فصلنامه علمی علوم زمین

فصلنامه علمی علوم زمین

کاربرد شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک در درون‌یابی میدان سرعت GPS در منطقه زمین‌ساختی البرز

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشکده عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
2 گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشگاه آزاد اهر، اهر، ایران
10.22071/gsj.2026.553765.2232
چکیده
درون‌یابی بردارهای سرعت GPS به میدان‌های پیوسته، از چالش‌های مهم در ژئودزی و ژئوفیزیک به‌شمار می‌رود. روش‌های متداول، مانند توابع گرین الاستیک که توسط سندول و (Sandwell and Wessel, 2016) ارائه شد، با محدودیت‌هایی در مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده و در نظرگیری عدم قطعیت داده‌ها روبرو هستند. این مقاله، کاربرد شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک را به‌عنوان جایگزینی قدرتمند برای این روش‌های کلاسیک مورد بررسی قرار می‌دهد. در این پژوهش، یک مدل PINN پیاده‌سازی شده که معادلات حاکم الاستیسیته را به‌طور مستقیم در تابع هزینه شبکه عصبی ادغام می‌کند. این مدل بر روی داده‌هایGPS شامل 89 ایستگاه در منطقه زمین‌ساختی البرز آموزش داده شد. نتایج نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی با خطای RMSE حدود 0/68 و 0/99 میلی‌متر بر سال به ترتیب برای مولفه‌های خاوری و شمالی، قادر به بازتولید میدان سرعت با دقت قابل قبول است. این روش مزایای متعددی از جمله انعطاف‌پذیری بالا در مدل‌سازی فیزیک پیچیده، قابلیت تلفیق انواع داده‌ها و در نظرگیری خودکار عدم قطعیت‌های مشاهداتی را ارائه می‌نماید. اگرچه زمان محاسباتی این روش در مقایسه با روش‌های کلاسیک بیشتر است، اما توانایی ذاتی آن برای چیرگی بر محدودیت‌های روش‌های سنتی، آن را به گزینه‌ای امیدوارکننده برای نسل آینده ابزارهای پردازش داده‌های ژئودینامیکی تبدیل می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Anitescu, C., İsmail Ateş, B., and Rabczuk, T., 2023. Physics-Informed Neural Networks: Theory and Applications. In: Machine learning in modeling and simulation, Chapter 5, pp. 179-218.
Boresi, A. P., and Schmidt, R. J., 2002. Advanced mechanics of materials. John Wiley & Sons.
Cuomo, S., Di Cola, V. S., Giampaolo, F., Rozza, G., Raissi, M., and Piccialli, F., 2022. Scientific machine learning through physics–informed neural networks: Where we are and what’s next. Journal of Scientific Computing, 92(3), 88.
Dahal, A., and Lombardo, L., 2025. Towards physics-informed neural networks for landslide prediction. Engineering Geology, 344, 107852.
Ghods A., Shabanian E., Bergman E., Faridi M., Donner S., Mortezanejad G., and Aziz-Zanjani A., 2015. The Varzaghan–Ahar, Iran, Earthquake Doublet (Mw 6.4, 6.2): implications for the geodynamics of northwest Iran. Geophys. J. Int., 203, 522–540.
Hessami, K., Jamali, F., and Tabassi, H., 2003. Major Active Faults of Iran (map), Ministry of Science, Research and Technology, International Institute of Earthquake Engineering and Seismology.
Hornik, K., Stinchcombe, M., and White, H., 1989. Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural networks, 2(5), 359-366.
Karniadakis, G. E., Kevrekidis, I. G., Lu, L., Perdikaris, P., Wang, S., and Yang, L., 2021. Physics-informed machine learning. Nature Reviews Physics, 3(6), 422-440.
Kay, S. M., 1993. Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory. Prentice-Hall, Inc.
Khorrami F., Vernant P., Masson F., Nilfouroushan F., Mousavi Z., Nankali H., Saadat S. A., Walpersdorf A., Hosseini S., Tavakoli P., Aghamohammadi A., and Alijanzade M., 2019. An up-to-date crustal deformation map of Iran using integrated campaign-mode and permanent GPS velocities. Geophys. J. Int., 217, 832–843.
