【智慧城市网 企业关注】近年来,人工智能技术加速推动地震行业数字化、智能化转型,深度学习方法已应用于地震信号检测和震后灾害评估等领域,防震减灾工作正由传统震后处置向实时监测预警、风险研判、应急响应
【智慧城市网 企业关注】近年来,人工智能技术加速推动地震行业数字化、智能化转型,深度学习方法已应用于地震信号检测和震后灾害评估等领域,防震减灾工作正由传统震后处置向实时监测预警、风险研判、应急响应和公共服务一体化转变。
2018年12月,中国科学技术大学张捷团队与中国地震局合作研发的"智能地动"系统在川滇地震科学实验场投入试运行,实时处理百余个台站的连续波形。它不再依赖理论算法逐条演算,而是用上百万条历史地震记录训练出的神经网络,在第一个台站捕捉到P波后数秒内给出震源位置与震级,一到三分钟内产出震源机制解,全过程无需人工干预。2022年泸定6.8级地震,这套系统在震后3分11秒就产出了完整的震源机制解——同样的工作,传统流程通常需要半小时以上。我国也因此成为全球首个将人工智能技术真正用于地震实时业务处理的国家。
由中国地震局地球物理研究所、清华大学与国家超级计算成都中心联合研发的"谛听"地震波大模型,是全球首个亿级参数量的地震学领域预训练大模型,2024年1月在成都超算中心启动训练,当年7月发布首套版本,目前已迭代至2.0,抗干扰能力与识别精度显著提升。它已参与西藏定日6.8级地震的数据处理,并被封装进"谛听"智慧盒子,以"端—边—云"协同架构下沉到台站侧,让算力不再只集中在中心机房。
预警是AI价值最容易被公众感知的场景,因为它的收益以"秒"计价。
2023年12月18日积石山6.2级地震,预警网向临夏回族自治州提前12秒发出提示,黄南州22秒、甘南州25秒、兰州市29秒,陕川渝多地同步收到推送。2024年9月18日合肥肥东4.7级地震,首报用时8.2秒,微信小程序向13万用户推送。2025年1月2日银川永宁县4.8级与金凤区4.6级地震同日连发,两次首报均只有5秒,推送超过50万用户,中国铁路兰州局集团据此对部分列车实施控车处置。2025年12月4日新疆阿合奇6.0级地震,预警提前20余秒,覆盖3000余台专用终端、1.1万户电视和14.3万手机用户,阿克苏一家医院的手术室在提示下坚持完成了正在进行的手术。
最能说明"秒"之价值的,是今年1月26日甘肃迭部5.5级地震中的一个细节:D156次列车刚刚驶离距震中83公里的岷县车站,地震波到达前约10秒,车站站长指挥值班员紧急拦停了列车。高速运行的列车一旦遭遇强震,可能面临接触网受损、隧道落石等连锁风险,减速停车是最优解。而这十秒的可靠性,来自后台三套独立系统、三套独立算法同步运行、至少两套同时发出有效信号才对外发布的机制设计——技术速度与工程冗余必须同步到位。
震后最初几小时,救援力量投向哪里,取决于能否快速回答"哪里塌得最重"。
2025年1月7日定日6.8级地震,最高烈度达Ⅸ度,影响面积约411平方公里,造成126人遇难、6.15万人受灾,震区又以抗震性能较差的土木、石木自建房为主,Ⅸ度区内这类房屋占比高达97%。面对这种地形与建筑条件,遥感加深度学习成为最快的手段:研究人员用震前高分二号影像与震后高分二号、北京三号影像做变化检测,将YOLO-E与SAM2组合,先粗定位再像素级精修,模型精确率0.840、召回率0.855、F1值0.847,在震中20公里范围内提取出492处疑似受损建筑,且分布清晰沿断裂带聚集,与野外调查的宏观震中高度吻合。
无人机低空影像同样成熟。针对2021年云南漾濞6.4级地震的震后航拍数据,一种基于RTMDet改进的实例分割模型把受损建筑识别的分割mAP做到80.4%、检测框mAP81.2%,明显优于YOLO系列主流模型;更早的北川老县城案例中,卷积神经网络对区域建筑震害分布的评估准确率达到89.39%,已经接近可支撑实际调度决策的水平。
智能化的终局不是"发得更快",而是让预警直接进入生产系统的控制回路。
在油气与危化领域,企业拿到预警后可自动关停关键泵阀、切断燃气总阀、停止危险反应釜作业。2025年内蒙古阿拉善左旗4.7级、甘肃陇西5.6级地震中,西部管道公司甘肃分公司与酒泉分公司均依据预警信息完成了隐患快速排查。在高精密制造领域,2024年中国台湾花莲7.3级地震后,包头两家重点晶硅企业依托地震监测数据完成灾害定损理赔,破解了光伏行业远震灾害"无感难认定、定损无依据、理赔难到位"的老问题。
从"智能地动"的一秒定位,到"谛听"的亿级参数,再到遥感影像里的492处受损房屋,人工智能在防震减灾中的角色已经越过"辅助工具"阶段,正在成为业务链条的底座。但地震行业的智能化,最终不是比谁的模型更大、谁的速度更快,而是比谁能把每一秒的确定性,兑换成普通人多跑出去的那几步。
