Os cientistas observaram padrões distintos de diferentes ondas sísmicas. As ondas P e as ondas S são caracterizadas por movimentos lineares e planares, respectivamente. Outros exibem movimento aleatório, formando formas circulares. A análise das formas únicas dos movimentos das partículas pode identificar com precisão as ondas sísmicas que chegam. Crédito:Nagata et al., 2023 Em meio à paisagem única de desenvolvimento geotérmico na região de Tohoku, atividades sísmicas sutis abaixo da superfície da Terra apresentam um desafio fascinante para os pesquisadores. Embora os avisos de terremotos possam nos alertar intermitentemente sobre eventos sísmicos, existem numerosos terremotos menores que há muito intrigam os engenheiros de recursos que se esforçam para detectá-los e compreendê-los.
As inovações matemáticas dos investigadores da Universidade de Tohoku estão a promover a detecção de mais tipos – e formas mais ténues – de ondas sísmicas, abrindo caminho para uma monitorização de terramotos e avaliação de riscos mais eficaz.
Os resultados do estudo foram publicados em IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. .
A coleta de dados sísmicos depende do número e posicionamento de sensores chamados sismômetros. Especialmente onde apenas é possível a implantação limitada de sensores sísmicos, como em ambientes desafiantes como o planeta Marte ou ao realizar a monitorização a longo prazo do carbono capturado e armazenado, a otimização da extração de dados de cada sensor torna-se crucial.
Um método promissor para fazer isso é a análise de polarização, que envolve o estudo do movimento de partículas em 3D e tem chamado a atenção por sua capacidade de aproveitar dados de três componentes, oferecendo mais informações do que dados de um componente. Esta abordagem permite a detecção e identificação de várias formas de ondas sísmicas polarizadas, incluindo ondas S, ondas P e outras.
A análise de polarização utilizando uma matriz espectral (SPM), em particular, é uma técnica utilizada para analisar a forma como as partículas se movem em três dimensões ao longo do tempo e em diferentes frequências, ou seja, no domínio tempo-frequência. No entanto, em cenários onde o sinal desejado é fraco em comparação com o ruído de fundo – conhecidos como eventos de baixa relação sinal-ruído (SNR), que são típicos em reservatórios subterrâneos – a análise SPM enfrenta limitações.
Devido a restrições matemáticas, ele só pode caracterizar o movimento linear das partículas (ou seja, as ondas P de movimento rápido e fáceis de detectar), tornando a análise de outras formas de onda (como as ondas S secundárias que chegam) um desafio.
"Superamos os desafios técnicos da análise SPM convencional e a expandimos para uma realização de polarização mais ampla, introduzindo componentes de atraso de tempo", disse Yusuke Mukuhira, professor assistente do Instituto de Ciência de Fluidos da Universidade de Tohoku e principal autor do estudo.
Em comparação com as técnicas existentes, a incorporação de componentes de atraso de tempo por sua equipe melhorou a precisão da análise SPM, permitindo a caracterização de várias ondas polarizadas, incluindo ondas S, e a detecção de eventos de baixa SNR com amplitudes menores.
Uma inovação importante no estudo é a introdução de uma nova função de ponderação baseada nas informações de fase do primeiro autovetor – um vetor especial que, quando multiplicado pela matriz, resulta em uma versão em escala do vetor original. O objetivo da função de ponderação é atribuir diferentes níveis de importância a diferentes partes dos sinais de acordo com a sua importância, reduzindo assim os alarmes falsos.
Testes de formas de onda sintéticas mostraram que esta adição melhorou significativamente a avaliação da polarização das ondas sísmicas, um fator crucial para distinguir o sinal do ruído.
“Tecnicamente, desenvolvemos uma técnica de processamento de sinal que melhora a análise do movimento das partículas no domínio do tempo e da frequência”, disse Mukuhira.
A equipa de investigação validou a sua metodologia utilizando dados do mundo real registados no campo de gás de Groningen, na Holanda. Os resultados demonstraram um desempenho superior de detecção de movimento sísmico, trazendo à luz dois eventos de baixa SNR que anteriormente haviam passado despercebidos pelos métodos convencionais.
Estas descobertas têm potencial para aplicações em vários campos, incluindo sismologia e geofísica, particularmente no monitoramento de condições subterrâneas com pontos de observação limitados. As implicações estendem-se à monitorização de terramotos, à exploração planetária e ao desenvolvimento de recursos.
