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Modelli 1D di onde di taglio dalla cross-correlazione di rumore sismico

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Religious & Philosophical

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Modelli 1D di onde di taglio dalla cross-correlazione di rumore sismico J. Boaga (1) (1) DCA Università IUAV di Venezia Modelli di onde S del sottosuolo rappresentano input necessari per realistici scenari
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Modelli 1D di onde di taglio dalla cross-correlazione di rumore sismico J. Boaga (1) (1) DCA Università IUAV di Venezia Modelli di onde S del sottosuolo rappresentano input necessari per realistici scenari di pericolosità sismica. A questo scopo oggi sono applicate diverse metodologie basate sulla dispersione delle onde superficiali, generate da opportune sorgenti. E' noto comunque che stendimenti sismici attivi incontrano molte difficoltà logistiche e di costo per ottenere informazioni di strutture profonde, legate alla necesità di disporre di rilevanti sorgenti energetiche (esplosivi). D'altra parte, spesso, realistiche stime dello scuotimento sismico necessitano di modelli di Vs che raggiungano determinate profondità, in molti casi non trascurabili. In questo lavoro è stata applicata la crosscorrelazione del rumore sismico, un a metodologia della geofisica di esplorazione, al fine di valutare la dispersione delle onde superficiali in modo passivo, senza l'utilizzo di sorgenti attive. La funzione di cross-correlazione (NCF) può essere descritta come l'analogo passivo di un impulso generato con sorgenti attive. La NCF è stata calcolata utiizzando una presunta sorgente antropica di rumore (un aereoporto), per valutare un modello delle onde S per il sottosuolo di una area della pianura veneta. Si è calcolata quindi la dispersione del modo fondamentale dell'onda di Rayleigh usando la metodologia Frequency Time Analysis (FTAN), ottenendo risultati in accordo con le litologie note della zona in studio. La cross-correlazione di rumore sismico può essere utilizzata per ottenere la risposta impulsiva tra 2 ricevitori. Molti lavori sono stati sviluppati su questo argomento negli ultimi anni, in vari campi della fisica come l'ultrasonica [Weaver and Lobkis, 2001, 2004], acustica sottomarina [Roux et al., 2004] e geofisica [Rickett and Claerbout, 1999; Shapiro and Campillo, 2004; Sabra et al., 2005a; Shapiro et al., 2005, Sabra et al.2005]. A dispetto delle differenti scale che coinvolgono l'ultrasonica (lunghezze d'onda di mm) comparate alla geofisica (lunghezze d'onda di km), i principi fisici sono gli stessi. La risposta impulsiva del mezzo tra 2 ricevitori è derivata dalla parte di rumore sismico che rimane tra questi coerente, anche se a prima vista essa appare nascosta nel rumore incoerente locale. Dopo la cross-correlazione su di un lungo periodo di tempo (ad esempio un mese in Sabra et al. 2005; Shapiro et al., 2005) la funzione di crosscorrelazione (NCF) converge all'impulso di risposta tra i 2 ricevitori, filtrato nella banda del rumore spettrale considerato (Fig1). La Funzione di Green (GF) nel dominio temporale è solitamente derivata dalla risposta misurata con sorgenti attive o sorgenti sismiche naturali. La sismica attiva fornisce buoni risultati di risoluzione del sottosuolo (ad es. usando il metodo FTAN in Nunziata et al.2005), ma soffre di forti limitazioni di profondità investigata, legati alla difficoltà di usare forti sorgenti come gli esplosivi. Un alternativa è rappresentata dall'usare il rumore sismico. Molte metodologie di trattamento dati sono state sviluppate per giungere alla NCF dalla cross correlazione. I dati acquisiti da diverse stazioni devono essere dapprima omogeneizzati prima del computo. Certi autori prendono in considerazione solo il segno del segnale (+1-1, bit reduction in Campillo et al.2004). Questa drastica riduzione del segnale sembra però modificare lo spettro del rumore artificialmente. In lavori recenti (Sabra et al 2006) diversi autori preferiscono rimuovere dal rumore acquisito solo forti transienti, eliminando ciò che supera una soglia definita in base alla deviazione standard del segnale. Altri lavori recenti [Bensen et Al. 2007] suggeriscono un metodo nel quale vengono sottratte le ampiezze che superano un multiplo del errore quadratico medio giornaliero. La cross-correlazione è quindi calcolata per diverse finestre temporali, per identificare la funzione di Green del mezzo. Per aumentare il rapporto segnale/rumore (solitamente 5), se sono disponibili lunghe serie temporali, si applica dello stacking alla NCF per le varie finestre temporali considerate. L'NCF calcolata tra 2 stazioni ha una parte positiva ed una parte negativa; possiamo considerarle come l'espressione del rumore che viaggia dalla stazione A alla stazione B e viceversa (Fig.1). FIGURA 1 Fig.1 La teoria della Cross correlazione di rumore Se è presente un rumore diffuso, dobbiamo trovare lo stesso segnale nelle 2 parti della cross correlazione, perchè il rumore viaggia in tutte le direzioni, ma in realtà una certa discrepanza è tollerata (time shifting 20%). Lavorando con reti sismiche diffuse e rumore sismico a lunghi periodi, solo la simmetria nell' ottenere il medesimo segnale in entrambe le parti garantisce che stiamo usando la corretta geometria del nostro array (inter-distanza tra le stazioni). Bisogna sottolineare