Repositorio
Institucional

Dehghan Firoozabadi, Ali

Seguel, Fabian

Soto, Ismael

Guevara, David

Huenupan, Fernando

Curilem, Millaray

Franco, Luis

Evaluation of Llaima volcano activities for localization and classification of LP, VT and TR events

SLOVAK UNIV TECHNOLOGY

JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING-ELEKTROTECHNICKY CASOPIS

en

Evaluation of seismic signals is one of the most important research topics on Volcanology. Volcanoes have daily activity, therefore, high speed evaluation of recorded signals is a challenge for improving the study of the natural phenomena occurring inside these natural formations. The aim of this paper is the evaluation (denoising, localization and classification) and analysis of Llaima volcano activities, one of the most actives volcanoes in South America. Different already proposed methods, such as, Butterworth, Spectral Subtraction (SS) and Wiener Filter (WF) are compared to the proposed Modified Spectral Subtraction (MSS) and Modified Wiener Filter (MWF) to find the best method for denoising the volcano signals. Then, event localization based on received signals of volcano is performed. In this step, Time Delay Estimation (TDE)-based method is used on data acquired from 3 mechanical sensors located in the volcano area. The proposed method is used to estimate the area for event location. The proposed denoising methods make the starting point for the event more evident to increase the localization accuracy for events where the starting point is difficult to find. In the last step, a method based on the novel DNN technique is proposed to classify the three main events occurring in the Llaima volcano (TR (Tremor), LP (Long Period) and VT (Volcano Tectonic)).

La evaluación de señales sísmicas es uno de los temas de investigación más importantes en Vulcanología. Los volcanes tienen actividad diaria, por lo tanto, la evaluación a alta velocidad de las señales registradas es un desafío para mejorar el estudio de los fenómenos naturales que ocurren dentro de estas formaciones naturales. El objetivo de este trabajo es la evaluación (eliminación de ruido, localización y clasificación) y el análisis de las actividades del volcán Llaima, uno de los volcanes más activos de Sudamérica. Diferentes métodos ya propuestos, como Butterworth, Sustracción Espectral (SS) y Filtro de Wiener (WF), se comparan con la Sustracción Espectral Modificada (MSS) y el Filtro de Wiener Modificado (MWF) propuestos para encontrar el mejor método para eliminar el ruido de las señales del volcán. Luego, se realiza la localización del evento basada en las señales recibidas del volcán. En este paso, se utiliza el método basado en Estimación de Retardo de Tiempo (TDE) en datos adquiridos de 3 sensores mecánicos ubicados en el área del volcán. El método propuesto se utiliza para estimar el área para la ubicación del evento. Los métodos de eliminación de ruido propuestos hacen que el punto de inicio del evento sea más evidente para aumentar la precisión de la localización para eventos donde el punto de inicio es difícil de encontrar. En el último paso, se propone un método basado en la novedosa técnica DNN para clasificar los tres eventos principales que ocurren en el volcán Llaima (TR (Temblor), LP (Largo Periodo) y VT (Volcán Tectónico)).

Artículo original

Los autores agradecen el apoyo financiero del proyecto POSTDOC<INF>D</INF>ICYT (No. 041613DA<INF>P</INF>OST-DOC), Universidad de Santiago de Chile (USACH), Centro de investigación multidisciplinaria en procesamiento de señales (Proyecto Conicyt/ACT1120), Proyecto USACH/Dicyt No. 061413SG y STIC Amsud Proyecto STIC 15STIC-06.

The authors acknowledge the financial support of the project POSTDOC<INF>D</INF>ICYT (No. 041613DA<INF>P</INF>OST-DOC), Universidad de Santiago de Chile (USACH), Center for multidisciplinary research on signal processing (Project Conicyt/ACT1120), Project USACH/Dicyt No. 061413SG and STIC Amsud Proyect STIC 15STIC-06.

10.1515/jee-2017-0064

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seismic signals

Llaima volcano

spectral subtraction

wiener filter

deep neural network

source localization

señales sísmicas

volcán Llaima

sustracción espectral

filtro de salchicha

red neuronal profunda

localización de fuente

Engineering, Electrical & Electronic

seismic signals

Llaima volcano

spectral subtraction

wiener filter

deep neural network

source localization

señales sísmicas

volcán Llaima

sustracción espectral

filtro de salchicha

red neuronal profunda

localización de fuente

Vulcanología

Geoquímica y Geofísica

Ciencias de la Computación

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verde

acceso abierto

acceso abierto

WOS:000418491200001

Evaluation of Llaima volcano activities for localization and classification of LP, VT and TR events

Artículo original

SLOVAK UNIV TECHNOLOGY

JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING-ELEKTROTECHNICKY CASOPIS

Ingeniería, Eléctrica y Electrónica

1335-3632

en

ANID POSTDOCDICYT 041613DAPOST-DOC

USACH

ANID CONICYT ACT1120

USACH Dicyt 061413SG

STIC Amsud 15STIC-06

The authors acknowledge the financial support of the project POSTDOC<INF>D</INF>ICYT (No. 041613DA<INF>P</INF>OST-DOC), Universidad de Santiago de Chile (USACH), Center for multidisciplinary research on signal processing (Project Conicyt/ACT1120), Project USACH/Dicyt No. 061413SG and STIC Amsud Proyect STIC 15STIC-06.

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CC BY-NC-ND 4.0

ANID POSTDOCDICYT 041613DAPOST-DOC#USACH#ANID CONICYT ACT1120#USACH Dicyt 061413SG#STIC Amsud 15STIC-06