一、项目概况

项目名称：非天然地震自动识别技术系统建设专项软件研发

采购单位：陕西省地震监测中心

项目预算：11万元整

二、开发内容

目前拥有1000余个事件类型已知的样本波形，每条波形约包含15个台站记录，每个台站有3个通道，即共有45000余条记录样本。通过机器学习实现对未知原始波形的事件类型（天然地震、爆破、塌陷等）判断。

完成非天然地震自动识别技术系统研发，系统主要包含流服务器数据接入，地震事件判断、震相识别、地震定位，地震类型判定及结果发布等模块。

1、实时数据接入和处理：设计从流服务器实时接入指定台站数据，存储为miniseed或sac等格式，进行数据预处理（滤波、剔除异常点等）；

2、震相识别及定位：对识别出的（实现地震与地动噪声的分离）地震事件进行体波震相的拾取并存储，结合台站信息和速度模型，利用已有定位方法进行自动定位;结合区域量规函数，自动量取两个水平向S波列振幅值，计算震级。

3、机器学习的算法和模型：根据定位结果截取地震事件，存储为sac格式，利用人工智能等方法对观测数据进行处理，提取波形特征。通过机器学习算法和神经网络模型架构进行事件的类型判定，并给出判断结果。

4、模型训练工具程序：形成一套模型训练工具程序，便于今后积累更多的地震波形数据或研究出更多的特征值种类后，对模型和算法进行优化。

5、定位信息的显示：从指定位置提取地震定位信息，在客户端进行显示。

6、集成：将以上所有模块打包集成，实现机器学习算法和模型与接口程序、流服务器实时数据、数据格式转换、预处理等工具程序整合，形成非天然地震自动识别技术系统。

三、服务响应要求

合同签订后90天内完成非天然地震自动识别技术系统研发。

四、具体技术要求

（一）具体需求

1、软件平台总体架构

本项目要求开发的是非天然地震自动识别技术软件系统。整体软件系统采用C/S架构，拟开发的软件平台由服务端和客户端组成，软件平台整体工作流程如下。

2.系统主要功能

首先从流服务器接收数据，对数据进行去势、滤波等处理，在实时数据上判定地震事件，对事件波形实时进行震相标注、实时仿真量取振幅并定位，将定位观测报告结果传入中间件。达到指定震级后，客户端根据提交的观测报告，自动从离线波形数据库中获取地震波形数据,按照设计特征值和神经网络模型识别事件类型（类型结果需明确给出天然地震、爆破、塌陷及其他），将地震事件检测结果统一反馈回客户端。

软件平台整体工作流程

具体指标要求如下:

P波拾取准确率达到90%以上；

S波拾取准确率达到80%以上；

2.0级以上地震事件分类准确率达到85%以上。

3.系统开发

首先通过流服务器获得地震数据，并将其存储为mseed或sac等格式文件，后续流程对此进行处理。后续处理流程分为两个部分：P波和S波拾取以及天然和非天然性质识别。主要分为以下步骤：

1）数据预处理

数据获取之后，需要先经过一系列的数据预处理操作，采用的数据预处理操作有：去趋势、滤波等。

去趋势：一些波形记录会出现明显的上升或者下降趋势，因此需要对波形进行去趋势处理，采用均值去趋势能够去除时间序列的趋势以外，同时能够让时间序列在0水平线上下振动。

滤波：为了突出P波和S波与噪声的差异，此时设计带通滤波器保证P波和S波所处的频率段波形被保留，面波和噪声的频率段被过滤。

2）P波和S波识别

经过以上数据预处理之后，对达到触发阈值及台站数量的波形，则被认定为一个地震事件。然后经实时数据传入到时识别模块进行P波和S波识别、地震定位及震级确定，生成地震观测报告。例如：可设计为但不局限为一个深层的神经网络结构，该网络包括卷积网络和反卷积网络两部分。卷积部分将输入序列转变为多维度的特征表示，用作提取特征；反卷积网络用于从提取的特征生成分割震相的起始与结束。

通过计算得到P波和S波的到时信息，从离线数据库中截取事件波形作为判断地震性质的前提数据，并存储为sac等格式（也在此数据上定位和计算震级），选用在指定震级以上的地震且震中距小于200Km以内的台站数据作为判断地震性质的前提数据。