che in molti articoli la parte positiva e negativa della NCF vengono sommate, ottenendo una simmetria artificiale, che rappresenta solo una soluzione 'cosmetica' al problema. Se il segnale è riconosciuto solo in una parte della NCF, o si nota un amplio time shifting tra la parte negativa e positiva, il rumore sismico può avere un'orientazione preferenziale di rumore, e non possiamo stabilire la corretta geometria del nostri ricevitori, e di conseguenza poter valutare corrette velocità delle onde sismiche. Queste condizioni però decadono se noi identifichiamo una possibiile fonte di rumore, ed installiamo le stazioni correttamente rispetto alla sorgente (perpendicolarmente). In questo caso noi conosciamo (teoricamente) l'orientazione della sorgente di rumore e ci attendiamo il segnale solo da una parte della NCF (come se il rumore viaggiasse solo da A a B in fig 1). La banda di frequenza del rumore coerente ed il tempo necessario di acquisizione dipendono dalla inter-distanza tra le stazioni e il tipo di sorgente di rumore (Gouedard et al 2007). In questo lavoro si propone di utilizzare il rumore sismico di origine antropica ( Hz) e brevi inter-distanze tra stazioni, al fine di ottenere un modello strutturale per le Vs del sottosuolo. Nei pressi dell'aereoporto Internazionale di Venezia, sono stati instalati 2 ricevitori mobili tricomponenti con un amplio range di frequenze d'acquisizione ( Hz). L'interdistanza tra le 2 stazioni è di 1km e la distanza tra la pista dell'aereoporto e la prima stazione è 1.3 km. L' asse degli strumenti è stato disposto perpendicolarmente alla costa e alla pista aereoportuale. Il tempo di acquisizione è stato di 75 minuti, e la precisa localizzazione ed il tempo di misura sono stati assicurati dalla ricezione di satelliti GPS. I segnali non presentavano forti transienti e l'eliminazione dei valori eccedenti la soglia di 3 volte la deviazione standard non ha praticamente alterato i segnali originali. E' quindi stata calcolata la cross-correlazione nel dominio temporale dei segnali registrati nel range di frequenza Hz. Si è calcolata la cross correlazione per diverse finestre temporali, per confermare la stabilità del segnale presunto come la funzione di Green del modo fondamentale di Rayleigh. Il segnale era atteso nella sola parte positiva della cross correlazione, assumendo la stazione A come master. Il segnale estratto è stato trattato con l'analisi FTAN (Frequency-Time analysis), un potente metodo per identificare la dispersione della velocità di gruppo di onde superficiali da un singolo segnale verticale. La curva di dispersione è stata invertita con inversione non lineare Hedgehog. FIGURA 2 Fig.2 Modello strutturale di Vs ottenuto da inversione non lineare La struttura in fig.2 è stata usata utilizzata per il calcolo di un segnale sintetico. Il modo fondamentale di Rayleigh è stato calcolato per una sorgente puntiforme con la somma multimodale (Panza, 1985,1987). La fig.3 mostra il confronto tra il segnale estratto dalla Cross correlazione e quello sintetico; i due segnali sono in buon accordo e confermano che il segnale registrato sia riferibile al modo fondamentale di Rayleigh.In questo studio, l'approccio passivo applicato, ha raggiunto più di 100m di profondità di investigazione. FIGURA 3 Fig.3 Segnale estratto (alto) e modo fondamentale di Rayleigh (sotto) calcolato sinteticamente per la struttura in fiig.2 Ringraziamenti Si ringraziano il Prof V.Iliceto ed il Prof G.F.Panza per contributi i suggerimenti. Bibliofrafia Bensen, G.D., Ritzwoller, M.H., Barmin, M.P., Levshin, A.L., Lin, F., Moschetti, M.P., Shapiro, N.M., & Yang, Y., 2007a. Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad- band surface wave dispersion measurements, Geophys. J. Int., /j X x. Boaga J. Iliceto V. Vaccari F. e Panza G.F Shear-Wave Structural Model of Venetian Plane (Italy), from Seismic Noise measurements. Proc AGU fall meeting, San Francisco 9-15 Dec Iliceto V. Boaga J Valutazione delle Vs30 in terreni lagunari mediante il Metodo FTAN (Frequency-Time Analysis). Atti del workshop Geofisica e tecniche di indagini non invasive applicate agli ambienti estremi. Rovereto Levshin A. Ratnikova L.I. Berger J Peculiarities of surface wave propagation across Central Eurasia. Bull Seism. Soc. Am Nunziata C. (2005) FTAN method for detailed shallow VS profiles, Geologia Tecnica e Ambientale, 3, Panza G.F. (1985): Synthetic seismograms: The Rayleigh waves modal summation. J. Geophysics, 58, pp Panza G.F The resolving power of seismic surface waves with respect to the crust and upper mantle structural models. In Cassinis R. Ed. The solution of the inverse problem in geiphysical interpretation, Plenum Publishing Corporation Rickett, J., and J. Claerbout 1999, Acoustic daylight imaging via spectral factorization: Helioseismology and reservoir monitoring, Leading Edge, 18, Sabra K. G., P. Gerstoft, P. Roux, W. A. Kuperma, and M. C. Fehler (2005a), Extracting time-domain Greens function estimates from ambient seismic noise, Geophys. Res. Lett., 32, L03310 Shapiro N. M., and M. Campillo (2004), Emergence of broadband Rayleigh waves from correlations of the ambient seismic noise, Geophys. Res. Lett., 31, L07614, doi: /2004gl Weaver, R. L., and O. I. Lobjis (2004), Diffuse fields in open systems and the emergence of the GreenÕs function, J. Acoust. Soc. Am., 116, 2731 Ð 2734.
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