El presente trabajo compara las localizaciones de eventos sísmicos entre el mes de Agosto y Noviembre de 2013. El software utilizado para las rutinas de procesamiento manual es Seisan de la Universidad de Bergen, Noruega; para el procesamiento automático (en tiempo real) se usa SeisComP, desarrollado por GFZ/Potsdam y Gempa (GmbH), Alemania.
Este documento presenta una discusión sobre la clasificación y nomenclatura de la porosidad en carbonatos sedimentarios. Explica que los sistemas porosos en carbonatos son generalmente complejos, con múltiples etapas en la evolución de la porosidad. Propone que el tiempo y lugar de creación o modificación de la porosidad son elementos importantes para clasificarla, así como el concepto de "selectividad de fábrica" para describir la relación entre los poros y los elementos estructurales de la roca.
This document discusses velocity analysis techniques for seismic data processing. It introduces normal moveout (NMO) correction, where the proper velocity must be chosen to horizontally align reflections. The velocity spectrum method is described, which applies hyperbolic transformations and weighted stacking to plot coherence across a range of velocities. This velocity spectrum helps identify the correct velocities to use for NMO correction and horizontally aligning reflections in common midpoint gathers. Deeper reflections generally have higher velocities due to increasing pressure and temperature with depth in the Earth.
Advances in Rock Physics Modelling and Improved Estimation of CO2 Saturation, Giorgos Papageorgiou - Geophysical Modelling for CO2 Storage, Leeds, 3 November 2015
A small presentation about wireline logs, showing their function or the technology that they use.
Ruhr-Universität Bochum, Petroleum Geology II, Winter Semester 2013/2014.
Quantitative and Qualitative Seismic Interpretation of Seismic Data Haseeb Ahmed
This document discusses quantitative and qualitative seismic interpretation techniques used to analyze seismic data and map subsurface geology. It compares traditional qualitative techniques to more modern quantitative techniques. It then focuses on unconventional seismic interpretation techniques used for unconventional reservoirs with low permeability, including AVO analysis, seismic inversion, seismic attributes, and forward seismic modeling. These techniques can help identify tight gas, shale gas, and gas hydrate reservoirs that conventional methods cannot easily detect. The document provides details on how each technique works and its advantages.
Modern oil and gas field management is increasingly reliant on detailed and precise 3D reservoir characterisation, and timely areal monitoring. Borehole seismic techniques bridge the gap between remote surface-seismic observations and downhole reservoir evaluation: Borehole seismic data provide intrinsically higher-resolution, higher-fidelity images than surface-seismic data in the vicinity of the wellbore, and unique access to properties of seismic wavefields to enhance surface-seismic imaging. With the advent of new, operationally-efficient very large wireline receiver arrays; fiber-optic recording using Distributed Acoustic Sensing (DAS); the crosswell seismic reflection technique, and advanced seismic imaging algorithms such as Reverse Time Migration, a new wave of borehole seismic technologies is revolutionizing 3D seismic reservoir characterization and on-demand reservoir surveillance. New borehole seismic technologies are providing deeper insights into static reservoir architecture and properties, and into dynamic reservoir performance for conventional water-flood production, EOR, and CO2 sequestration – in deepwater, unconventional, full-field, and low-footprint environments. This lecture will begin by illustrating the wide range of borehole seismic solutions for reservoir characterization and monitoring, using a diverse set of current- and recent case study examples – through which the audience will gain an understanding of the appropriate use of borehole seismic techniques for field development and management. The lecture will then focus on DAS, explaining how the technique works; its capability to deliver conventional borehole seismic solutions (with key advantages over geophones); then describing DAS’s dramatic impact on field monitoring applications and business-critical decisions. New and enhanced borehole seismic techniques – especially with DAS time-lapse monitoring – are ready to deliver critical reservoir management solutions for your fields.
This is for student of geophysics who want to know about basic of multi component seismic. For further detail or any query you can drop me mail, my mail id id bprasad461@gmail.com
The document discusses key concepts in petrophysics including:
- Petrophysics integrates formation evaluation data like logs and cores.
- It involves analyzing logs to determine properties like porosity, water saturation, and clay content using equations.
- A petrophysicist links subsurface data between geology and reservoir engineering to provide quantitative assessments of formations.
- Their work involves complicated reservoirs and new technologies, but provides important outputs used across disciplines.
Este documento presenta una discusión sobre la clasificación y nomenclatura de la porosidad en carbonatos sedimentarios. Explica que los sistemas porosos en carbonatos son generalmente complejos, con múltiples etapas en la evolución de la porosidad. Propone que el tiempo y lugar de creación o modificación de la porosidad son elementos importantes para clasificarla, así como el concepto de "selectividad de fábrica" para describir la relación entre los poros y los elementos estructurales de la roca.
This document discusses velocity analysis techniques for seismic data processing. It introduces normal moveout (NMO) correction, where the proper velocity must be chosen to horizontally align reflections. The velocity spectrum method is described, which applies hyperbolic transformations and weighted stacking to plot coherence across a range of velocities. This velocity spectrum helps identify the correct velocities to use for NMO correction and horizontally aligning reflections in common midpoint gathers. Deeper reflections generally have higher velocities due to increasing pressure and temperature with depth in the Earth.
Advances in Rock Physics Modelling and Improved Estimation of CO2 Saturation, Giorgos Papageorgiou - Geophysical Modelling for CO2 Storage, Leeds, 3 November 2015
A small presentation about wireline logs, showing their function or the technology that they use.
Ruhr-Universität Bochum, Petroleum Geology II, Winter Semester 2013/2014.
Quantitative and Qualitative Seismic Interpretation of Seismic Data Haseeb Ahmed
This document discusses quantitative and qualitative seismic interpretation techniques used to analyze seismic data and map subsurface geology. It compares traditional qualitative techniques to more modern quantitative techniques. It then focuses on unconventional seismic interpretation techniques used for unconventional reservoirs with low permeability, including AVO analysis, seismic inversion, seismic attributes, and forward seismic modeling. These techniques can help identify tight gas, shale gas, and gas hydrate reservoirs that conventional methods cannot easily detect. The document provides details on how each technique works and its advantages.
Modern oil and gas field management is increasingly reliant on detailed and precise 3D reservoir characterisation, and timely areal monitoring. Borehole seismic techniques bridge the gap between remote surface-seismic observations and downhole reservoir evaluation: Borehole seismic data provide intrinsically higher-resolution, higher-fidelity images than surface-seismic data in the vicinity of the wellbore, and unique access to properties of seismic wavefields to enhance surface-seismic imaging. With the advent of new, operationally-efficient very large wireline receiver arrays; fiber-optic recording using Distributed Acoustic Sensing (DAS); the crosswell seismic reflection technique, and advanced seismic imaging algorithms such as Reverse Time Migration, a new wave of borehole seismic technologies is revolutionizing 3D seismic reservoir characterization and on-demand reservoir surveillance. New borehole seismic technologies are providing deeper insights into static reservoir architecture and properties, and into dynamic reservoir performance for conventional water-flood production, EOR, and CO2 sequestration – in deepwater, unconventional, full-field, and low-footprint environments. This lecture will begin by illustrating the wide range of borehole seismic solutions for reservoir characterization and monitoring, using a diverse set of current- and recent case study examples – through which the audience will gain an understanding of the appropriate use of borehole seismic techniques for field development and management. The lecture will then focus on DAS, explaining how the technique works; its capability to deliver conventional borehole seismic solutions (with key advantages over geophones); then describing DAS’s dramatic impact on field monitoring applications and business-critical decisions. New and enhanced borehole seismic techniques – especially with DAS time-lapse monitoring – are ready to deliver critical reservoir management solutions for your fields.
This is for student of geophysics who want to know about basic of multi component seismic. For further detail or any query you can drop me mail, my mail id id bprasad461@gmail.com
The document discusses key concepts in petrophysics including:
- Petrophysics integrates formation evaluation data like logs and cores.
- It involves analyzing logs to determine properties like porosity, water saturation, and clay content using equations.
- A petrophysicist links subsurface data between geology and reservoir engineering to provide quantitative assessments of formations.
- Their work involves complicated reservoirs and new technologies, but provides important outputs used across disciplines.
Reservoir Geophysics : Brian Russell Lecture 1Ali Osman Öncel
This document provides an introduction to AVO and pre-stack inversion methods. It begins with a brief history of seismic interpretation, from purely structural interpretation to identifying "bright spots" to direct hydrocarbon detection using AVO and pre-stack inversion. It then discusses how AVO response is closely linked to rock physics properties like P-wave velocity, S-wave velocity, and density. The key concepts of AVO modeling and attributes are introduced. Finally, it provides an overview of rock physics and fluid replacement modeling using equations like Biot-Gassmann to model velocity and density changes with fluid saturation.
