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I ricercatori testano il cavo in fibra ottica del fondale marino come sistema di allerta precoce per i terremoti

INFORMATIVA: Alcuni degli articoli che pubblichiamo provengono da fonti non in lingua italiana e vengono tradotti automaticamente per facilitarne la lettura. Se vedete che non corrispondono o non sono scritti bene, potete sempre fare riferimento all'articolo originale, il cui link è solitamente in fondo all'articolo. Grazie per la vostra comprensione.


Una delle maggiori sfide per i sistemi di allerta precoce dei terremoti (EEW) è la mancanza di stazioni sismiche situate al largo delle coste densamente popolate, dove si trovano alcune delle regioni più sismicamente attive del mondo. In un nuovo studio pubblicato su La documentazione sismicai ricercatori mostrano come i cavi in ​​fibra ottica per telecomunicazioni inutilizzati possono essere trasformati in EEW offshore.

Jiuxun Yin, ricercatore del Caltech ora presso SLB, e colleghi hanno utilizzato 50 chilometri di cavo sottomarino per telecomunicazioni che correva tra gli Stati Uniti e il Cile, campionando dati sismici su 8.960 canali lungo il cavo per quattro giorni. La tecnica, chiamata Distributed Acoustic Sensing o DAS, utilizza i minuscoli difetti interni di una lunga fibra ottica come migliaia di sensori sismici.

Yin e colleghi hanno utilizzato i dati del cavo per determinare le posizioni dei terremoti e stimare la magnitudo di un terremoto sulla terraferma (magnitudo 3.7) e due terremoti offshore (magnitudo 2.7 e 3.3) durante il periodo di studio.

I loro risultati mostrano che l’utilizzo di questo singolo array DAS offre un miglioramento di circa tre secondi nell’allarme precoce dei terremoti rispetto agli array DAS onshore. In una simulazione eseguita dai ricercatori, hanno scoperto che distribuendo più array DAS distanziati di 50 chilometri l’uno dall’altro e lavorando insieme nell’area, potrebbero migliorare di cinque secondi i tempi di allerta EEW nella zona di subduzione.

“Anche se ci aspettavamo alcuni miglioramenti dovuti al posizionamento offshore dell’array DAS, gli effettivi aumenti di velocità sono andati oltre le nostre proiezioni iniziali”, ha affermato Yin. “Il vantaggio principale è la posizione offshore dell’array, che elimina la necessità di attendere che le onde sismiche raggiungano le stazioni terrestri.”

La regione al largo del Cile è simile a quella della regione della Cascadia al largo del Canada e del Pacifico nordoccidentale degli Stati Uniti. Entrambe le aree contengono una zona di subduzione attiva, dove le placche tettoniche si scontrano e una placca precipita sotto un’altra, causando alcuni dei terremoti più grandi e distruttivi della storia. Anche al largo della California meridionale, numerose faglie hanno ospitato terremoti di magnitudo 6 o più grandi. In tutte queste aree costiere densamente popolate, l’allarme tempestivo per i terremoti offshore potrebbe aiutare a proteggere vite umane e proprietà.

“Il motivo principale per cui abbiamo scelto questo cavo è l’elevato rischio sismico del Cile. La regione è soggetta a frequenti terremoti offshore ed è stata colpita da diversi terremoti significativi di magnitudo 8+ nella storia, incluso il più grande mai registrato nel 1960”, ha spiegato Yin. “Dato l’elevato rischio sismico e gli impatti potenzialmente devastanti di un grande terremoto, c’è un urgente bisogno di un affidabile sistema di allerta precoce per i terremoti offshore in Cile.”

I ricercatori hanno utilizzato un modello di intelligenza artificiale con apprendimento profondo, addestrato e convalidato su dati sismici e DAS precedenti, per individuare le onde del terremoto dai dati DAS di questo cavo offshore. “Nel caso specifico di DAS, il volume di dati raccolti è sostanziale. Per le applicazioni in tempo reale come EEW, i modelli di deep learning pre-addestrati forniscono un’opzione altamente efficiente e affidabile”, ha affermato Yin. Ha osservato, tuttavia, che altri metodi sismologici tradizionali per individuare i terremoti possono ancora essere efficaci nell’elaborazione dei dati DAS con l’automazione.

Yin ha affermato che i ricercatori hanno bisogno di più dati, soprattutto relativi a terremoti di magnitudo maggiore, per sviluppare e testare efficacemente gli algoritmi EEW, nonché di maggiori informazioni su come rispondono gli strumenti DAS prima di costruire un sistema EEW in tempo reale che si integri con i quadri EEW esistenti.

Ci sono molti posti in tutto il mondo in cui continuare questa ricerca, ha osservato.

“Ci sono più di 1500 stazioni di arrivo dei cavi in ​​tutto il mondo e il progresso tecnologico consente l’uso di cavi operativi e l’aggiunta di sistemi DAS senza compromettere [telecommunications] trasporto dei dati.” Yin ha detto. “Crediamo che questo apra una serie di interessanti opportunità di ricerca e siamo ansiosi di esplorarle negli studi futuri. Stiamo cercando strette interazioni con i proprietari dei cavi, le agenzie ambientali e i politici per adattare il DAS-EEW a beneficio delle comunità costiere.”



Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com

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