Análisis de métodos de identificación automática de llegadas de fases P y su aplicación a las señales sismo-volcánicas del Misti (Perú)

Descripción del Articulo

Este trabajo describe el análisis de seis métodos utilizados en la identificación automática de fases P, aplicados a 150 eventos VT registrados por la red sísmica volcán Misti. Tres de ellos son convencionales y están basados en el análisis de la energía, la curtosis y el criterio de información Aka...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Centeno Quico, Riky
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2017
Institución:Instituto Geofísico del Perú
Repositorio:IGP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/4835
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12816/4835
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sismos
Estación sísmica
Ondas sísmicas
Volcanes
Sismología
Vulcanología
Volcán Misti
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description Este trabajo describe el análisis de seis métodos utilizados en la identificación automática de fases P, aplicados a 150 eventos VT registrados por la red sísmica volcán Misti. Tres de ellos son convencionales y están basados en el análisis de la energía, la curtosis y el criterio de información Akaike (AIC). Dos fueron desarrollados a partir del periodo predominante amortiguado (Tpd), y del análisis de envolvente multi-banda (AMPA). Así mismo, en este trabajo se propone un método novedoso, denominado “AR-K”. Este método consiste en combinar un análisis autorregresivo de la señal y la curtosis del error de predicción como función característica (CF). Además de este enfoque novedoso, también se utilizó la potencia específica instantánea, la cual permitió realzar la llegada de la onda P y comparar la precisión y exactitud de los métodos con dos tipos de datos: originales y realzados. Se buscó identificar de manera automática 655 fases P; los resultados muestran que el método AR-K es el que detectó el menor número de identificaciones falsas y el que mejor detecta la llegada de ondas P, con un 99% de aciertos utilizando los datos originales. Luego, destacan los métodos AMPA, Tpd y AIC ajustándose mejor a los datos realzados. El método AR-K, también demostró ser el más preciso con una diferencia mínima de 0.02±0.02s, con los datos originales y 0.01±0.02s, con los datos realzados. Los métodos AMPA y Tpd, además de su precisión, destacan por su rapidez. Estos tres métodos muestran un buen desempeño, y son propuestos para realizar sistemáticamente la identificación automática de fases P para los datos del volcán Misti.
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Este método consiste en combinar un análisis autorregresivo de la señal y la curtosis del error de predicción como función característica (CF). Además de este enfoque novedoso, también se utilizó la potencia específica instantánea, la cual permitió realzar la llegada de la onda P y comparar la precisión y exactitud de los métodos con dos tipos de datos: originales y realzados. Se buscó identificar de manera automática 655 fases P; los resultados muestran que el método AR-K es el que detectó el menor número de identificaciones falsas y el que mejor detecta la llegada de ondas P, con un 99% de aciertos utilizando los datos originales. Luego, destacan los métodos AMPA, Tpd y AIC ajustándose mejor a los datos realzados. El método AR-K, también demostró ser el más preciso con una diferencia mínima de 0.02±0.02s, con los datos originales y 0.01±0.02s, con los datos realzados. Los métodos AMPA y Tpd, además de su precisión, destacan por su rapidez. 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