报 告 人: 刘昕 研究员
单 位: 日本海洋研究开发机构
报告题目：地震背景噪声场物理特征和差分干涉成像新方法
报告时间: 2021年6月16日（周三）下午 15：00-16：20
地 点: 教学行政楼706会议室
报告简介：
在地震连续记录中，地震、交通和人类活动等产生的非散射信号成为噪声互相关计算的干扰信息，严重影响格林函数提取的可靠性。利用非监督机器学习的方法，基于背景噪声场物理特征进行分类并剔除这类噪声，能够准确地获取互相关函数并增加其信噪比。另一方面，研究了背景噪声相邻频率成分的相关性对于互相关函数振幅及其不确定性的影响。这些方法应用在美国南加州台网高质量的噪声干涉函数提取。为了减小非均匀分布和非稳态噪声源对成像的影响，建立了基于差分时间敏感核的伴随层析成像和基于差分振幅的衰减结构反演新方法，并在欧洲巴尔干半岛、荷兰和美国洛杉矶盆地取得成功应用。
报告人简介：
刘昕，日本海洋研究开发机构特任研究员。2016年在美国南加州大学获得博士学位，进入美国斯坦福大学从事博士后研究工作。2020年底至今在日本海洋研究开发机构任特任研究员。研究方向是背景噪声层析成像新方法及其在城市环境调查、活断层带成像和海底俯冲带结构研究中的应用。基于地震背景噪声，相继建立了（1）差分振幅衰减层析成像方法，（2）差分时间伴随层析成像方法，（3）非监督机器学习在噪声信号分类提取方法，（4）背景噪声源和互相关函数的不确定性分析法和（5）微地震定位新方法。通过在洛杉矶盆地隐伏断层探测、南加州活断层带追踪和英国北海油气盆地破裂区结构成像等，检验了这些新方法的有效性。以第一作者和通讯作者在Science Advances, JGR-Solid Earth, GJI等国际SCI期刊发表论文11篇，是JGR-Solid Earth, GRL, GJI, BSSA, GEOPHYSICS, IEEE子刊等期刊审稿人。