smartTomo – imaging the subsurface of the Earth
Software per la tomografia sismica a rifrazione
Questa guida presenta una procedura per realizzare delle mappe di velocità sismica a differenti profondità usando i dati di tomografia sismica prodotti da SmartTomo adoperando strumenti free e open source esterni a smartTomo.
Per questo tutorial sono stati usati tre profili sismici georiferiti esportati come griglia di testo. Le elaborazioni prevedono l’utilizzo di Python con i moduli Pandas, Numpy, Scipy e Matplotlib.
Leggi tutto “Post-processing: realizzare mappe di velocità a iso-profondità”
SmartTomo permette di georiferire le sezioni di tomografia sismica a rifrazione per poterle visualizzare con strumenti esterni sovrapponendole ad esempio al DTM.
Leggi tutto “Georiferire un profilo tomografico”Le dromocrone o curve distanza-tempo sono grafici in cui vengono rappresentati i tempi di arrivo delle onde sismiche in funzione della distanza dalla sorgente. Trovano il loro utilzzo nella localizzazione della posizione dei terremoti, nelle indagini sismiche a riflessione ed in quelle a rifrazione. In questo post ci occuperemo del loro uso nella sismica a rifrazione e di come siano utili anche nella tomografia sismica a rifrazione basata sul tempo di percorso (traveltime tomography).
Il grafico delle dromocrone è un diagramma in cui un asse riporta la posizione dei ricevitori (o la distanza dalla sorgente) e sul altro asse viene indicato il tempo impiegato a raggiungere i ricevitori da parte di un determinato tipo di onda sismica.
La tomografia sismica permette di costruire un’immagine della distribuzione in profondità della velocità delle onde sismiche e delle sue anomalie con un alto potere risolutivo. In particolare, l’indagine sismica a rifrazione è un’indagine sismica indiretta e attiva che utilizza le onde rifratte generate dai contrasti di velocità di propagazione delle onde sismiche per ricostruire le caratteristiche del sottosuolo. La velocità delle onde sismiche dipende dalla densità e dalle proprietà elastiche del materiale attraversato, ovvero da proprietà riconducibili alle caratteristiche litologiche del substrato indagato. La direzione di propagazione delle onde in profondità rispetta la legge di Snell e ad ogni interfaccia si originano fenomeni di rifrazione, riflessione e diffrazione. Nelle indagini a rifrazione, come dice il nome stesso, verranno considerate solo le onde rifratte. La tomografia sismica a rifrazione consente di ottenere un’immagine della distribuzione di velocità nel sottosuolo mettendo in evidenza le variazioni continue di velocità piuttosto che un modello a strati tipico delle elaborazioni a rifrazione (Intercette, delaytime, plus minus, GRM).
Leggi tutto “Introduzione alla tomografia sismica a rifrazione”La modalità di acquisizione dei dati per l’elaborazione tomografica è simile a quella messa in atto per la sismica a rifrazione elaborata ad esempio con il metodo G.R.M. (Palmer, 1980).
I geofoni devono essere disposti in linea, normalmente con una spaziatura costante che dipende dalla risoluzione orizzontale che si vuole ottenere, mentre la lunghezza della linea determina la massima profondità di indagine che è possibile raggiungere.
Leggi tutto “Tomografia sismica a rifrazione: come acquisire i dati”Questa guida introduce i passaggi fondamentali per elaborare le tomografie sismiche con il software smartTomo. La versione demo viene distribuita con un dataset pre-caricato. Le caratteristiche del dataset sono descritte in questo articolo (Versione demo).
All’avvio compare la seguente schermata che ricorda che si tratta di una versione demo e l’elenco dei file che verranno caricati.
Dopo aver premuto OK si apre la finestra di dialogo dove è possibile impostare la geometria sia delle energizzazioni che dei geofoni.
Leggi tutto “Guida rapida per l’uso della versione demo di smartTomo”
smartTomo 2018.0 è stato testato per verificare la velocità di esecuzione al crescere del numero di nodi. Per il test è stato impiegato un dataset sintetico di 12 shot registrati con 96 canali.
Il test è stato condotto diminuendo la dimensione delle celle e, per ogni dimensione, utilizzando sia 6 che 11 nodi per lato.
Il test è stato eseguito su un MacbookPro così configurato:
Nome processore: Intel Core i5
Velocità processore: 2,9 GHz
Numero di processori: 1
Numero totale di Core: 2
Cache L2 (per Core): 256 KB
Cache L3: 3 MB
Memoria: 16 GB
smartTomo 2018.0 ha dimostrato di avere un comportamento lineare rispetto all’aumentare del numero di nodi sia per il tempo di esecuzione sia per la memoria usata.
Il grafico a sinistra mostra delle oscillazioni dovute al numero di nodi per lato di cella. L’aumentare del numero di nodi per lato consente di migliorare la definizione dei raggi sismici ma complica alcuni passaggi di calcolo.
Concludendo, per una sezione lunga 212 metri, profonda 25 metri con una risoluzione di 0,5 metri e 11 nodi per lato di cella (407541 nodi) si impiegano 51 secondi per 5 iterazioni e 4.55GB di ram, ottenendo un errore massimo sui tempi di arrivo minore del 5%.