Transcript Algorithmes de détection automatique d’ondes sismiques Etat de l’art

Algorithmes
de détection automatique
d’ondes sismiques
Etat de l’art
Olivier Cuenot
Probatoire – 27 mai 2016
Plan



Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques

Conclusion
27 mai 2016
Algorithmes de détection automatique d'ondes sismiques
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Introduction
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Besoins
– Evaluation de l’épicentre
– Détection temps réel
– Traitement de gros
volumes de données
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Objectifs
– Détection et qualification de phases sismiques
– Détection de débuts de phases sismiques
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Plan
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Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques
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Conclusion
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Détection automatique
d’ondes sismiques
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Détection et pointage
détection
amplitude
du mouvement
pointage
temps
signal mesuré
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Algorithmes de détection automatique d'ondes sismiques
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Détection automatique
d’ondes sismiques
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Détection automatique
d’ondes sismiques
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Méthodes
– Variation d’amplitude
– Variation de fréquence
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Détection automatique
d’ondes sismiques
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Principe algorithmique général
Acquisition
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Analyse
ou
Modélisation
Détection
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Qualification
du résultat
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Plan
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Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques

Conclusion
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Algorithmes de détection
par analyse de l’énergie
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Algorithmes de détection automatique d'ondes sismiques
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Plan
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
Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques

Conclusion
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Algorithmes de détection
autorégressifs
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Méthode statistique
Principe
– Suppression du bruit
– Recherche de changement statistique du
signal
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Plan
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

Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques

Conclusion
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Algorithmes de détection
à base de réseaux neuronaux
Résultat
Couche de sortie
Couche masquée
Couche d’entrée
Données à analyser
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Algorithmes de détection
à base de réseaux neuronaux
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Principe algorithmique
Apprentissage
du réseau
neuronal
Acquisition
Détection
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Algorithmes de détection automatique d'ondes sismiques
Qualification
du résultat
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Plan
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

Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques

Conclusion
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Algorithmes de détection
combinant plusieurs techniques

Objectif
– Quantitatif : détecter plus de signaux
– Qualitatif : réduire les fausses alertes

Principe
– Paralléliser les techniques
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Algorithmes de détection
combinant plusieurs techniques
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Paralléliser les techniques
Analyse de l’énergie du signal
Calcul d’un modèle autorégressif
Combinaison
des résultats
Résultat final
Analyse de la fréquence
instantanée
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Algorithmes de détection
combinant plusieurs techniques
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Objectif
– Quantitatif : détecter plus de signaux
– Qualitatif : réduire les fausses alertes

Principe
– Paralléliser les techniques
– Sérialiser les techniques
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Algorithmes de détection
combinant plusieurs techniques
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Paralléliser / sérialiser les techniques
Analyse de l’énergie du signal
Calcul d’un modèle autorégressif
Combinaison
des résultats
Résultat final
Analyse de la fréquence
instantanée
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Plan
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Introduction
Détection automatique d’ondes sismiques
Algorithmes
– par analyse de l’énergie
– autorégressifs
– à base de réseaux neuronaux
– combinant plusieurs techniques
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Conclusion
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Conclusion
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Algorithmes de plus en plus complexes
Pas d’algorithme universel
– Chacun correspond à un besoin particulier
– Aucun ne couvre tous les besoins
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Vers un algorithme unifié ?
– Combinaison des techniques  amélioration
par nivellement des résultats
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Questions
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