G-type antiferromagnetism results when the spins of electrons in a material are arranged in an antiferromagnetic pattern both within planes of atoms and between neighboring planes. An analysis of SrCr2As2 using neutron diffraction and magnetic susceptibility revealed it is a G-type antiferromagnet below 590K, with chromium magnetic moments aligned along the c axis. The ordered magnetic moment was found to be 1.9μB/Cr at 12K, reduced from the localized value due to itinerant electrons from Cr-As hybridization. Even with significant antisite disorder, G-type and other antiferromagnetic phases can still be detected through their characteristic peaks in the magnetic structure factor.
Nuclear magnetic resonance (NMR) logging uses the precession of hydrogen proton spins in a magnetic field to measure formation properties. It works by aligning proton spins with an external magnetic field, then measuring the signal as the spins relax back to equilibrium. Relaxation times are related to pore size and fluid content. NMR logs provide lithology-independent porosity measurements and can distinguish bound versus free fluid and identify producible zones, making it useful for evaluating permeability. However, NMR logging is more expensive than conventional well logs.
Role of Seismic Attributes in Petroleum Exploration_30May22.pptxNagaLakshmiVasa
The document discusses seismic attributes which are measurable properties of seismic data computed through mathematical manipulation to highlight geological features. It describes how seismic waves are reflected and refracted and how this seismic response is recorded. The key types of seismic attributes discussed are amplitude, phase, frequency and complex trace attributes. Specific amplitude attributes like RMS amplitude and sweetness are explained. The document also covers applications of seismic attributes like direct hydrocarbon indication and limitations. Spectral decomposition and AVO/AVA analysis are also summarized.
AVO attribute analysis for the identification of gas bearing sandsRashi Sharma
This document presents a dissertation submitted to the Department of Geophysics at Kurukshetra University in partial fulfillment of the requirements for a Master of Technology degree in Applied Geophysics. The dissertation focuses on AVO (Amplitude Variation with Offset) attribute analysis for the identification of gas-bearing sands. It begins with an introduction to seismic methods for oil exploration, a brief history and basic theory of refraction and reflection seismology. It then describes the dataset and study area used, as well as the geological setting. The document outlines the methodology adopted for AVO attribute analysis and intercept-gradient analysis. It then details the results of the data analysis including well log analysis, well to seismic tie, gradient analysis, creation of
The document describes various wireline well logs used in the petroleum industry. It discusses the following logs:
1. Caliper log which measures borehole width and is useful for determining hole volume and identifying zones of cave-in or washout.
2. Gamma ray log which detects natural gamma ray emissions to distinguish between radioactive shale and "clean" lithologies. It allows for well-to-well correlations.
3. Spontaneous potential log which measures voltage differences related to permeability, identifying permeable reservoirs and depositional environments.
4. Resistivity log which measures electrical resistivity of the formation to determine fluid content, with longer electrode spacings penetrating further into the formation.
The document discusses the importance of petrophysics in analyzing well logs and reservoirs. It explains that petrophysics goes beyond basic log analysis by seeking to understand why rocks hold fluids in certain ways based on their properties. This allows petrophysicists to better quantify remaining oil in existing fields and determine whether oil is movable or trapped as residual saturation. With aging fields and marginal developments, advanced petrophysical analysis is needed to understand fluid distributions and plan future well performance and recovery.
Reservoir Geophysics : Brian Russell Lecture 2Ali Osman Öncel
This document discusses Amplitude Variation with Offset (AVO) techniques and impedance inversion methods. It covers the basics of AVO modeling using the Zoeppritz, Aki-Richards, and Fatti equations. The key methods are described, including intercept-gradient analysis and modeling AVO classes. Examples are provided to illustrate modeling reflections from wet versus gas sands and comparing the different AVO modeling approaches.
1) Offset refers to the horizontal distance between a seismic source and receiver. It causes a delay in the arrival time of reflections that can be corrected before stacking seismic traces.
2) Acoustic impedance is the product of density and seismic velocity, which varies between rock layers and affects the reflection coefficient at layer boundaries.
3) A seismogram contains traces recorded from a single shot point, and multiple seismograms make up a seismic section.
12 Week Subsurface Mapping And Interpretation Technique Buildingjoedumesnil
The document summarizes a 12-week subsurface mapping and interpretation course. It covers laying the theoretical foundations for exploring and developing oil and gas fields. The first 6 weeks were devoted to classes on structural geology, stratigraphy, seismic techniques and reservoir engineering. The second 6 weeks focused on applying these tools to a hypothetical lease, including initial exploration, assessing discoveries, field development and performance analysis. Various mapping and interpretation techniques are demonstrated, such as depth structure maps, fault surface maps, isochore maps and seismic sections. Risk factors are assessed for a proposed deviated exploration well.
La Plataforma CAPRA (Evaluación Probabilística del Riesgo) es una iniciativa que aplica técnicas probabilistas para evaluar riesgos de desastres naturales. Incluye módulos de software para modelar peligros como sismos, inundaciones y huracanes, evaluar exposición y vulnerabilidad, e integrar esta información para determinar riesgos. Tiene como objetivo fortalecer la capacidad institucional para entender y comunicar el riesgo de desastres.
Este documento presenta las aplicaciones de la informática a la geología, incluyendo el modelado de cuencas sedimentarias para exploración de hidrocarburos, monitoreo de volcanes activos mediante software como DREDGEPACK, adquisición de datos sísmicos usando LABVIEW, e identificación de zonas de riesgo a través de sistemas de información geográfica como ArcGIS. Resalta que la tecnología ha mejorado actividades geológicas al facilitar la recolección, modelado e interpretación de datos.
El resumen del documento es:
1) La visita al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) incluyó conferencias sobre pronósticos del tiempo, clima y recursos hídricos, así como un recorrido por las instalaciones.
2) SENAMHI realiza pronósticos meteorológicos y hidrológicos a corto y largo plazo utilizando modelos numéricos y datos de satélites e instrumentos de medición.
3) La red de estaciones meteorológic
identificacion de cuerpos de agua con landsat 5 tm en la cordillera blancaEvelyn Macuri
Este documento presenta la metodología de una investigación que busca identificar nuevas lagunas en la región de Áncash utilizando imágenes satelitales Landsat 5-TM. En el capítulo 1 se plantean los objetivos e incluyen identificar las nuevas lagunas mediante el índice NDWI. En el capítulo 2, el marco teórico describe conceptos de glaciología, la importancia de los glaciares, características de la Cordillera Blanca y fundamentos de teledetección y el satélite Landsat 5-TM.
La presentación describe el desarrollo y las pruebas de campo de la Estación de Referencia Virtual (VRS) en Lima y Callao. Se realizaron pruebas en cuatro áreas para medir puntos geodésicos ya establecidos usando la técnica RTK-VRS. Los resultados mostraron una mejora en precisión comparado con la metodología de multiestación. Se recomienda realizar más pruebas para validar la fiabilidad del VRS y mejorar la conectividad de las estaciones. El uso del VRS fortalecerá el rol del
Este documento presenta un resumen de la metodología para delimitar una cuenca hidrográfica y modelarla hidrológicamente utilizando herramientas SIG, HEC-HMS y SMADA. Primero se delimita la cuenca en ArcGIS mediante procesamiento de elevaciones. Luego, en HEC-HMS se estiman caudales máximos asociados a diferentes periodos de retorno. Finalmente, en SMADA se ajustan las descargas históricas a distribuciones de probabilidad y se calcula el estadístico chi cuadrado para evaluar
Este documento describe las unidades de medición fasorial (PMU), que permiten medir con precisión el estado dinámico del sistema eléctrico mediante la obtención sincronizada de fasores de voltaje y corriente. Explica brevemente la historia y evolución de las PMU, desde sus orígenes en los sistemas de medición de componentes simétricas hasta su uso actual junto con GPS. También menciona algunas aplicaciones de las PMU como la evaluación del estado del sistema y la predicción de estabilidad.
Este documento describe las unidades de medición fasorial (PMU), las cuales permiten medir con precisión el estado dinámico del sistema eléctrico de potencia mediante la obtención de fasores de tensiones y corrientes sincronizados. Explica brevemente la evolución histórica de las PMU y su arquitectura, señalando que se basan en mediciones sincronizadas con GPS. Finalmente, menciona algunas aplicaciones de estas unidades como la supervisión y control del sistema.
Este documento describe los objetivos y productos del Centro Regional del Clima para el Sur de América del Sur (CRC-SAS). El CRC-SAS provee información climática y productos a los servicios meteorológicos nacionales y usuarios finales en Argentina, Brasil, Paraguay, Uruguay, Bolivia y Chile. Algunos de los primeros productos incluyen un monitoreo de sequías, balance de humedad del suelo y pronósticos trimestrales y de rendimientos agrícolas. El CRC-SAS también realiza capacitación al personal de los
Un nuevo software desarrollado en la Universidad Nacional de Colombia en Manizales permitirá automatizar el proceso de monitoreo de volcanes mediante el uso de sistemas de clasificación múltiple. El software clasifica automáticamente los datos sísmicos recibidos de tres estaciones del volcán Nevado del Ruiz, ofreciendo una clasificación más confiable y objetiva que el método manual actual. El prototipo podría implementarse en el monitoreo diario del Nevado del Ruiz y eventualmente expandirse a otros volcanes y estaciones en Colombia.