(本文部分内容由AI生成)(来源:兴旺宝)
2018年12月,中国科学技术大学张捷团队与中国地震局合作研发的"智能地动"系统在川滇地震科学实验场投入试运行,实时处理百余个台站的连续波形。它不再依赖理论算法逐条演算,而是用上百万条历史地震记录训练出的神经网络,在第一个台站捕捉到P波后数秒内给出震源位置与震级,一到三分钟内产出震源机制解,全过程无需人工干预。2022年泸定6.8级地震,这套系统在震后3分11秒就产出了完整的震源机制解——同样的工作,传统流程通常需要半小时以上。我国也因此成为全球首个将人工智能技术真正用于地震实时业务处理的国家。
由中国地震局地球物理研究所、清华大学与国家超级计算成都中心联合研发的"谛听"地震波大模型,是全球首个亿级参数量的地震学领域预训练大模型,2024年1月在成都超算中心启动训练,当年7月发布首套版本,目前已迭代至2.0,抗干扰能力与识别精度显著提升。它已参与西藏定日6.8级地震的数据处理,并被封装进"谛听"智慧盒子,以"端—边—云"协同架构下沉到台站侧,让算力不再只集中在中心机房。
预警是AI价值最容易被公众感知的场景,因为它的收益以"秒"计价。
2023年12月18日积石山6.2级地震,预警网向临夏回族自治州提前12秒发出提示,黄南州22秒、甘南州25秒、兰州市29秒,陕川渝多地同步收到推送。2024年9月18日合肥肥东4.7级地震,首报用时8.2秒,微信小程序向13万用户推送。2025年1月2日银川永宁县4.8级与金凤区4.6级地震同日连发,两次首报均只有5秒,推送超过50万用户,中国铁路兰州局集团据此对部分列车实施控车处置。2025年12月4日新疆阿合奇6.0级地震,预警提前20余秒,覆盖3000余台专用终端、1.1万户电视和14.3万手机用户,阿克苏一家医院的手术室在提示下坚持完成了正在进行的手术。
最能说明"秒"之价值的,是今年1月26日甘肃迭部5.5级地震中的一个细节:D156次列车刚刚驶离距震中83公里的岷县车站,地震波到达前约10秒,车站站长指挥值班员紧急拦停了列车。高速运行的列车一旦遭遇强震,可能面临接触网受损、隧道落石等连锁风险,减速停车是最优解。而这十秒的可靠性,来自后台三套独立系统、三套独立算法同步运行、至少两套同时发出有效信号才对外发布的机制设计——技术速度与工程冗余必须同步到位。
震后最初几小时,救援力量投向哪里,取决于能否快速回答"哪里塌得最重"。
2025年1月7日定日6.8级地震,最高烈度达Ⅸ度,影响面积约411平方公里,造成126人遇难、6.15万人受灾,震区又以抗震性能较差的土木、石木自建房为主,Ⅸ度区内这类房屋占比高达97%。面对这种地形与建筑条件,遥感加深度学习成为最快的手段:研究人员用震前高分二号影像与震后高分二号、北京三号影像做变化检测,将YOLO-E与SAM2组合,先粗定位再像素级精修,模型精确率0.840、召回率0.855、F1值0.847,在震中20公里范围内提取出492处疑似受损建筑,且分布清晰沿断裂带聚集,与野外调查的宏观震中高度吻合。
无人机低空影像同样成熟。针对2021年云南漾濞6.4级地震的震后航拍数据,一种基于RTMDet改进的实例分割模型把受损建筑识别的分割mAP做到80.4%、检测框mAP81.2%,明显优于YOLO系列主流模型;更早的北川老县城案例中,卷积神经网络对区域建筑震害分布的评估准确率达到89.39%,已经接近可支撑实际调度决策的水平。
智能化的终局不是"发得更快",而是让预警直接进入生产系统的控制回路。
在油气与危化领域,企业拿到预警后可自动关停关键泵阀、切断燃气总阀、停止危险反应釜作业。2025年内蒙古阿拉善左旗4.7级、甘肃陇西5.6级地震中,西部管道公司甘肃分公司与酒泉分公司均依据预警信息完成了隐患快速排查。在高精密制造领域,2024年中国台湾花莲7.3级地震后,包头两家重点晶硅企业依托地震监测数据完成灾害定损理赔,破解了光伏行业远震灾害"无感难认定、定损无依据、理赔难到位"的老问题。
从"智能地动"的一秒定位,到"谛听"的亿级参数,再到遥感影像里的492处受损房屋,人工智能在防震减灾中的角色已经越过"辅助工具"阶段,正在成为业务链条的底座。但地震行业的智能化,最终不是比谁的模型更大、谁的速度更快,而是比谁能把每一秒的确定性,兑换成普通人多跑出去的那几步。
(本文部分内容由AI生成)(来源:兴旺宝)
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