The task of seismic phase association is to correlate the onsets of radiated seismic energy with an underlying source. Commonly applied within seismic monitoring networks for event detection, it forms a vital component of many seismic processing pipelines. With the complexity of this task naturally increasing with the number of phases to simultaneously correlate, rapid advancements in the number of sensors per seismic deployment, along with improved picking algorithms have greatly increased the volume of phases now recorded across seismic networks. Although traditional phase association methods work well for historic catalogs, they become unreliable when tasked with associating the frequent smaller events recorded in the latest seismic datasets. Accurately correlating such events is crucial if seismologists are to better understand the underlying physical processes. The phase association problem is, therefore, being revisited with novel techniques now being applied to improve performance. We present a new technique for associating seismic phases, Hyperbolic Event eXtractor (HEX). HEX adapts the logic of Random Sample Consensus, a model estimation approach widely used in the computer vision community and specifically designed to deal with high proportions of noise in the data distribution. We demonstrate the performance of HEX in associating phases over a synthetic dataset for a regional seismic network in northern Chile. Synthetic testing reveals that HEX can correlate seismic phases when events have up to a ∼15 s average spacing.

中文翻译：

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十六进制：双曲事件提取器，用于高活动地震区的地震相关联

地震相位关联的任务是将辐射地震能量的开始与潜在的震源关联起来。通常用于地震监测网络中以进行事件检测，它构成了许多地震处理管道的重要组成部分。随着这项任务的复杂性自然地随着同时关联的相数而增加，每次地震部署中传感器数量的快速进步以及改进的拾取算法大大增加了现在整个地震网络中记录的相量。尽管传统的相位关联方法对于历史目录非常有效，但当将最新地震数据集中记录的频繁较小事件关联起来时，它们变得不可靠。如果地震学家要更好地了解潜在的物理过程，则准确关联此类事件至关重要。因此，现在正在使用新颖的技术来重新研究相位关联问题，以改善性能。我们提出了一种关联地震相位的新技术，即双曲线事件提取器（HEX）。HEX适应了随机样本共识的逻辑，这是一种在计算机视觉社区中广泛使用的模型估计方法，专门用于处理数据分布中的高比例噪声。我们在智利北部区域地震台网的综合数据集上，通过关联相证明了十六进制的性能。综合测试表明，当事件的平均间隔最大约为15 s时，HEX可以关联地震相位。因此，现在正在使用新颖的技术重新审视其性能。我们提出了一种关联地震相位的新技术，即双曲线事件提取器（HEX）。HEX适应了随机样本共识的逻辑，这是一种在计算机视觉社区中广泛使用的模型估计方法，专门用于处理数据分布中的高比例噪声。我们在智利北部区域地震台网的综合数据集上，通过关联相证明了十六进制的性能。综合测试表明，当事件的平均间隔最大约为15 s时，HEX可以关联地震相位。因此，现在正在使用新颖的技术重新审视其性能。我们提出了一种用于关联地震相位的新技术，即双曲线事件提取器（HEX）。HEX适应了随机样本共识的逻辑，这是一种在计算机视觉社区中广泛使用的模型估计方法，专门用于处理数据分布中的高比例噪声。我们在智利北部区域地震台网的综合数据集上，通过关联相证明了十六进制的性能。综合测试表明，当事件的平均间隔最大约为15 s时，HEX可以关联地震相位。HEX适应了随机样本共识的逻辑，这是一种在计算机视觉社区中广泛使用的模型估计方法，专门用于处理数据分布中的高比例噪声。我们在智利北部区域地震台网的综合数据集上，通过关联相证明了十六进制的性能。综合测试表明，当事件的平均间隔最大约为15 s时，HEX可以关联地震相位。HEX适应了随机样本共识的逻辑，这是一种在计算机视觉社区中广泛使用的模型估计方法，专门用于处理数据分布中的高比例噪声。我们在智利北部区域地震台网的综合数据集上，通过关联相证明了十六进制的性能。综合测试表明，当事件的平均间隔最大约为15 s时，HEX可以关联地震相位。