Kostrov, V. V., 1974. Seismic moment and energy of earthquakes, and the seismic flow of rock, Izv. Acad. Sci. USSR. Phys. Solid Earth, 1, 23-44.
Leys, C., Ley, C., Klein, O., Bernard, P., and Licata, L., 2013. Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median. Journal of experimental social psychology, 49(4), 764-766.
Masson, F., Chéry, J., Hatzfeld, D., Martinod, J., Vernant, P., Tavakoli, F., and Ghafory-Ashtiani, M., 2005. Seismic versus aseismic deformation in Iran inferred from earthquakes and geodetic data. Geophysical Journal International, 160(1), 217-226.
Masson, F., Lehujeur, M., Ziegler, Y., and Doubre, C., 2014. Strain rate tensor in Iran from a new GPS velocity field. Geophysical Journal International, 197(1), 10-21.
Maurer, J., and Materna, K., 2023. Quantification of geodetic strain rate uncertainties and implications for seismic hazard estimates. Geophysical Journal International, 234(3), 2128-2142.
Motavalli‐Anbaran, S. H., Zeyen, H., Brunet, M. F., and Ardestani, V. E., 2011. Crustal and lithospheric structure of the Alborz Mountains, Iran, and surrounding areas from integrated geophysical modeling. Tectonics, 30(5).
Okazaki, T., Ito, T., Hirahara, K., and Ueda, N., 2022. Physics-informed deep learning approach for modeling crustal deformation. Nature Communications, 13(1), 7092.
Okazaki, T., Fukahata, Y., and Nishimura, T., 2021. Consistent estimation of strain-rate fields from GNSS velocity data using basis function expansion with ABIC. Earth, Planets and Space, 73(1), 153.
Poulet, T., and Behnoudfar, P., 2023. Physics-informed neural network reconciles Australian displacements and tectonic stresses. Scientific Reports, 13(1), 23095.
Raissi, M., Perdikaris, P., and Karniadakis, G. E., 2019. Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. Journal of Computational Physics, 378, 686-707.
Rashidi, A., Kianimehr, H., Yamini-Fard, F., Tatar, M., and Zafarani, H., 2022. Present stress map and deformation distribution in the NE Lut Block, eastern Iran: Insights from seismic and geodetic strain and moment rates. Pure and Applied Geophysics, 179(5), 1887-1917.
Rastbood, A., 2023. Present-day crustal deformation in Alborz region based on GPS velocity field and spline functions. Iranian Journal of Geophysics (IJG), 17(2).
Rastbood, A., Salmanian, M., and Hossainali, M. M., 2024. Present-day crustal deformation based on an interpolated GPS velocity field in the collision zone of the Arabia-Eurasia tectonic plates. Studia Geophysica et Geodaetica, 68(3), 191-215.
Sadd, M. H., 2009. Elasticity: theory, applications, and numerics. Academic Press.
Sandwell, D. T., and Wessel, P., 2016. Interpolation of 2-D vector data using constraints from elasticity. Geophysical Research Letters, 43(10), 10,703-10,709.
Shen, Z. K., Wang, M., Zeng, Y., and Wang, F., 2015. Optimal interpolation of spatially discretized geodetic data. Bulletin of the Seismological Society of America, 105(4), 2117-2127.
Shen, Z. K., Jackson, D. D., and Ge, B. X., 1996. Crustal deformation across and beyond the Los Angeles basin from geodetic measurements. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 101(B12), 27957-27980.
Talebian, M., Ghorashi, M., and Nazari, H., 2013. Seismotectonic map of the Central Alborz, Research Institute for Earth Sciences, Geological Survey of Iran.
Zandt, G., and Ammon, C. J., 1995. Continental crust composition constrained by measurements of crustal Poisson's ratio. Nature, 374(6518), 152-154.
دوره 36، شماره 2 - شماره پیاپی 140
تابستان 1405، سال سی‌و ششم، شماره 2، پیاپی 140
تابستان 1405
صفحه 149-170