Reservoir Geophysics : Brian Russell Lecture 1Ali Osman Öncel
This document provides an introduction to AVO and pre-stack inversion methods. It begins with a brief history of seismic interpretation, from purely structural interpretation to identifying "bright spots" to direct hydrocarbon detection using AVO and pre-stack inversion. It then discusses how AVO response is closely linked to rock physics properties like P-wave velocity, S-wave velocity, and density. The key concepts of AVO modeling and attributes are introduced. Finally, it provides an overview of rock physics and fluid replacement modeling using equations like Biot-Gassmann to model velocity and density changes with fluid saturation.
G-type antiferromagnetism results when the spins of electrons in a material are arranged in an antiferromagnetic pattern both within planes of atoms and between neighboring planes. An analysis of SrCr2As2 using neutron diffraction and magnetic susceptibility revealed it is a G-type antiferromagnet below 590K, with chromium magnetic moments aligned along the c axis. The ordered magnetic moment was found to be 1.9μB/Cr at 12K, reduced from the localized value due to itinerant electrons from Cr-As hybridization. Even with significant antisite disorder, G-type and other antiferromagnetic phases can still be detected through their characteristic peaks in the magnetic structure factor.
Nuclear magnetic resonance (NMR) logging uses the precession of hydrogen proton spins in a magnetic field to measure formation properties. It works by aligning proton spins with an external magnetic field, then measuring the signal as the spins relax back to equilibrium. Relaxation times are related to pore size and fluid content. NMR logs provide lithology-independent porosity measurements and can distinguish bound versus free fluid and identify producible zones, making it useful for evaluating permeability. However, NMR logging is more expensive than conventional well logs.
Role of Seismic Attributes in Petroleum Exploration_30May22.pptxNagaLakshmiVasa
The document discusses seismic attributes which are measurable properties of seismic data computed through mathematical manipulation to highlight geological features. It describes how seismic waves are reflected and refracted and how this seismic response is recorded. The key types of seismic attributes discussed are amplitude, phase, frequency and complex trace attributes. Specific amplitude attributes like RMS amplitude and sweetness are explained. The document also covers applications of seismic attributes like direct hydrocarbon indication and limitations. Spectral decomposition and AVO/AVA analysis are also summarized.
AVO attribute analysis for the identification of gas bearing sandsRashi Sharma
This document presents a dissertation submitted to the Department of Geophysics at Kurukshetra University in partial fulfillment of the requirements for a Master of Technology degree in Applied Geophysics. The dissertation focuses on AVO (Amplitude Variation with Offset) attribute analysis for the identification of gas-bearing sands. It begins with an introduction to seismic methods for oil exploration, a brief history and basic theory of refraction and reflection seismology. It then describes the dataset and study area used, as well as the geological setting. The document outlines the methodology adopted for AVO attribute analysis and intercept-gradient analysis. It then details the results of the data analysis including well log analysis, well to seismic tie, gradient analysis, creation of
The document describes various wireline well logs used in the petroleum industry. It discusses the following logs:
1. Caliper log which measures borehole width and is useful for determining hole volume and identifying zones of cave-in or washout.
2. Gamma ray log which detects natural gamma ray emissions to distinguish between radioactive shale and "clean" lithologies. It allows for well-to-well correlations.
3. Spontaneous potential log which measures voltage differences related to permeability, identifying permeable reservoirs and depositional environments.
4. Resistivity log which measures electrical resistivity of the formation to determine fluid content, with longer electrode spacings penetrating further into the formation.
The document discusses the importance of petrophysics in analyzing well logs and reservoirs. It explains that petrophysics goes beyond basic log analysis by seeking to understand why rocks hold fluids in certain ways based on their properties. This allows petrophysicists to better quantify remaining oil in existing fields and determine whether oil is movable or trapped as residual saturation. With aging fields and marginal developments, advanced petrophysical analysis is needed to understand fluid distributions and plan future well performance and recovery.
Reservoir Geophysics : Brian Russell Lecture 2Ali Osman Öncel
This document discusses Amplitude Variation with Offset (AVO) techniques and impedance inversion methods. It covers the basics of AVO modeling using the Zoeppritz, Aki-Richards, and Fatti equations. The key methods are described, including intercept-gradient analysis and modeling AVO classes. Examples are provided to illustrate modeling reflections from wet versus gas sands and comparing the different AVO modeling approaches.
1) Offset refers to the horizontal distance between a seismic source and receiver. It causes a delay in the arrival time of reflections that can be corrected before stacking seismic traces.
2) Acoustic impedance is the product of density and seismic velocity, which varies between rock layers and affects the reflection coefficient at layer boundaries.
3) A seismogram contains traces recorded from a single shot point, and multiple seismograms make up a seismic section.
12 Week Subsurface Mapping And Interpretation Technique Buildingjoedumesnil
The document summarizes a 12-week subsurface mapping and interpretation course. It covers laying the theoretical foundations for exploring and developing oil and gas fields. The first 6 weeks were devoted to classes on structural geology, stratigraphy, seismic techniques and reservoir engineering. The second 6 weeks focused on applying these tools to a hypothetical lease, including initial exploration, assessing discoveries, field development and performance analysis. Various mapping and interpretation techniques are demonstrated, such as depth structure maps, fault surface maps, isochore maps and seismic sections. Risk factors are assessed for a proposed deviated exploration well.
La Plataforma CAPRA (Evaluación Probabilística del Riesgo) es una iniciativa que aplica técnicas probabilistas para evaluar riesgos de desastres naturales. Incluye módulos de software para modelar peligros como sismos, inundaciones y huracanes, evaluar exposición y vulnerabilidad, e integrar esta información para determinar riesgos. Tiene como objetivo fortalecer la capacidad institucional para entender y comunicar el riesgo de desastres.
Este documento presenta las aplicaciones de la informática a la geología, incluyendo el modelado de cuencas sedimentarias para exploración de hidrocarburos, monitoreo de volcanes activos mediante software como DREDGEPACK, adquisición de datos sísmicos usando LABVIEW, e identificación de zonas de riesgo a través de sistemas de información geográfica como ArcGIS. Resalta que la tecnología ha mejorado actividades geológicas al facilitar la recolección, modelado e interpretación de datos.
El resumen del documento es:
1) La visita al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) incluyó conferencias sobre pronósticos del tiempo, clima y recursos hídricos, así como un recorrido por las instalaciones.
2) SENAMHI realiza pronósticos meteorológicos y hidrológicos a corto y largo plazo utilizando modelos numéricos y datos de satélites e instrumentos de medición.
3) La red de estaciones meteorológic
identificacion de cuerpos de agua con landsat 5 tm en la cordillera blancaEvelyn Macuri
Este documento presenta la metodología de una investigación que busca identificar nuevas lagunas en la región de Áncash utilizando imágenes satelitales Landsat 5-TM. En el capítulo 1 se plantean los objetivos e incluyen identificar las nuevas lagunas mediante el índice NDWI. En el capítulo 2, el marco teórico describe conceptos de glaciología, la importancia de los glaciares, características de la Cordillera Blanca y fundamentos de teledetección y el satélite Landsat 5-TM.
La presentación describe el desarrollo y las pruebas de campo de la Estación de Referencia Virtual (VRS) en Lima y Callao. Se realizaron pruebas en cuatro áreas para medir puntos geodésicos ya establecidos usando la técnica RTK-VRS. Los resultados mostraron una mejora en precisión comparado con la metodología de multiestación. Se recomienda realizar más pruebas para validar la fiabilidad del VRS y mejorar la conectividad de las estaciones. El uso del VRS fortalecerá el rol del
Este documento presenta un resumen de la metodología para delimitar una cuenca hidrográfica y modelarla hidrológicamente utilizando herramientas SIG, HEC-HMS y SMADA. Primero se delimita la cuenca en ArcGIS mediante procesamiento de elevaciones. Luego, en HEC-HMS se estiman caudales máximos asociados a diferentes periodos de retorno. Finalmente, en SMADA se ajustan las descargas históricas a distribuciones de probabilidad y se calcula el estadístico chi cuadrado para evaluar
Este documento describe las unidades de medición fasorial (PMU), que permiten medir con precisión el estado dinámico del sistema eléctrico mediante la obtención sincronizada de fasores de voltaje y corriente. Explica brevemente la historia y evolución de las PMU, desde sus orígenes en los sistemas de medición de componentes simétricas hasta su uso actual junto con GPS. También menciona algunas aplicaciones de las PMU como la evaluación del estado del sistema y la predicción de estabilidad.
