Detección automática de eventos sísmicos marcianos con algoritmo de reducción a una componente
Analizamos la eficacia de tres métodos de detección automática de eventos sı́smicos de tipo STA/LTA cuando son aplicados a sismogramas sintéticos marcianos en el marco del proyecto Preparing for InSight. Los sismogramas utilizados corresponden a un sensor de velocidad de corto perı́odo y tres compon...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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I19-R120-10915-1751702024-12-19T20:05:44Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/175170 Detección automática de eventos sísmicos marcianos con algoritmo de reducción a una componente Automatic detection of martian seismic events using a single-component reduction algorithm Gómez, Agustín Reynaldo Velis, Danilo Rubén 2024-12-09 2024-12-19T13:11:03Z es Geofísica Analizamos la eficacia de tres métodos de detección automática de eventos sı́smicos de tipo STA/LTA cuando son aplicados a sismogramas sintéticos marcianos en el marco del proyecto Preparing for InSight. Los sismogramas utilizados corresponden a un sensor de velocidad de corto perı́odo y tres componentes. Debido a la presencia de un significativo ruido ambiente y otros eventos sı́smicos asociados, la relación señal/ruido (S/R) de los datos es considerablemente baja. En este contexto, con el fin de mejorar la efectividad de los algoritmos de detección, se propone un algoritmo que permite reducir la información contenida en las tres componentes del registro a una única serie de tiempo con una relación S/R mayor que la de cada componente por separado. Esto permite, además, minimizar el costo computacional y las ambigüedades que pudieran surgir al realizar la deteccción de cada componente por separado. Analizamos la efectividad de los métodos de detección en base al número de detecciones correctas obtenidas cuando se utiliza el sismograma reducido o los sismogramas originales por separado. Además, comparamos los resultados con los obtenidos por otros autores (grupo Géoazur) que utilizaron los mismos datos. La comparación se realizó en primera instancia componente a componente, arrojando una coincidencia máxima de alrededor del 20 % con los eventos detectados por el grupo Géoazur. Este porcentaje subió al 30 % luego de aplicar los métodos de detección al sismograma generado mediante el algoritmo de reducción a una componente. Estos resultados suponen una mejora significativa en la efectividad de los métodos de detección testeados. We analyze the effectiveness of three STA/LTA-type automatic seismic event detection methods when applied to synthetic Martian seismograms in the framework of the Preparing for InSight project. The seismograms used correspond to a short-period, three- component velocity sensor. Due to the presence of significant ambient noise and other associated seismic events, the signal-to-noise ratio (S/N) of the data is considerably low. In this context, to improve the effectiveness of the detection methods, an algorithm is proposed to reduce the information contained in the three components of the seismogram to a single time series with a higher S/N ratio than that of each component separately. This also allows minimizing the computational cost and the ambiguities that could arise when performing the detection of each component separately. We analyze the effectiveness of the detection methods based on the number of correct detections obtained when using the reduced seismogram or the original seismograms separately. In addition, we compare the results with those obtained by other authors (Géoazur group) who used the same data. The comparison was first performed component by component, yielding a maximum coincidence of about 20 % with the events detected by the Géoazur group. This percentage rose to 30 % after applying the detection methods to the seismogram generated by the one-component reduction algorithm. These results represent a significant improvement in the effectiveness of the detection methods tested. Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 3-16 |
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