| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 6.8 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Earthquakes occur around the world every day. This natural phenomena can result in
enormous destruction and loss of life. However, at the same time, it is the primary source
for studying Earth, the active planet. The seismic waves generated by earthquakes propagate deep into the Earth, carrying considerable information about the Earth’s structure,
from the shallow depths in the crust to the core. The information transferred by seismic
waves needs advanced signal processing and inversion tools to be converted into useful information about the Earths inner structures, from local to global scales. The everevolving
interest for investigating more accurately the terrestrial system led to the development of
advanced signal processing algorithms to extract optimal information from the recorded
seismic waveforms. These algorithms use advanced numerical modeling to extract optimal information from the different seismic phases generated by earthquakes. The development of algorithms from a mathematicalphysical point of view is of great interest; on
the other hand, developing a platform for their implementation is also significant.
This research aims to build a bridge between the development of purely theoretical ideas
in seismology and their functional implementation. In this dissertation SeisPolPy, a high
quality Pythonbased library for processing seismic waveforms is developed. It consists
of the latest polarization analysis and filter algorithms to extract different seismic phases
in the recorded seismograms. The algorithms range from the most common algorithms in
the literature to a newly developed method, sparsitypromoting timefrequency filtering.
In addition, the focus of the work is on the generation of highquality synthetic seismic
data for testing and evaluating the algorithms. SeisPolPy library, aims to provide seismology community a tool for separation of seismic phases by using highresolution polarization analysis and filtering techniques. The research work is carried out within the
framework of the Seismicity and HAzards of the subsaharian Atlantic Margin (SHAZAM)
project that requires high quality algorithms able to process the limited seismic data available in the Gulf of Guinea, the study area of the SHAZAM project.
Terramotos ocorrem todos os dias em todo o mundo. Esta fenomeno natural pode vir a resultar numa enorme destruição e perda de vidas. No entanto, ao mesmo tempo, é a principal fonte para o estudo da Terra, o planeta activo. As ondas sísmicas geradas pelos terramotos propagamse profundamente na Terra, levando informação considerável sobre a estrutura da Terra, desde as zonas de menor profundidade da crosta até ao núcleo. A informação transferida por ondas sísmicas necessita de processamento avançado de sinais e ferramentas de inversão para ser convertida em informação util sobre a estrutura interna da Terra, desde escalas locais a globais. O interesse sempre crescente em investigar com maior precisão o sistema terrestre levou ao desenvolvimento de algoritmos avançados de processamento de sinais para extrair informação óptima das formas de ondas sísmicas registadas. Estes algoritmos fazem uso de modelos numéricos avançados para extrair informação óptima das diferentes fases sísmicas geradas pelos terramotos. O desenvolvimento de algoritmos de um ponto de vista matemáticofísico é de grande interesse; por outro lado, o desenvolvimento de uma plataforma para a sua implementação é também significativo. Esta investigação visa construir uma ponte entre o desenvolvimento de ideias puramente teóricas em sismologia e a sua implementação funcional. Com o decorrer desta dissertação foi desenvolvido o SeisPolPy, uma biblioteca de alta qualidade baseada em Python para o processamento de formas de ondas sísmicas. Consiste na mais recente análise de polarização e algoritmos de filtragem para extrair diferentes fases sísmicas nos sismogramas registados. Os algoritmos variam desde os algoritmos mais comuns na literatura até um método recentemente desenvolvido, que promove a frequência de filtragem por tempo e frequência. Além disso, o foco do trabalho é a geração de dados sísmicos sintéticos de alta qualidade para testar e avaliar os algoritmos. A biblioteca SeisPolPy, visa fornecer à comunidade sismológica uma ferramenta para a separação das fases sísmicas, utilizando técnicas de análise de polarização e filtragem de alta resolução. O trabalho de investigação é realizado no âmbito do projecto SHAZAM que requer algoritmos de alta qualidade que possuam a capacidade de processar os dados sísmicos, limitados, disponíveis no Golfo da Guiné, a área de estudo do projecto.
Terramotos ocorrem todos os dias em todo o mundo. Esta fenomeno natural pode vir a resultar numa enorme destruição e perda de vidas. No entanto, ao mesmo tempo, é a principal fonte para o estudo da Terra, o planeta activo. As ondas sísmicas geradas pelos terramotos propagamse profundamente na Terra, levando informação considerável sobre a estrutura da Terra, desde as zonas de menor profundidade da crosta até ao núcleo. A informação transferida por ondas sísmicas necessita de processamento avançado de sinais e ferramentas de inversão para ser convertida em informação util sobre a estrutura interna da Terra, desde escalas locais a globais. O interesse sempre crescente em investigar com maior precisão o sistema terrestre levou ao desenvolvimento de algoritmos avançados de processamento de sinais para extrair informação óptima das formas de ondas sísmicas registadas. Estes algoritmos fazem uso de modelos numéricos avançados para extrair informação óptima das diferentes fases sísmicas geradas pelos terramotos. O desenvolvimento de algoritmos de um ponto de vista matemáticofísico é de grande interesse; por outro lado, o desenvolvimento de uma plataforma para a sua implementação é também significativo. Esta investigação visa construir uma ponte entre o desenvolvimento de ideias puramente teóricas em sismologia e a sua implementação funcional. Com o decorrer desta dissertação foi desenvolvido o SeisPolPy, uma biblioteca de alta qualidade baseada em Python para o processamento de formas de ondas sísmicas. Consiste na mais recente análise de polarização e algoritmos de filtragem para extrair diferentes fases sísmicas nos sismogramas registados. Os algoritmos variam desde os algoritmos mais comuns na literatura até um método recentemente desenvolvido, que promove a frequência de filtragem por tempo e frequência. Além disso, o foco do trabalho é a geração de dados sísmicos sintéticos de alta qualidade para testar e avaliar os algoritmos. A biblioteca SeisPolPy, visa fornecer à comunidade sismológica uma ferramenta para a separação das fases sísmicas, utilizando técnicas de análise de polarização e filtragem de alta resolução. O trabalho de investigação é realizado no âmbito do projecto SHAZAM que requer algoritmos de alta qualidade que possuam a capacidade de processar os dados sísmicos, limitados, disponíveis no Golfo da Guiné, a área de estudo do projecto.
Description
Keywords
Library Methods Python Seismic Signal Seismology Signal Processing Synthetic Data Time Series