Este documento describe las unidades de medición fasorial (PMU), las cuales permiten medir con precisión el estado dinámico del sistema eléctrico de potencia mediante la obtención de fasores de tensiones y corrientes sincronizados. Explica brevemente la evolución histórica de las PMU y su arquitectura, señalando que se basan en mediciones sincronizadas con GPS. Finalmente, menciona algunas aplicaciones de estas unidades como la supervisión y control del sistema.
Este documento describe los objetivos y productos del Centro Regional del Clima para el Sur de América del Sur (CRC-SAS). El CRC-SAS provee información climática y productos a los servicios meteorológicos nacionales y usuarios finales en Argentina, Brasil, Paraguay, Uruguay, Bolivia y Chile. Algunos de los primeros productos incluyen un monitoreo de sequías, balance de humedad del suelo y pronósticos trimestrales y de rendimientos agrícolas. El CRC-SAS también realiza capacitación al personal de los
Un nuevo software desarrollado en la Universidad Nacional de Colombia en Manizales permitirá automatizar el proceso de monitoreo de volcanes mediante el uso de sistemas de clasificación múltiple. El software clasifica automáticamente los datos sísmicos recibidos de tres estaciones del volcán Nevado del Ruiz, ofreciendo una clasificación más confiable y objetiva que el método manual actual. El prototipo podría implementarse en el monitoreo diario del Nevado del Ruiz y eventualmente expandirse a otros volcanes y estaciones en Colombia.
Este documento describe cómo los datos espaciales de satélite y simulaciones climáticas pueden usarse para estudios agrícolas y ambientales. Explica varias fuentes de datos espaciales gratuitas como SRTM, TRMM y MODIS, así como la herramienta de simulación climática MarkSim. También describe algunos datos preprocesados disponibles a través del CIAT.
Este documento presenta un proyecto para diseñar, construir e instrumentar un sistema de monitoreo climático en la Estación Forestal Experimental Zoquiapan de la Universidad Autónoma Chapingo. El sistema medirá variables como temperatura, humedad, precipitación, viento y radiación solar usando sensores y hardware de código abierto. El objetivo es proveer datos climáticos propios para proyectos de investigación de la universidad y predecir el comportamiento del clima en la región.
El documento describe los objetivos y requisitos de la instrumentación sísmica según la norma E-030 de 2014 en Perú. Establece que se debe instrumentar sísmicamente edificaciones de más de 10,000 m2 en zonas sísmicas 1-4. Además, resume la historia y estado actual de las principales redes acelerográficas del país gestionadas por el Instituto Geofísico del Perú, el CISMID-FIC de la UNI, SENCICO y el Colegio de Ingenieros del Perú.
Este documento presenta los resultados de la aplicación del principio de Fermat para trazar rayos sísmicos a través de un medio heterogéneo en el clúster de Pisayambo, Ecuador. Se utilizó el programa FERMAT para simular terremotos originados en Pisayambo y trazar los rayos sísmicos para diferentes profundidades. Los resultados muestran que los rayos no se propagan rectamente debido a irregularidades estructurales en las primeras 5 km de la corteza, lo que ofrece información sobre el origen de la actividad sísmica en la
Este documento describe el uso del principio de Fermat para trazar rayos sísmicos a través de un medio heterogéneo como parte de la resolución del problema directo en tomografía sísmica. Se utilizó el programa FERMAT para simular terremotos originados en el clúster de Pisayambo, Ecuador. Los resultados muestran los rayos trazados para eventos a diferentes profundidades, permitiendo una mejor comprensión del proceso que origina los sismos en esta región. El trazado de rayos ofrece una visión clara del proceso de generación
Aproximacion bayesiana para la estimacion de ocurrencias de eventos lluviosos...Hydronotes
Analizar mediante una aproximación bayesiana, las ocurrencias de lluvia aplicada a balances hídricos mensuales seriados en la cuenca alta del río Chira – Piura (subcuencas de los ríos San Pablo y Quiroz)
Presentation on deforestation trends and patterns in Colombia using the Terra-i monitoring tool. Presented in the 53rd ACODAL congress in Medellin 15th September 2010.
El documento describe Terra-i, un modelo que usa redes neuronales y datos satelitales para monitorear cambios en el hábitat en tiempo casi real a escala global. Explica la metodología, que incluye modelos de redes neuronales bayesianas para predecir la intensidad del verde de la vegetación y detectar cambios. Validó el modelo en Colombia, encontrando que la tasa de deforestación aumentó de 150,000 Ha/año en 2004-2009 a 200,000 Ha/año actualmente, con un gran frente de deforestación en el Caquetá
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El documento describe los sistemas y herramientas utilizadas por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología de Perú (SENAMHI) para realizar pronósticos meteorológicos y de eventos adversos. Explica las escalas espaciales y temporales de los fenómenos meteorológicos, y detalla los componentes del sistema nacional de observación de SENAMHI, incluyendo estaciones automáticas y de satélite. También resume los tipos de pronósticos, productos y servicios que ofrece SENAMHI para apo
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Cardiopatias cianogenas con hipoflujo pulmonar.pptxELVISGLEN
Las cardiopatías congénitas acianóticas incluyen problemas cardíacos que se desarrollan antes o al momento de nacer pero que normalmente no interfieren en la cantidad de oxígeno o de sangre que llega a los tejidos corporales.
¿Qué es?
El VIH es un virus que ataca el sistema inmunitario del cuerpo humano, debilitándolo y dejándolo vulnerable a otras infecciones y enfermedades.
Se transmite a través de fluidos corporales como sangre, semen, secreciones vaginales y leche materna.
A medida que avanza, el VIH puede desarrollarse en SIDA, una etapa avanzada de la infección donde el sistema inmunitario está severamente comprometido.
Estadísticas
Más de 38 millones de personas viven con VIH en todo el mundo, según datos de la ONU.
Las tasas de infección varían según la región y el grupo demográfico, con una prevalencia más alta en África subsahariana.
Modos de Transmisión
El VIH se transmite principalmente a través de relaciones sexuales sin protección, compartir agujas contaminadas y de madre a hijo durante el parto o la lactancia.
No se transmite por contacto casual como estrechar la mano o compartir utensilios.
Prevención y Tratamiento
La prevención incluye el uso de preservativos durante las relaciones sexuales, evitar compartir agujas y acceder a la profilaxis preexposición (PrEP) para aquellos con mayor riesgo.
El tratamiento del VIH implica el uso de terapia antirretroviral (TAR), que ayuda a controlar la replicación viral y permite que las personas con VIH vivan vidas más largas y saludables
Las heridas son lesiones en el cuerpo que dañan la piel, tejidos u órganos. Pueden ser causadas por cortes, rasguños, punciones, laceraciones, contusiones y quemaduras. Se clasifican en:
Heridas abiertas: la piel se rompe y los tejidos quedan expuestos (ej. cortes, laceraciones).
Heridas cerradas: la piel no se rompe, pero hay daño en los tejidos subyacentes (ej. contusiones).
El tratamiento incluye limpieza, aplicación de antisépticos y vendajes, y en algunos casos, suturas. Es crucial vigilar las heridas para prevenir infecciones y asegurar una curación adecuada.
Los objetos de aprendizaje enfocados en las caracteristicas primcipales
Localizaciones de sismos de forma manual y automatica leandro pérez
1. COMPARACIÓN DEL
SISTEMA MANUAL Y
AUTOMÁTICO PARA
LOCALIZACIONES DE
EVENTOS SÍSMICOS EN
LA RED SISMOLÓGICA
DE PANAMÁ
L E A N D R O
OSOP, S.A
COMPARACIÓN DEL
SISTEMA MANUAL Y
AUTOMÁTICO PARA
LOCALIZACIONES DE
EVENTOS SÍSMICOS EN
LA RED SISMOLÓGICA
DE PANAMÁ
E A N D R O P É R E Z , Á R E A D E S I S M O L O G Í A
2014
I S M O L O G Í A
2. 2
RESUMEN
La Red Sísmica de Panamá involucra rutinas de monitoreo y procesamiento manual y automático con el
fin de determinar parámetros básicos de localización y magnitud de la sismicidad local. Con esto se logra
ofrecer reportes fiables y oportunos a los organismos de gestión de riesgo y a la comunidad en general.
El presente estudio compara las localizaciones de eventos sísmicos entre el mes de Agosto y Noviembre
de 2013. El software utilizado para las rutinas de procesamiento manual es Seisan de la Universidad de
Bergen, Noruega; para el procesamiento automático (en tiempo real) se usa SeisComP, desarrollado por
GFZ/Potsdam y Gempa (GmbH), Alemania.
