Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2122/9435
Authors: Marzorati, Simone* 
Lauciani, Valentino* 
Title: SQLX: Test di Installazione e Funzionamento
Issue Date: Jan-2015
URL: http://istituto.ingv.it/l-ingv/produzione-scientifica/rapporti-tecnici-ingv/rapporti-tecnici-2015/2015-01-29.5665731941
Series/Report no.: 297
Keywords: SQLX
data quality
seismic ambient noise
qualità del dato
rumore sismico ambientale
Subject Classification04. Solid Earth::04.06. Seismology::04.06.06. Surveys, measurements, and monitoring 
Abstract: SQLX è un software che si propone come strumento per il controllo di qualità dei segnali sismici registrati in continuo dalle reti di monitoraggio. Attualmente è diventato un prodotto commerciale distribuito esclusivamente da Nanometrics Inc. (www.nanometrics.ca/products/sqlx) e sviluppato e supportato da Boaz Consultancy. SQLX sostituisce la vecchia versione conosciuta con il nome di PQLX. I maggiori utilizzatori del prodotto sono l’USGS-NEIC, l’IRIS-DMC e ORFEUS. La possibilità di verificare velocemente per ogni canale sismico acquisito le ordinate spettrali e la loro variabilità è utile per poter indagare i livelli di disturbo al sito, individuare le cause e le origini dei disturbi e monitorare le prestazioni degli strumenti. Infatti, l’elaborazione sistematica del segnale continuo e la produzione di parametri statistici che ne rappresentino il contenuto nel dominio delle frequenze evidenzia l’emergere delle caratteristiche stazionarie del rumore di fondo naturale presente in ogni sito, sempre presente ovunque si installi una stazione sismica. Il rumore di fondo può essere composto da sorgenti naturali e/o antropiche che si manifestano in differenti bande di frequenza a comporre una generale firma spettrale che è riconoscibile generalmente in tutti i siti di rilevamento. Questa forma dello spettro del rumore di fondo è ben riprodotta e contenuta all’interno di curve di riferimento ottenute dagli estremi di tutti i segnali registrati in siti differenti sul pianeta [Peterson, 1993]. Il rumore di fondo, per la sua natura aleatoria, ha un’ampia variabilità che in gran parte è contenuta all’interno delle curve di riferimento ed in generale si esprime con ben determinate caratteristiche. Ad esempio, se la strumentazione utilizzata lo permette, all’ interno dello spettro del rumore di fondo è sempre riconoscibile un picco spettrale intorno a 0.2 Hz generato dal segnale che si propaga a partire dai fondali marini al di sotto delle tempeste marine; oppure è caratterizzato da una risalita delle ampiezze con l’aumentare della frequenza al di sopra di 1 Hz se il sito è vicino a centri urbani e/o aree industriali. Quindi, risulta importante valutare quanto una stazione sismica sia disturbata rispetto agli obiettivi del monitoraggio sismico, confrontando le ampiezze spettrali dei segnali dei terremoti con quelle delle sorgenti di rumore sismico. Questa valutazione permette di definire quanto una stazione sismica risulta rumorosa e se è in grado di rilevare i segnali di eventi sismici. Inoltre, disponendo della strumentazione adeguata e all’avanguardia, è importante che tale strumentazione stia funzionando correttamente in modo da poterne sfruttare appieno le prestazioni. Individuando le anomalie e la loro periodicità all’interno del rumore di fondo medio di un sito, è possibile ipotizzare ed individuare guasti della strumentazione, malfunzionamenti e/o elementi che indicano possibili miglioramenti nelle configurazioni di installazione degli strumenti. Produrre un’analisi spettrale continua, il calcolo delle statistiche dei livelli di disturbo e l’archiviazione in un Database (DB) su centinaia di canali sismici sono operazioni che richiedono buone risorse di calcolo e strumenti software adeguati per permettere rapide analisi e per gestire la mole di dati prodotta. In questo rapporto è descritto il test di installazione e funzionamento eseguito con licenza di prova per verificare le potenzialità e le nuove opzioni di analisi del programma SQLX. Inoltre vengono mostrati alcuni esempi di consultazione dei risultati per descrivere come sfruttare SQLX per ipotizzare l’origine di alcune anomalie del segnale.
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