Machine Learning Aids Rapid Assessment of Aftershocks: Application to the 2022–2023 Peace River Earthquake Sequence, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The adoption of machine learning (ML) models has ignited a paradigm shift in seismic analysis, fostering enhanced efficiency in capturing patterns of seismic activity with reduced need for time-consuming user interaction. Here, we investigate automated event detection and extraction of seismic phases using two widely used ML models: EQTransformer and PhaseNet. We applied both the models to four weeks of continuous recordings of aftershocks using a temporary array following the 30 November 2022, ML 5.6 earthquake near Peace River, Alberta, Canada. Both the tools identified >1000 events over the recording period. The aftershocks are located in close proximity to the ML 5.6 mainshock as well as to wastewater disposal operations that were ongoing at the time. Both the methods reveal an aftershock distribution that was not identified by the regional network; however, we find that events detected by PhaseNet have smaller event location errors and better depict subtle fault structures at depth, despite identifying ∼200 events less than EQTransformer. Our results highlight the advantages of using ML models for rapid detection and assessment of seismicity following felt events, which is important for rapidly assessing seismic hazard potential and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».