Los resultados de este trabajo muestran la fiabilidad de las localizaciones del sistema automático respecto
del manual, y los posibles factores que inciden en la variación de estas localizaciones. Esto permitirá ir
mejorando el monitoreo de los sismos y la estimación del impacto de sismos fuertes en las ciudades y
poblados, para la mitigación del riesgo en Panamá.
Palabras Claves: sistema manual, sistema automático, Earthworm, Seisan, SeisComP, eventos sísmicos,
detecciones, localizaciones, análisis estadístico univariado.
ABSTRACT
The Seismic Network of Panama uses manual and automatic processing routines to determine basic
location and magnitude of the local seismicity. Reliable and timely reports are delivered to risk
management agencies and the community in general.
This study aims to compare the epicentral locations determined by the manual and automatic system from
August to November 2013. The software used for manual processing is Seisan, from Bergen University,
Norway. The automatic processing was done, using real-time data with SeisComP, developed by
GFZ/Potsdam and Gempa GmBH, Germany.
The results show the reliability of the automatic locations by comparing them to solutions from Seisan.
We discuss the possible factors that can influence variation in locations. These results will help to improve
earthquake monitoring and provide better estimates of the impact strong of earthquakes on populated areas
of Panama.
Keywords: manual system, automatic system, Earthworm, Seisan, SeisComP, seismic events, detections
and univariate statistical analysis.
3. 3
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN................................................................................................................................... 3
OBJETIVOS............................................................................................................................................ 4
General................................................................................................................................................ 4
Específicos .......................................................................................................................................... 4
RED SISMOLÓGICA NACIONAL DE PANAMÁ Y EL MONITOREO DE LA SISMICIDAD ............ 5
METODOLOGÍA.................................................................................................................................... 6
DETECCIONES DE EVENTOS SÍSMICOS........................................................................................... 6
Detección y generación de formas de onda para procesamiento manual en SEISAN............................. 7
Detección y procesamiento automático en SeisComP ........................................................................... 9
COMPARACIÓN DE PICKS MANUALES Y AUTOMÁTICOS ......................................................... 11
ANÁLISIS ESTADÍSTICO UNIVARIADO.......................................................................................... 13
DISCUSIÓN.......................................................................................................................................... 22
CONCLUSIÓN ..................................................................................................................................... 23
AGRADECIMIENTOS ......................................................................................................................... 23
BIBLIOGRAFÍA................................................................................................................................... 24
4. 4
INTRODUCCIÓN
Las estimaciones automáticas de los parámetros de los eventos sísmicos siguen siendo de gran interés para
la comunidad sismológica. El tratamiento automatizado de los datos sísmicos, ya sea para la alerta sísmica
en tiempo real o para procesar gran cantidad de registros sísmicos, está siendo cada vez más demandado
por la comunidad científica. Sin embargo, debido a la variabilidad de las formas de onda y la presencia del
ruido, la detección automática e identificación de fases aún es un reto.
Los algoritmos para las detecciones procesamiento de datos tratan de ser lo más cercano a la experiencia
humana en lo que respecta al reconocimiento de patrones en un sismograma, pues se debe tener en cuenta
que mucha experiencia es necesaria para identificar fases correctamente y escoger sus tiempos de inicio
precisos y consistentes. La mayor parte de nuestro conocimiento actual en sismicidad de la Tierra se basa
en lecturas o “pick” manuales de los tiempos de inicio de las fases de onda, además de que este método se
ha usado para la investigación de la estructura de la Tierra, sin embargo, para el monitoreo a gran escala,
la alerta temprana y el procesamiento de gran cantidad de datos, es necesario el uso del “picking”
automático (KuperKoch, et al., 2011).
El presente estudio tiene como propósito comparar las localizaciones epicentrales de eventos sísmicos de
los sistemas de procesamiento manual y automático de la Red Sísmica de Panamá en el período
comprendido entre Agosto y Noviembre de 2013. El software utilizado para las rutinas de procesamiento
manual es Seisan de la Universidad de Bergen, Noruega, cuyos datos para ser procesados se obtienen de
en tiempo real de Earthworm; para el procesamiento automático se usa SeisComP desarrollado por
GFZ/Potsdam y la compañía Gempa (GmbH), Alemania. Los resultados de este trabajo muestran la
fiabilidad de las localizaciones epicentrales del sistema automático respecto del manual, y los posibles
factores inciden en la variación de estas localizaciones. Esto permitirá ir mejorando el monitoreo de los
sismos y la estimación del impacto de sismos fuertes en las ciudades y poblados, para la mitigación del
riesgo.
OBJETIVOS
General
Comparación de las localizaciones de eventos sísmicos de los sistemas manual y automático de la Red
Sísmica de Panamá en el periodo comprendido entre Agosto a Noviembre de 2013.
Específicos
• Detección de eventos sísmicos y generación de datos en formas de onda para procesamiento
manual mediante los módulos Carls (statrig y subtrig) del Earthworm.
• Procesamiento manual de los datos con Seisan.
• Procesamiento automático de los datos con SeisComP.
• Tabulación de la información reportada por ambos procedimientos en una hoja de cálculo,
teniendo en cuenta variables como: magnitud, longitud, latitud, error medio cuadrático del tiempo
de viaje de la onda P (RMS) y cantidad de fases usadas para la detección y localización.
• Realizar un análisis estadístico univariado de la información de la base de datos.
5. RED SISMOLÓGICA NACIONAL DE PANAMÁ Y EL MONITOREO DE LA
Hasta la fecha la Red Sismológica Nacional de
(IGC) (http://www.panamaigc-up.com/
serie Darién (http://www.osop.com.pa/defensa
(http://www.osop.com.pa/hardware/seismometer/
marcas más otras 8 estaciones de la Autoridad del Canal de Panamá (ACP)
encuentra distribuida por todo el territorio nacional, logrando
(Figura 1).
Figura 1. Red Sismológica Nacional de Panamá.
La Red involucra rutinas de monitoreo y procesamiento manuales y automáticas con el fin de determinar
parámetros básicos de localización y magnitud
ha significado una gran ventaja para el monitoreo de la sismicidad local y regional, permitiendo obtener
información de eventos importantes en poco tiempo
inmediatamente vía web en la página principal del Instituto de Geociencias de la Universidad de Panamá
(IGC) (http://www.panamaigc-up.com/
Facebook), lo que es de gran utilidad par
Este trabajo usa los registros de todas las estaciones de la Red, especialme
Darién, que son los equipos con mayor densidad en todo el territorio Panameño
aportan datos. Por otro lado, el diseño de estos instrumentos se ha orientado precisamente a los sistemas
de detección automáticos para localización de
RED SISMOLÓGICA NACIONAL DE PANAMÁ Y EL MONITOREO DE LA
Hasta la fecha la Red Sismológica Nacional del Instituto de Geociencias de la Universidad de Panamá
up.com/) cuenta con 59 instrumentos de corto periodo (0.5
http://www.osop.com.pa/defensa-civil/strong-motion-network/) y
http://www.osop.com.pa/hardware/seismometer/) (0.5-20Hz); 8 estaciones banda ancha de
8 estaciones de la Autoridad del Canal de Panamá (ACP)
encuentra distribuida por todo el territorio nacional, logrando mayor cobertura en las zonas pobladas
Red Sismológica Nacional de Panamá. Los triángulos son las estaciones sísmicas
involucra rutinas de monitoreo y procesamiento manuales y automáticas con el fin de determinar
parámetros básicos de localización y magnitud. El sistema automático implementado es
ha significado una gran ventaja para el monitoreo de la sismicidad local y regional, permitiendo obtener
información de eventos importantes en poco tiempo (de segundo a pocos minutos)
inmediatamente vía web en la página principal del Instituto de Geociencias de la Universidad de Panamá
up.com/), por mensajes en telefonía móvil y redes sociales (Twitter y
Facebook), lo que es de gran utilidad para los organismos de defensa civil y la comunidad en general.
de todas las estaciones de la Red, especialmente de la instrumentación
los equipos con mayor densidad en todo el territorio Panameño
Por otro lado, el diseño de estos instrumentos se ha orientado precisamente a los sistemas
para localización de los eventos y de movimientos fuertes
5
RED SISMOLÓGICA NACIONAL DE PANAMÁ Y EL MONITOREO DE LA SISMICIDAD
la Universidad de Panamá
mentos de corto periodo (0.5-20Hz) de la
y 6 de la serie Sixaola
estaciones banda ancha de diferentes
8 estaciones de la Autoridad del Canal de Panamá (ACP). La instrumentación se
mayor cobertura en las zonas pobladas
Los triángulos son las estaciones sísmicas.
involucra rutinas de monitoreo y procesamiento manuales y automáticas con el fin de determinar
. El sistema automático implementado es SeisComP, lo que
ha significado una gran ventaja para el monitoreo de la sismicidad local y regional, permitiendo obtener
(de segundo a pocos minutos) y reportarlos
inmediatamente vía web en la página principal del Instituto de Geociencias de la Universidad de Panamá
redes sociales (Twitter y
y la comunidad en general.
nte de la instrumentación
los equipos con mayor densidad en todo el territorio Panameño y por ende los que más
Por otro lado, el diseño de estos instrumentos se ha orientado precisamente a los sistemas
vimientos fuertes.
