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新技术将工业噪声从自然地震信号中分离出来

新技术将工业噪声从自然地震信号中分离出来

第一次,地震学家可以用云计算在全大陆范围内对一些工业人类活动产生的信号进行特征描述。在最近发表在《地震学研究快报》上的两篇论文中,来自洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家们展示了,由于采用了一种创新的地震数据分析方法,以前认为的“噪音”现在可以被看作是一个大地理区域的特定信号。

洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)的地震学家、这项研究的主要作者奥马尔·马西洛(Omar Marcillo)说,“过去,工业活动产生的人为地震信号被视为‘噪音’,污染了数据集,导致有用的数据被忽略。”“这是第一次,我们能够从一些大型机器上识别出这种噪音,并将其从数据集中提取出来,从而将自然信号与人为信号区分开来。”

这项研究使用了美国各地1700多个地震站一年的数据。Marcillo探测到大约150万个工业噪声序列,平均每个站点每天大约检测到2.4个噪声序列。

“这向我们展示了工业噪音是多么普遍,”Marcillo说。“重要的是,我们能够描述它的特征,并将它与其他地震信号区分开来,这样我们在分析地震活动时就能准确地理解我们所看到的东西。”

这些数据是通过云计算访问和处理的,云计算是一种新颖的方法,在地震研究中具有更大的可伸缩性和灵活性。该方法在另一篇论文中详细介绍,该论文演示了如何使用云计算服务以比传统计算快10倍的速度进行大规模地震分析,传统计算需要下载、存储和处理数据。使用Amazon Web Services的云计算,研究人员能够在80小时内获取和处理5.6 tb的压缩地震数据。要用传统的计算方法来做这件事需要几个星期的时间。

Marcillo说,如果没有这种新的云计算方法,他对全国工业噪音特征的研究是不可能完成的。他说:“我和我的同事们已经找到了将工业噪声信号与其他地震信号分离的方法,但我们无法将其放大。”所以Marcillo和Jonathan MacCarthy合作找到了一种方法将它扩展到一个大的地理区域;云计算就是答案。它也足够灵活,可以适应许多研究应用程序不断变化的需求,包括处理速度、内存需求和不同的处理架构。

“地震学是一个数据丰富的领域,”MacCarthy说,他是基于云计算方法的论文的第一作者。“以前,地震数据必须由每个研究人员下载和处理。云计算允许将所有数据存储在一个地方,让研究人员以基于社区的方式轻松访问和使用这些数据。这是一个巨大的发展,有可能彻底改变对大数据集进行地震研究的方式。”

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