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).
Esempio di configurazione per l’acquisizione per la tomografia a rifrazione.
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.
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.
Sulla sinistra sono riportate le energizzazioni mentre sulla destra il riassunto della posizione dei geofoni. E’ possibile che per una stessa elaborazione ci siano più gruppi di geofoni, ad esempio quando si esegue una acquisizione con una configurazione di work-away.
Profilo sismico tomografico visualizzato all’interno di smartTomo utilizzando la tavolozza “Dark rainbow”smartTomo – finestra per il filtraggio del segnale con l’utilizzo di filtri passa alto e passa basso.Finestra per l’impostazione della geometria dei geofoni.smartTomo 2019.* – Visualizzazione delle tracce affiancate alle dromocrone per avere una visione d’insieme della selezione dei primi arrivi.Esempio di visualizzazione di un elevato numero di dromocrone (100) in 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%.
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