Le innovazioni matematiche dei ricercatori dell'Università di Tohoku stanno facendo progressi nel rilevamento di più tipi, e di forme più deboli, di onde sismiche, aprendo la strada a un monitoraggio più efficace dei terremoti e a una valutazione del rischio.

I risultati del loro studio sono stati pubblicati in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing .

La raccolta dei dati sismici si basa sul numero e sul posizionamento di sensori chiamati sismometri. Soprattutto laddove è possibile solo un impiego limitato di sensori sismici, come in ambienti difficili come il pianeta Marte o quando si effettua un monitoraggio a lungo termine del carbonio catturato e immagazzinato, l'ottimizzazione dell'estrazione dei dati da ciascun sensore diventa cruciale.

Un metodo promettente per farlo è l’analisi della polarizzazione, che prevede lo studio del movimento delle particelle in 3D e ha attirato l’attenzione per la sua capacità di sfruttare dati a tre componenti, offrendo più informazioni rispetto ai dati a un componente. Questo approccio consente il rilevamento e l'identificazione di varie forme d'onda sismiche polarizzate, comprese le onde S, le onde P e altre.

In particolare, l'analisi della polarizzazione tramite matrice spettrale (SPM) è una tecnica utilizzata per analizzare il modo in cui le particelle si muovono in tre dimensioni nel tempo e a frequenze diverse, in altre parole, nel dominio tempo-frequenza. Tuttavia, negli scenari in cui il segnale desiderato è debole rispetto al rumore di fondo, noti come eventi a basso rapporto segnale-rumore (SNR), tipici dei serbatoi sotterranei, l'analisi SPM deve affrontare delle limitazioni.

A causa di vincoli matematici, può caratterizzare solo il movimento lineare delle particelle (ovvero le onde P in rapido movimento e facili da rilevare), rendendo impegnativa l'analisi di altre forme d'onda (come le onde S secondarie in arrivo).

"Abbiamo superato le sfide tecniche dell'analisi SPM convenzionale e l'abbiamo ampliata per una più ampia realizzazione della polarizzazione introducendo componenti di ritardo temporale", ha affermato Yusuke Mukuhira, assistente professore presso l'Istituto di scienza dei fluidi dell'Università di Tohoku e autore principale dello studio.

Rispetto alle tecniche esistenti, l'incorporazione da parte del suo team di componenti di ritardo temporale ha migliorato la precisione dell'analisi SPM, consentendo la caratterizzazione di varie onde polarizzate, comprese le onde S, e il rilevamento di eventi a basso SNR con ampiezze minori.

Un’innovazione chiave nello studio è l’introduzione di una nuova funzione di ponderazione basata sulle informazioni di fase del primo autovettore, un vettore speciale che, quando moltiplicato per la matrice, dà come risultato una versione in scala del vettore originale. Lo scopo della funzione di ponderazione è assegnare diversi livelli di importanza a diverse parti dei segnali in base al loro significato, riducendo così i falsi allarmi.

I test sulle forme d'onda sintetiche hanno dimostrato che questa aggiunta ha migliorato significativamente la valutazione della polarizzazione delle onde sismiche, un fattore cruciale nel distinguere il segnale dal rumore.

"Tecnicamente, abbiamo sviluppato una tecnica di elaborazione del segnale che migliora l'analisi del movimento delle particelle nel dominio del tempo e della frequenza", ha affermato Mukuhira.

Il gruppo di ricerca ha convalidato la propria metodologia utilizzando dati reali registrati presso il giacimento di gas di Groningen nei Paesi Bassi. I risultati hanno mostrato prestazioni superiori nel rilevamento del movimento sismico, portando alla luce due eventi a basso SNR che in precedenza erano passati inosservati con i metodi convenzionali.

Questi risultati hanno il potenziale per applicazioni in vari campi, tra cui la sismologia e la geofisica, in particolare nel monitoraggio delle condizioni sotterranee con punti di osservazione limitati. Le implicazioni si estendono al monitoraggio dei terremoti, all'esplorazione planetaria e allo sviluppo delle risorse.