力τi和滑动速率Vi是物理信息神经网络的输出，σ是正应力，Vl是剪切速率Vl；7设置损失函数：损失函数包括数据驱动的损失值LossData＝MSEData-Driven和物理信息关系约束导致的损失值lossPDE；其中LossData如3，式中表示实际剪切力，表示预测剪切力，表示测量滑移速率和，表示预测滑移速率； 8对神经网络模型进行训练与验证：将数据集分为训练集、验证集和测试集；神经网络模型在训练集上训练，使用验证集进行超参数调优，并在测试集上评估模型性能。

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