6. 6
METODOLOGÍA
Este proyecto abarca desde la adquisición de los datos o formas de onda para procesamiento manual y
automático hasta la determinación de los parámetros básicos de localización y magnitud de los eventos
sísmicos. Luego se debe ingresar la información a una base de datos de cálculo que sirve para realizar los
análisis numéricos y estadísticas de cada sistema.
La Figura 2 muestra la arquitectura metodológica del proyecto. En el circulo del medio en la Figura 2
llamado “adquisición”, muestra el procedimiento de transporte de los registros desde las estaciones
sísmicas, de la instrumentación Darién, Sixaola y Banda Ancha (diferentes marcas) de la Red del IGC,
hacia el sistema automático SeisComP. Una vez los datos llegan a SeisComP, este los transfiere a
Earthworm (EW) mediante el módulo “slink2ew” que llevara finalmente los datos a los Carls (statrig y
subtrig) (página 7) para que cumplan la función de realizar detecciones de eventos sísmicos y luego estos
registros (triggers) sean convertidos a formas de onda en formato SEISAN “.MAN” por el módulo
“trig2disk”. El procesamiento automático es realizado por SeisComP directamente y el procesamiento
manual se realiza por el sismólogo en el programa Seisan, una vez se tengan las detecciones por parte de
EW siguiendo el procedimiento ya descrito. Por último, la información reportada por ambos sistemas se
almacena en una base de datos “BD”.
Figura 2. Arquitectura del proyecto. Los triángulos son las estaciones sísmicas.
DETECCIONES DE EVENTOS SÍSMICOS PARA PROCESAMIENTO MANUAL Y
AUTOMÁTICO
Con la introducción de la adquisición digital de datos sísmicos y la operación continua de una Red
Sismológica, aumenta la producción de datos considerablemente y en muchos casos estos pueden irse
acumulando al punto de volverse una dificultad para el análisis y la localización de eventos que son
registrados por la red. Esta situación ha forzado a los sismólogos a desarrollar algoritmos que detecten
eventos sísmicos en el momento de la adquisición de los datos. Estos algoritmos tratan de ser lo más
cercano a la experiencia humana en lo que respecta al reconocimiento de patrones en un sismograma, pues
7. 7
se debe tener en cuenta que mucha experiencia es necesaria para identificar fases correctamente y escoger
sus tiempos de inicio precisos y consistentes. Gran parte del conocimiento actual sobre la sismicidad de la
Tierra se basa en el “pick” manual de los tiempos de inicio de las fases de onda, las cuales se han usado
para la investigación de la estructura de la Tierra, sin embargo, para el monitoreo, la alerta temprana y el
procesamiento de gran cantidad de datos, es necesario el “picking” automático.
Detección y generación de formas de onda para procesamiento manual en SEISAN
Se usaron los módulos de los Carls de Earthworm que fueron desarrollados por Carl Johnson quien
comenzó el tratamiento automatizado de datos sísmicos incorporando el algoritmo STA/LTA (la
definición en la página 9) para la detección, cálculo de amplitud, asociación rápida y picado de la fase P
(Johnson et al., 1994; 1995; IRIS, 2013). Este algoritmo es muy sensible a las llegadas de ondas P
(locales, regionales y telesísmicas) y las ondas S, cuyas fases se pueden asociar con localización de
epicentros mediante el algoritmo propuesto por Earle et al., (1994).
En 1979 Carl Johnson, creo un par de módulos de procesamiento con el fin de calcular los “disparos”
(triggers) de una o más estaciones en el momento de la detección automática; estos módulos llamados
carlstatrig y carlsubtrig implementan el algoritmo de Allen STA/LTA (1978, 1982) junto con la
declaración de subredes sísmicas (Earthworm.edu, 2013a). Los Carls se encuentran incorporados desde la
primera versión de EW y su descripción es la siguiente:
• carlstatrig: El funcionamiento del algoritmo de “disparo” (trigger) de una estación consiste en
calcular el promedio de la señal de una traza en un corto plazo (STA) en una ventana de tiempo
(STAtime) y también el promedio en largo plazo (LTA) para otra ventana de tiempo (LTAtime).
Estos promedios se combinan para determinar el estado de activación de las estaciones, usando la
siguiente ecuación:
ETA = STAR – Ratio * LTAR - |STA - LTA| - Quiet.
Donde STAR y LTAR son los promedios rectificados de STA y LTA, el Ratio es una ponderación de la
relación STA/LTA, cuando este se hace pequeño carlstatrig se vuelve más sensible, en general, el Ratio
afecta más a las estaciones ruidosas, en tanto al Quiet es quien ajusta el “disparo” y tiene una relación con
la restricción del nivel de ruido de las señales, carlstatrig también se vuelve muy sensible entre más
pequeño sea del Quiet, pero a diferencia de Ratio, Quiet afecta a todas las estaciones por igual. ETA se
calcula una vez por segundo para cada estación de forma independiente y si ETA es mayor a cero, la
estación se “dispara” (trigger on) y cuando es menor a cero se desactiva (trigger off) (Earthworm, 2013b,
2013c).
Generalmente se usa la configuración con los parámetros originales propuestos por Carl Johnson, pero en
algunos casos hay que adaptarlos a la situación de las diferentes estaciones.
• carlsubtrig: En cualquier red sismológica normalmente tiene muchas estaciones para cubrir de
todo el territorio. Las estaciones que se encuentran geográficamente cerca unas de otras pueden
agruparse en subredes y compartir estaciones entre sí. Una estación particularmente de bajo ruido
puede ser incluida en cualquier subred más de una vez, por el contrario, si el ruido de la telemetría
es común a varias estaciones es aconsejable dividir estas en varias subredes para que sean menos
propensas a causar “disparos” que se relacionan más con el ruido que con eventos sísmicos.
Típicamente se crean subredes de 5 a 20 estaciones y se requiere de 3 a 5 estaciones para que se
desencadene un evento (Earthworm, 2013b).
8. 8
El funcionamiento y comunicación de ambos módulos es el siguiente:
Carlstatrig escribe el mensaje TYPE_CARLSTATRIG para cada estación que se activa y luego estos
pasan a un anillo (ringbuffer) que los transportaran. Carlsubtrig lee estos mensajes de activación en el
anillo y escribe el mensaje TYPE_TRIGLIST donde aparece la hora de inicio y duración del evento, así
como una lista de las estaciones involucradas con los tiempos de activación. Cuando se “dispara” una
subred se genera el mensaje TRIGLIST2K. La duración de activación de la Red depende de la cantidad
máxima de subredes que se “disparen”, para esto se configura el tiempo de duración máxima permitida
(the latency period) que tiene relación con la máxima longitud de cobertura de la red (Earthworm, 2013a).
Finalmente el módulo trig2disk (Earthworm, 2013d, 2013e) lee los mensajes de activación de los Carls
que han sido transportados en el anillo y recupera los datos de las formas de onda de wave_serverV o el
OSOP Wave Server para guardarlos en formato Seisan.
La configuración de carlstatrig usada para este proyecto y que ya ha sido validada por el sismólogo (autor
de este trabajo) es la siguiente:
_____________________________________________________________________________________
LTAtime 4 # Number of seconds for LTA average
# OPTIONAL (default LTAtime = 8)
STAtime 1 # Number of seconds for short term average
# OPTIONAL (integer; default STAtime = 1)
Decimation 1 # Decimation factor used in averages
# OPTIONAL (default Decimation = 1)
Ratio 3.0 # Carl Trigger parameter: enumer / edenom
# REQUIRED
Quiet 3.5 # Carl Trigger equiet parameter – REQUIRED
Con esta configuración se detectan e identifican importantes eventos como se muestra la Figura 3:
Figura 3. Detección de un evento sísmico por los CARLS de EARTHWORM. Sismograma en SEISAN.
9. 9
Detección y procesamiento automático en SeisComP
SeisComP, usa también el algoritmo basado en la relación de “Short-Time-Average” y “Long-Time-
Average”, conocido como STA/LTA (Allen, 1978, 1982). Este algoritmo continuamente mantiene un
registro de los cambios presentes en la amplitud del ruido sísmico en el sitio de la estación y ajusta
automáticamente la sensibilidad de la estación sísmica al nivel de ruido.
