Ny teknik adskiller industriel støj fra naturlige seismiske signaler

For første gang, Seismologer kan karakterisere signaler som et resultat af nogle industrielle menneskelige aktiviteter på en kontinent-dækkende skala ved hjælp af cloud computing. I to nyligt offentliggjorte artikler i Seismologiske forskningsbreve , forskere fra Los Alamos National Laboratory demonstrerer, hvordan tidligere karakteriseret "støj" nu kan ses som et specifikt signal i et stort geografisk område takket være en innovativ tilgang til seismiske dataanalyser.

"I fortiden, menneskeskabte seismiske signaler som et resultat af industrielle aktiviteter blev betragtet som 'støj', der forurenede et datasæt, resulterer i, at ellers nyttige data afvises, " sagde Omar Marcillo, en seismolog ved Los Alamos National Laboratory og hovedforfatter af undersøgelsen. "For første gang, vi var i stand til at identificere denne støj fra nogle store maskiner som et tydeligt signal og trække det fra datasættet, giver os mulighed for at adskille naturlige signaler fra menneskeskabte."

Undersøgelsen brugte et års data fra mere end 1, 700 seismiske stationer i det sammenhængende USA. Marcillo opdagede cirka 1,5 millioner industrielle støjsekvenser, hvilket i gennemsnit svarer til omkring 2,4 detektioner om dagen på hver station.

"Dette viser os, hvor allestedsnærværende industriel støj er, " sagde Marcillo. "Det er vigtigt, at vi er i stand til at karakterisere det og adskille det fra de andre seismiske signaler, så vi kan forstå præcis, hvad vi ser på, når vi analyserer seismisk aktivitet."

Disse data blev tilgået og behandlet ved hjælp af cloud computing - en ny tilgang, der giver mulighed for større skalerbarhed og fleksibilitet i seismologisk forskning. Fremgangsmåden er detaljeret beskrevet i et ledsagende papir, som demonstrerede, hvordan cloud computing-tjenester kan bruges til at udføre seismiske analyser i stor skala ti gange hurtigere end traditionel computing, som kræver at data downloades, opbevaret, og bearbejdet. Ved at bruge Amazon Web Services' cloud computing, forskere var i stand til at erhverve og behandle 5,6 terabyte af komprimerede seismiske data på kun 80 timer. At gøre dette ved hjælp af traditionelle computermetoder ville have taget flere uger.

Marcillo sagde, at hans arbejde med at karakterisere industriel støj over hele landet ikke ville have været muligt uden denne nye cloud-computing-tilgang. "Mine kolleger og jeg havde fundet ud af, hvordan man adskiller det industrielle støjsignal fra resten af ​​det seismiske signal, men vi kunne ikke skalere det, " sagde han. Så Marcillo samarbejdede med Jonathan MacCarthy for at finde en måde at udvide det til at dække et stort geografisk område; cloud computing var svaret. Det er også fleksibelt nok til at tilpasse sig de skiftende behov i mange forskningsapplikationer, herunder behandlingshastighed, hukommelseskrav, og forskellige behandlingsarkitekturer.

"Seismologi er et datarigt felt, " sagde MacCarthy, hovedforfatter af papiret om den skybaserede tilgang. "Tidligere seismiske data skulle downloades og behandles af hver enkelt forsker. Cloud computing gør det muligt at lagre alle disse data ét sted, og for at forskere nemt kan få adgang til og arbejde med det på en samfundsbaseret måde. Det er en enorm udvikling og har potentialet til totalt at transformere den måde, seismologisk forskning på store datasæt udføres på."