En medio del paisaje único del desarrollo geotérmico en la región de Tohoku, las actividades microsísmicas del subsuelo presentan un desafío fascinante para los investigadores. Si bien las advertencias de terremotos pueden alertarnos esporádicamente sobre eventos sísmicos, hay muchos terremotos pequeños que han intrigado durante mucho tiempo a los ingenieros de recursos que se esfuerzan por detectarlos y comprenderlos.
Las innovaciones matemáticas de los investigadores de la Universidad de Tohoku avanzan en la detección de más tipos (y formas más débiles) de ondas sísmicas, allanando el camino para un monitoreo y una evaluación de riesgos de terremotos más efectivos.
Los resultados de su estudio fueron publicados en Transacciones IEEE sobre geociencias y teledetección El 15 de enero de 2024.
La recopilación de datos sísmicos depende de la cantidad y ubicación de sensores llamados sismómetros. Especialmente cuando es posible un despliegue limitado de sensores sísmicos, como en entornos desafiantes como Marte o cuando se realiza un monitoreo a largo plazo del carbono secuestrado y almacenado, optimizar la extracción de datos de cada sensor se vuelve fundamental. Una forma prometedora de hacerlo es el análisis de polarización, que implica estudiar el movimiento de partículas tridimensionales y ha recibido atención por su capacidad para aprovechar datos de tres componentes, proporcionando más información que los datos de un solo componente. Este enfoque permite la detección e identificación de diferentes formas de ondas sísmicas polarizadas, incluidas ondas S, ondas P y otras.
En particular, el análisis espectroscópico de polarización matricial (SPM) es una técnica utilizada para analizar la forma en que las partículas se mueven en tres dimensiones a lo largo del tiempo y a diferentes frecuencias, es decir, en el dominio del tiempo-frecuencia. Sin embargo, en escenarios donde la señal deseada es débil en comparación con el ruido de fondo (conocidos como eventos de baja relación señal-ruido (SNR), que son típicos en yacimientos subterráneos), el análisis SPM enfrenta limitaciones. Debido a limitaciones matemáticas, solo puede describir el movimiento de partículas lineales (es decir, ondas P de movimiento rápido y fáciles de detectar), lo que dificulta el análisis de otras formas de onda (es decir, ondas S secundarias entrantes).
«Superamos los desafíos técnicos del análisis SPM convencional y ampliamos su alcance para lograr una polarización más amplia mediante la introducción de componentes de retardo de tiempo», dijo Yusuke Mukuhira, profesor asistente en el Instituto de Ciencia de Fluidos de la Universidad de Tohoku y autor principal del estudio.
En comparación con las técnicas existentes, la incorporación de componentes de retardo de tiempo por parte de su equipo mejoró la resolución del análisis SPM, permitiendo la caracterización de diferentes ondas polarizadas, incluidas las ondas S, y la detección de eventos de baja relación señal-ruido (SNR) con amplitudes más pequeñas. .
Una de las innovaciones clave del estudio es la introducción de una nueva función de ponderación basada en la información de fase del primer vector propio, un vector propio que, cuando se multiplica por la matriz, produce una versión escalada del vector original. El propósito de la función de ponderación es asignar diferentes niveles de importancia a diferentes partes de las señales según su importancia, reduciendo así las falsas alarmas. Las pruebas de formas de onda sintéticas mostraron que esta adición mejoró significativamente la evaluación de la polarización de las ondas sísmicas, un factor crítico para distinguir la señal del ruido.
«Técnicamente, hemos desarrollado una tecnología de procesamiento de señales que mejora el análisis del movimiento de partículas en el dominio del tiempo y la frecuencia», dijo Mukuhera.
El equipo de investigación validó su metodología utilizando datos del mundo real registrados en el campo de gas de Groningen, Países Bajos. Los resultados demostraron un rendimiento superior en la detección de movimiento sísmico, destacando dos eventos de baja relación señal-ruido (SNR) que no se habían observado previamente con métodos convencionales.
Estos resultados tienen una aplicación potencial en varios campos, incluida la sismología y la geofísica, especialmente en el monitoreo de las condiciones subterráneas con puntos de observación limitados. Las implicaciones se extienden al monitoreo de terremotos, la exploración planetaria y el desarrollo de recursos.
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