El STA/LTA procesa señales sísmicas filtrándolas en dos ventanas de tiempo. El STA mide el tiempo de
la amplitud “instantánea” de la señal sísmica y el tiempo del terremoto. El LTA se encarga de la corriente
de amplitud media del ruido sísmico. En primer lugar, se calcula la amplitud absoluta de cada muestra de
datos de un señal entrante para luego calcular el promedio de las amplitudes absolutas en ambas ventanas,
por último se calcula la relación de ambos valores STA/LTA (Figura 4).
Figura 4.Ventana de densidad espectral STA-LTA. Tomado y modificado: Di Stefano, et al., 2006.
Además del algoritmo STA/LTA, SeisComP usa filtros Butterworth para la detección de los eventos, para
este trabajo se aplicaron tres tipos de detectores validados por el sismólogo (autor de este trabajo) y que se
orientan a telesísmos, sismos regionales y locales. Durante el proyecto estos detectores funcionaron muy
bien para la Red Sísmica de Panamá, a continuación se describen:
• Detector Telesísmico: BW(4,0.7,2)>>STALTA(2,80): con un filtro Butterworth de cuarto orden,
que va de 0.7 Hz a 2 Hz en una ventana de densidad espectral de tiempo corto (STA) de 2
segundos a tiempo largo (LTA) de 80 segundos.
• Detector Regional: BW(4,1,7)>>STALTA(1,40): con un filtro Butterworth de cuarto orden, que
va de 1 Hz a 7 Hz en una ventana de densidad espectral de tiempo corto (STA) de 1 segundo a
tiempo largo (LTA) de 40 segundos.
• Detector Local: BW(4,2,9)>>STALTA(1,20): con un filtro Butterworth de cuarto orden, que va
de 2 Hz a 9 Hz en una ventana de densidad espectral de tiempo corto (STA) de 1 segundos a
tiempo largo (LTA) de 20 segundos.
De estos detectores el más importante es el local, pues esta investigación se limita a la sismicidad del país.
Con respecto al procesamiento que SeisComP realiza a los datos, todo comienza a partir de la continua
entrada de formas de onda, el sistema calcula automáticamente la relación media de corta duración (Short
Term Average) y de larga duración (Long Time Average) (STA/LTA) de las señales. Esta relación se
compara continuamente a un umbral elegido por el sismólogo y con esto detecta las primeras llegadas de
la onda P y procede a picarlas con base al algoritmo AIC-Picker (Leonard y Kennett, 1999) o con la
configuración por defecto del módulo scautopick; para la localización se involucra las tablas de tiempo de
viaje de la onda P (travel time table), que pueden ser de un modelo local, regional o mundial como
Iaspei91, estas tablas se encuentran en el programa LOCSAT de SeisComP y funciona por medio del
módulo scautoloc siguiendo los criterios señalados por Bratt and Bache (1988) para localizaciones de
10. 10
eventos con redes regionales y dispersas. El módulo scamp determina las amplitudes para que el módulo
scmag realice el cálculo de los diferentes tipos de magnitudes: Ml, Ms, Mb y Mw (derivadas de MB, ver
Bormann and Saul, 2008). Finalmente la selección de la mejor solución del evento depende de la mayor
cantidad de fases usadas, RMS coherente, errores en distancia, travel-time, etc. Luego el módulo scevent
declara o reporta esta información y la envía a la base de datos de SeisComP (SCP-Data Base). La Figura5
muestra de manera general el procedimiento de SeisComp para el procesamiento y reportar de eventos.
Figura 5. Esquema simplificado del procesamiento automático realizado por SeisComP.
Como se ya se mencionó el SeisComP trabaja con el modelo de velocidad global, por el contrario Seisan
trabaja con un modelo de velocidad local lo que aporta en parte a las diferencias y variaciones de
localización en ambos sistemas (Tablas 1 y 2).
Por otro lado, SeisComP también puede realizar procesamientos manuales a través de su herramienta
scolv (SeisComP, 2014a), pero esta no se tuvo en cuenta en este trabajo puesto que no se querían alterar
los datos precisamente para realizar una comparación entre el procesamiento manual y automático de
manera pura. Otro aspecto interesante, es que para las futuras versiones de SeisComP después de mayo de
2014, saldrá el nuevo módulo para localizaciones locales específicamente, llamado scanloc, que a su vez
incluido el HYPO71 para el procesamiento (conversación directa con Jean Marie Saurel, observatorio
vulcanológico y sismológico de de Martinica: http://www.ipgp.fr/pages/03030307.php).
11. 11
Tabla 1. Modelo de velocidad Iaspei91 (Kennett
and Engdahl, 1990).
IASPEI91
Vp Depth
5.8 0
5.8 1
5.8 8
5.8 20
6.5 28
8.0 45
8.0 80
Tabla 2. Modelo de velocidad local propuesto por
la Universidad de Panamá (Camacho, et al., 2010).
UPA
Vp Depth
4.5 0
5.1 1.8
6.0 8.2
7.3 20
7.7 28
8.1 43
8.3 75
COMPARACIÓN DE PICKS MANUALES Y AUTOMÁTICOS
Los sistemas de detección y localización en tiempo real como SeisComP usualmente utilizan en sus
procesos automáticos el primer arribo de la fase P, por esta razón la comparación de los pick del sistema
manual (lecturas de fases hechas por el sismólogo en Seisan) y automático (lecturas hechas por
SeisComP) solo se hará con relación a la fase P. Se tomaron tres estaciones al azar entre corto período y
banda ancha, para observar la diferencia entre las lecturas manuales y automáticas.
-Estación banda ancha BRU2 de la serie TRILLIUM COMPACT de Nanometrics: En color verde la
lectura hecha por el sismólogo en SEISAN y en azul la realizada por SeisComP a partir del detector local
(Figura 6). La diferencia entre ambas lecturas es de 0.13 segundos, valor que se encuentra dentro de una
buena tolerancia del picker (Baer y Kradolfer, 1987) (KuperKoch, et al., 2012) para eventos locales.
Figura 6. Diferencia de lecturas del sistema manual (SEISAN) y automático (SeisComP).
12. 12
-Estación corto periodo AQ3 de la serie DARIEN de la compañía OSOP: En color verde la lectura
hecha por el sismólogo en SEISAN y en azul la realizada por SeisComP a partir del detector local (Figura
7). La diferencia entre ambas lecturas es de 0.05 segundos, valor que se encuentra dentro de una buena
tolerancia del picker (Baer y Kradolfer, 1987) (KuperKoch, et al., 2012) para eventos locales.
Figura 7. Diferencia de lecturas del sistema manual (SEISAN) y automático (SeisComP).
-Estación corto periodo FRIJ de la serie KMI-RANGER: En color verde la lectura hecha por el
sismólogo en SEISAN y en azul la realizada por SeisComP a partir del detector local (Figura 8). La
diferencia entre ambas lecturas es de 0.02 segundos, valor que se encuentra dentro de una buena tolerancia
del picker (Baer y Kradolfer, 1987) (KuperKoch, et al., 2012) para eventos locales.
Figura 8. Diferencia de lecturas del sistema manual (SEISAN) y automático (SeisComP).
13. 13
ANÁLISIS ESTADÍSTICO UNIVARIADO
Se realizó un análisis estadístico univariado a los 161 eventos sísmicos que detectaron los Carls de
Earthworm en el periodo de tiempo comprendido del proyecto, los cuales fueron procesados manualmente
en Seisan por el sismólogo. Igualmente estos mismos eventos fueron detectados por SeisComP y
procesados automáticamente por este sistema.
En la Gráfica 1 se puede observar que hay una relación lineal entre las dos magnitudes registradas por el
Seisan y SeisComP, para la cual se realizo un modelo de regresión lineal que arrojo un coeficiente de
determinación de aproximadamente 75%, lo que indica que el modelo de variabilidad de la magnitud
registrado por el SeisComP es explicada en este porcentaje. A su vez, el coeficiente de correlación es de
aproximadamente 87%, indicando que hay una relacion lineal muy fuerte entre las dos magnitudes.
Gráfica 1. Diagrama de dispersión entre las magnitudes en Ml registradas por el Seisan y SeisComP.
En la Gráfica 2 se detalla que los sismos registrados por los dos sistemas tuvieron magnitudes entre 2.5 y
5. El sistema manual (Seisan) reporta magnitudes mayoritariametne entre 3 y 4.5 e igualmente el sistema
automático (SeisComP), lo que corrobora la correlación de la grafica 1.
14. 14
Gráfica 2. Histograma de las magnitudes de los sismos registrados por el Seisan y SeisComP.
Después de haber analizado las dos fuentes de manera individual es importante analizar que tanta
diferencia existe entre estas dos; por lo tanto se realizo un análisis de las diferencias (Grafica 3).
Gráfica 3. Diferencias de las magnitudes de los sismos registradas por el Seisan y SeisComP.