3）地震性质分类

在地震性质分类模块中，采用机器学习及神经网络等算法及网络完成该任务。网络通过每个台站的数据给出每个台站数据的地震性质，之后将每个台站的性质统一整合在一起。必要时可加入振幅比、初动方向等作为特征值，通过投票机制最后确定地震事件的性质，输出判断结果。

事件类型识别模块通过Ice或WebService等中间件技术，对事件类型识别算法和神经网络模型进行封装，并提供通用接口，供客户端程序调用。

4）客户端设计

利用数据库等技术从中间件提取定位及地震类型结果。客户端应包括震中位置地图显示、地震目录显示及数据库后台存储等窗口模块。保留结果发布的程序接口，便于后期升级扩展。

（二）非功能性需求

1、规范性。接口及集成设计应该满足当前主流的技术规范要求，软件系统的设计和建设须符合相关的国际标准、国家标准，各子系统间通信协议、数据交换格式等应具有统一标准。

2、可靠性。考虑到系统的复杂性和现实中的各种意外情况，要求系统具有较强的容错能力，并且软件系统必须能够长时间不间断地连续运行。

3、可扩展性。系统在保持整体架构稳定的前提下，能够适当支持新的功能扩展和容纳算法的持续不断的改进过程。

4、可用性和可维护性。必须避免由于软件故障或系统的升级而影响整个系统的正常运行。软件可以方便升级。软件源代码具有可读性、可修改性、可测试性等。

五、建设平台要求

1、运行环境：x64等硬件平台、主流服务器、linux和windows7及更高版本操作系统。

2、开发平台：软件开发需采用Java、C++或python等通用语言。

3、部署：部署到采购人指定的地点。

六、供应商资质要求

1.供应商应具有合法注册的法人或其他组织的营业执照复印件（加盖公章）；

2.法定代表人授权书及被授权人身份证原件（法定代表人直接谈判只需提交其身份证原件）

本项目不接受联合体投标。

七、实施要求

1、本软件需365BET官方网站和开发公司共同完成。365BET官方网站负责提供数据及相应模块,开发公司进行接口程序和AI识别软件的开发、模型训练、优化和测试等工作。

2、软件开发完成后需向365BET官方网站提供以下资料：

1）开发完成软件的源代码和执行文件；

2）系统的有关文档（使用手册等）；

3）其它为审核或验收所需的各类文档。

3、开发公司需对开发过程中涉及365BET官方网站的任何资料进行严格的保密，开发完成后不得带走任何源代码和相关资料。

八、采购响应方式

采购响应时间：2020年7月16日至2020年7月21日

采购响应文件递交地点：西安市边家村水文巷4#防震减灾科技大楼801

联系人：惠少兴

电话：18391483033

电子邮箱：huisx2011@163.com

本次采购接受邮寄或电子响应方式，供应商可将资质材料复印件加盖公章连同采购响应文件一并邮寄或扫描上传发送至指定邮箱。

九、付款方式

合同签订后7个工作日内支付合同款的40%，中标方提供全额发票，完成非天然地震自动识别技术系统研发，经发包方验收合格后，支付合同款40%；整个上线部署完成后，能够准确稳定运行1个月，验收后支付剩余20%合同款。

十、采购响应文件要求

采购响应文件应严格按照采购需求做出实质性响应，文件应附开发设计理念、技术路线及本公司技术特长等说明材料。具体内容包括：报价表、实施方案、售后服务承诺等；

供应商需明确售后软件运行异常、故障排查的响应时间，修复时限等具体内容、流程以及措施等，故障排除的响应时间原则上不能超过72小时。售后服务自项目验收后至少12个月以上。

本次报价一次包死，在合同执行过程中是固定不变的，不受市场价格变化的影响；软件开发应基于正版开源的计算机语言或平台。

纸质采购响应文件应密封并在密封处加盖公章，一式两份。

十一、评标

365BET官方网站负责组织相关专家进行评标，评标时依据供应商报价、实施方案、研发经历、售后服务、交货期等综合打分，最低报价不是成交的唯一依据。

十二、定标

365BET官方网站根据评标结果确定成交单位，并向成交单位发《成交通知书》，对未成交单位不做未中标原因解释，成交单位须在收到成交通知书的7个工作日内完成合同签订工作。

365BET官方网站

2020年7月16日