Интегрировать трехкомпонентную и одномерную модель распознавания P/S волн в SEISAN-3

[Syler1984]

Необходимо реализовать интеграцию keras моделей (трехкомпонентной и однокомпонентной) в seisan следуюшим образом:

• при запуске программа считывает каналы по умолчанию из файла MULPLT.DEF в той директории где она была запущена ($SEISAN_TOP/WOR/stepnov/NORTH/MULPLT.DEF для тестирования), или из директории по умолчанию $SEISAN_TOP/DAT/MULPLT.DEF
• при запуске скрипт должен получать на вход временной интервал в качестве входного параметра (по умолчанию за последние 30 часов), имя модели. Лучше завести конфиг файл который по умолчанию сначала считается в директории запуска, а потом, если не найден, в $SEISAN_TOP/DAT. В качестве параметров можно сразу сделать название модели и путь до весов, мнимальная вероятность для логирования вступления, время назад по умолчанию, максимальное число каналов для анализа.
• для каждой станции в случае трехкомпонентной обработки, или для каждого канала, если покомпонентно, скользящим перекрывающим окном по 4 секунды данные прогоняются через модель. Полученные вступления группируются по времени возникновения и записываются в текстовый файл.
• название текстового файла нужно задавать с датой типа 2021-12-22-06-02-33 UTC phase picker run.log
• при логировании вступлений отмечаются P, S волны, название станции, канала, кода локации, кода сети, времени вступления, псевдовероятность модели.

Калифорнийская модель (только 3-х компонентная, необходим fine tune): https://github.com/interseismic/generalized-phase-detection

Наша модель на трансформерах: https://github.com/jamm1985/seismo-transformer

[jamm1985]

Интегрировать трехкомпонентную и одномерную модель распознавания P/S волн в SEISAN-3