산업 제조
산업용 사물 인터넷 | 산업자재 | 장비 유지 보수 및 수리 | 산업 프로그래밍 |
home  MfgRobots >> 산업 제조 >  >> Industrial Internet of Things >> 감지기

과학자들은 미국령 사모아에서 지진 떼를 추적하기 위해 원격 센서 어레이를 배치했습니다.

미국 지진학회, 캘리포니아주 올버니

펠트 보고서에 기여하는 라즈베리 셰이크 위치(빨간색 삼각형)와 마을(검은색 사각형)이 포함된 마누아 제도 지도. 떼의 기원은 노란색과 빨간색 고리가 교차하는 지점, 즉 타우 섬의 북쪽 또는 남쪽 바로 아래 또는 앞바다에 국한됩니다. (이미지 :윤 외.)

2022년 7월 말부터 10월까지 미국령 사모아 마누아 제도 주민들은 하루에도 몇 번씩 땅이 흔들리는 것을 느껴 화산 폭발이나 쓰나미가 임박했다는 우려가 제기됐다.

이 섬에는 흔들림을 측정하고 지진 떼의 근원을 찾는 지진학자들을 도울 수 있는 지진 모니터링 네트워크가 부족했기 때문에 해당 지역의 지진 카탈로그에는 아무것도 나오지 않았습니다.

그러나 타우(Ta'ū), 오후(Ofu), 올로세가(Olosega) 섬 주민들은 답이 필요했기 때문에 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey)의 클라라 윤(Clara Yun)과 동료들은 지진 공백을 메울 다른 방법을 찾았습니다. 그들은 기계 학습과 미국령 사모아 떼에서 250km 떨어진 단일 지진 센서에서 기록된 흔들림 데이터에 대한 템플릿 매칭이라는 기술을 사용했습니다.

그들은 2022년 8월과 9월에 미국령 사모아에 지역 영구 지진 관측소가 설치될 때까지 이러한 단일 관측소 데이터와 주민들의 흔들리는 보고를 결합하여 떼를 추적했습니다.

비분출성 화산 지진 떼는 2022년 7월 타우섬 앞바다 약 15km 지점에서 시작되었습니다. 사모아 화산섬은 태평양 구조판이 남태평양의 열점 위로 이동할 때 발생합니다.

하루에 여러 번 한 번에 몇 초 동안 발생하는 빈번한 흔들림에 대한 주민들의 보고는 처음에는 떼에 대한 유일한 정보였습니다. “지진이 시작되었을 때 아메리칸사모아에는 도구적 지구물리학적 모니터링이 없었기 때문에 비상 의사 결정 및 공공 안전에 영향을 미치는 흔들림의 원인에 대한 기본 정보조차 존재하지 않았습니다.”라고 윤씨는 말했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 지구 지진 네트워크(Global Seismographic Network)의 일부인 사모아 우폴루(Upolu)에 있는 원격 지진 관측소를 찾았으며, 이 관측소는 EarthScope 데이터 센터를 통해 거의 실시간으로 다운로드할 수 있는 데이터를 가지고 있다고 윤씨는 말했습니다.

그러나 미국령 사모아 지진군의 지진 신호는 먼 관측소에서는 감지하기 어려웠기 때문에 윤 교수팀은 템플릿 매칭이라는 기술과 함께 EQTransformer라는 딥러닝 모델을 사용하여 시끄러운 지진 배경에서 이러한 작은 지진을 찾아냈습니다.

윤 연구원은 “EQTransformer는 미국령 사모아 동부와 일치하는 위치에서 많은 지진을 발견했는데, 그 중 가장 큰 지진은 펠트 보고 시간과 일치했다”고 말했다. "지역 주민들이 국립 기상청에 제공한 이러한 펠트 보고서는 지진에 대한 데이터의 필수 소스였으며 EQTransformer가 감지한 사건이 실제로 지역 주민들이 느끼는 지진과 동일하다는 확신을 주었습니다."

이번 사건에 대한 새로운 지진 카탈로그를 통해 연구자들은 떼 활동의 시작과 정점을 특성화할 수 있었습니다. 2022년 8월에 배치된 저렴한 휴대용 라즈베리 셰이크 센서는 떼의 영역을 빠르게 찾는 데 도움이 되었습니다. 이 떼는 폭발 없이 2022년 10월에 끝났지만 화산 마그마 이동과 관련이 있을 가능성이 높다고 연구진은 결론지었습니다.

윤씨는 단일 스테이션 기술과 같은 접근 방식이 쓰나미 가능성이 있는 연안 지역이나 지각판 내 지진과 같이 영구적인 지진 모니터링이 드물고 지진 위험에 대한 이해가 부족한 전 세계 다른 장소에서 유용할 수 있다고 말했습니다. 그녀는 미국령 사모아 떼에서 발생한 가장 큰 지진이 규모 4.5로 글로벌 지진 네트워크에서 감지할 가능성이 거의 없다고 덧붙였습니다.

윤씨는 “잦은 흔들림을 근처에 살며 보고하는 사람이 없었다면 아메리칸사모아 떼는 전혀 눈에 띄지 않았을 것”이라고 말했다. "미지의 많은 지진 소스와 현상이 발견되기를 기다리고 있습니다. 아마도 미래에는 지진학에 딥 러닝 접근 방식을 대규모로 포괄적으로 적용할 수 있을 것입니다."

자세한 내용은 미국 지진학회(Seismological Society of America)에 문의하세요. 이 이메일 주소는 스팸봇으로부터 보호됩니다. 보려면 JavaScript를 활성화해야 합니다.


감지기

  1. 페로브스카이트 고성능 트랜지스터 인쇄 가능
  2. 이상적인 실체 현미경 선택:종합 가이드
  3. 접착 화합물로 센서 제작 간소화
  4. 사람의 움직임을 통해 웨어러블 센서에 전원을 공급하는 장치
  5. RTD 센서 작동 원리 및 응용
  6. 코팅은 매끄러운 표면의 견인력을 향상시킬 수 있습니다.
  7. LED 조명에 폴리카보네이트가 선호되는 이유
  8. 초소형 양자 센서는 물질이 압력 하에서 변형되는 것을 봅니다.
  9. 건물 유지 관리의 혁신:더 빠른 수리를 위해 실제 센서와 VR 통합
  10. 토양 수분 센서 작동 및 응용