Détection et localisation de séismes par Deep-Learning (PhaseNet)

Etude des essaims sismiques Pyrénéens

Les procédures de détection, de localisation et de caractérisation des événements sismiques reposent jusqu’à présent essentiellement sur des critères d’analyse automatique du signal bas niveau (détection de variations d’amplitudes du signal) et sur le travail d’analystes inspectant visuellement les signaux, et effectuant « à l’œil » la caractérisation des sources sismiques (tir de carrière, séisme, explosion, etc). Cependant, avec l’augmentation massive des données à traiter depuis la densification du réseau RLBP /RAP, ces procédures doivent être repensées et un fort intérêt émerge pour le développement de méthodes de détection automatiques robustes, prenant en compte toute la complexité du signal sismologique. Les techniques de type Deep-Learning (DL) appartiennent à cette catégorie d’algorithmes.

Au-delà de Résif, l’explosion du nombre de capteurs à bas coûts (ex. RaspberryShake) et le déploiement de réseaux denses incitent là aussi à ce développement de méthodes automatiques.

A l’Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), nous évaluons la capacité d’un tel algorithme de pointé automatique (PhaseNet, un algorithme de deep-learning supervisé développé par Zhu & Beroza, 2019,  à Stanford) à permettre le suivi quotidien de la sismicité sur les stations Résif du Sud-Ouest de la France. Nous investiguons aussi son apport pour l’étude de clusters de sismicité d’intérêt pour lesquels des réseaux temporaires ont été déployés depuis 2020. Trois sites Pyrénéens en particuliers ont été instrumentés et étudiés par les personnels de l’OMP pour leur intérêt scientifique : la zone des gisements de gaz de Lacq dans le bassin aquitain, la zone d’Arette à la frontière Pyrénéenne du Béarn, et la région de Campan dans les Hautes-Pyrénées.

Cette actualité est un extrait d’un article publié dans le dernier numéro de la Lettre d’information Résif où l’on détaille les installations effectuées sur ces trois sites.

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Lettre d’information Résif n°20, décembre 2021