En la Gráfica 3 se detalla que las magnitudes presentan diferencias entre 0 y 0.4 y que esta varía para los
dos sistemas. En la mayoría de los casos Seisan registra magnitudes mayores que el SeisComP, no
obstante, este sistema también en diferentes oportunidades reporta magnitudes mayores que el Seisan.
Es importante tener en cuenta que los modelos empleados por ambos sistemas para el calculo de la
magnitud Ml tambien son diferentes y ello contribuye igualmente a las discrepancias en los valores
calculados por uno u otro metodo. Seisan usa la siguiente formula para calcula la magnitud local
(Ottomoller, et al., 2013):
Ml = a*Log10(amp) + b*Log10(dist) + c*dist + d
15. 15
Donde a, b, c, d son constantes (TEST 75-78 ver en manual de Seisan, capitulo 7), Log10 es el logaritmo
en base 10, amp es la amplitud maxima del suelo en nm y dist es la distancia hipocentral en km. Por
defecto se usan las constantes para California (Hutton and Boore, 1987; Bormann, et al., 2013) si no se
tienen las propias, como en este trabajo.
SeisComP usa la formula introducida por Richter (1935), descrita por la siguiente formula:
Ml = Log10(Amax) + 2.76*Log∆ - 2.48
Amax es la amplitud maxima en mm y ∆ es la distancia epicentral. Por lo general, esta ecuación es una
medida de los registros en las componentes horizontales. SeisComP realiza una modificación de esta
formula para calcular la magnitud local de Mlv, que es a partir de la amplitud en la componente vertical de
un instrumento Wood-Anderson simulado (SeisComP, 2014b).
Por otro lado se realiza el análisis del error medio cuadratico (RMS) asociando en este caso a los tiempos
de viaje de la primera llegada de la onda P. Esta variable aunque no es determinante para decir si una
localización de un evento sísmico es buena o mala, si hace parte de los criterios importantes en la
valoración de este aspecto. En la Gráfica 4 se puede observar que Seisan reporta sismos con un RMS
menor a los reportados por SeisComP, no queriendo decir enfaticamente que el sistema manual supera en
calidad lalocalización del automática, la tabla 3 y 4, ayudan a entender un poco lo descrito, pues en un
50% el SeisComP posee errores de localizacion de los datos de 0.5 que es un valor de muy buena
tolerancia, en tanto a los valores maximos y minimos de erros son iguales en ambos sistemas, o sea, de 0.1
y 1.
Gráfica 4. Histogramas de los RMS de los sismos registrados por el Seisan y SeisComP.
Tabla 3. Resumen estadístico de Seisan
Variable Prom
Desviación
Estándar
Percentil
25 Mediana
Percentil
75 Máx Mín
Coeficiente de
Variación
Magnitud 3.8 0.4 3.6 3.8 4 5 2.5 0.1
RMS 0.2 0.2 0.1 0.2 0.4 1 0.1 0.7
16. 16
Fases 10 5.4 6 8 12 38 3 0.6
Tabla 4. Resumen estadístico SeisComP
Variable Prom
Desviación
Estándar
Percentil
25 Mediana
Percentil
75 Máx Mín
Coeficiente de
Variación
Magnitud 3.7 0.4 3.4 3.7 3.9 4.7 2.8 0.1
RMS 0.5 0.3 0.2 0.5 0.7 1 0.1 0.6
Fases 21 22.91 12 15 20 184 7 1.1
En la Tabla 3 se detalla las principales caracteristicas registradas por el Seisan donde se observa que
variables como la magnitud, el promedio fue de 3.8 con un valor máximo de 5 y mínimo de 2.5; tambien
se destaca que el 25% de los sismos tuvieron una magnitud menor a 3.6, el 50% de los sismos tuvieron
una magnitud menor a 3.8, el 75% de los sismos tuvieron una magnitud menor a 4. El RMS de los sismos
tienen un promedio 0.2, el 25% valor de 0.1 y el 50% de los sismos tuvieron un RMS menor a 0.2
mientras que el 75% su RMS es menor a 0.4. De manera general se puede observar que todas las
variables excepto la magnitud son muy heterogeneas.
Se puede análizar también en la Tabla 4 las principales caracteristicas de las variables de SeisComP,
donde se detalla que la magnitud promedio de los sismos fue de 3,7 con un valor máximo de 4.7 y mínimo
de 2.8. se destaca que el 25% de los sismos tuvieron una magnitud menor a 3.4, el 50% menor a 3.7 y el
75% con magnitudes menores a 3.9. Los sismos tuvieron en promedioun RMS de 0.5,el 25% menor a 0.2,
el 50% menor a 0.5 y el 75% tuvieron un RMS menor a 0.7. Igual que en los valores arrojados por Seisan,
las variables excepto la magnitud son muy heterogeneas.
Es importante realizar un analisis de las diferencias cuantitativas entre las localizaciones epicentrales
hechas por el sistema manual y automatico para luego comparar y verificar que tan cercanas estan una de
la otra. Esto puede servir para demostrar la calidad de las localizaciones del sistema automatico en este
caso de SeisComP. En la Gráfica 6 se detalla que las diferencias entre las latitudes y longitudes de los
eventos registrados por ambos sistemas varia de 0 a 15 km, donde la mayoría de los eventos presentan
diferencias de localización entre 0 y 5 km. La Tabla 5 muestra el resumen del análisis estadístico para esta
variable con lo que se puede comprender aún más sobre este asunto.
17. 17
Gráfica 6. Diferencias de las localizaciones de los sismos registradas por el Seisan y SeisComP.
Tabla 5. Resumen de la diferencia de la localización
Variable Promedio
Desviación
Estándar
Percentil
25 Mediana
Percentil
75 Máximo Mínimo
Coeficiente de
Variación
Latitud
(km) 4.9 4.1 1.5 3.7 8.1 14.8 0.1 0.8
Longitud
(Km) 5.0 3.6 1.5 5.1 7.9 12.5 0.1 0.7
En la Tabla 5 se detalla que la diferencia promedio de latitud de los sismos registrados es de 4.9 km; el
25% de los sismos tienen una diferencia de 1.5 km de latitud, el 50% de los sismos tiene una diferencia
menor a 3.7 km de latitud, el 75% de los sismos tienen una diferencia menor a 8.1 km de latitud, lo
máximo que tienen de diferencia los sismos en cuanto a latitud es de 14.8 km y un mínimo de diferencia
de 0.1 km. También se puede destacar que la diferencia promedio de longitud de los sismos registrados es
de 5.0 km; el 25% de los sismos tienen una diferencia de 1.5 km de longitud, el 50% de los sismos tiene
una diferencia menor a 5.1 km de longitud, el 75% de los sismos tienen una diferencia menor a 7.9 km de
longitud, lo máximo que tienen de diferencia los sismos en cuanto a longitud es de 12.5 km y un mínimo
de diferencia de 0.1 km. Las Figuras 9, 10, 11 y 12, muestran algunos ejemplos tomados de manera
aleatoria sobre las diferencias en localización entre ambos sistemas.
18. Figura 9.La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP
sísmico sucedió en la provincia Bocas del Toro, cerca de la cabecera municipal de Changuinola
es de 4.33 km en latitud norte y 6.66 km en longitud oeste, la distancia directa es de 7.9
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComPen color amarillo.
la cabecera municipal de Changuinola (triángulo naranja). Las diferencias entre ambas localizaciones
, la distancia directa es de 7.9 km.
7.9 Km
en color amarillo. En este caso el evento
. Las diferencias entre ambas localizaciones
19. Figura 10. La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo.
sísmico sucedió en la provincia de Chiriquí, cerca de las
entre ambas localizaciones es de 3.11 km en latitud norte y
4.1 Km
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo.
s cabeceras municipales de Mana Civil, Olivo Civil y Majagual (triángulos naranja)
m en latitud norte y 2.66 km en longitud oeste, la distancia directa es de 4.1 km.
19
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo. En este caso el evento
(triángulos naranja). Las diferencias
20. Figura 11. La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo.
sísmico sucedió en la provincia de Veraguas, cerca de las
entre ambas localizaciones es de 1.33 km en latitud norte y
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo.
s cabeceras municipales de Olaca, Corozal, El Barrito y el Hato (triángulos naranja)
m en latitud norte y 1.33 km en longitud oeste, la distancia directa es de 1.9 km.
1.9 Km
20
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo. En este caso el evento
Barrito y el Hato (triángulos naranja). Las diferencias
21. Figura 12. La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo.
sísmico sucedió en la provincia de Chiriquí, cerca de la
ambas localizaciones es de 11.28 km en latitud norte y 6.35
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo.
las cabeceras municipales de Limones y Puerto Armuelles (triángulos naranja)
6.35 km en longitud oeste, la distancia directa es de 12.9 km.
12.9 Km
La localización hecha en Seisan se representa con la estrella en color rojo y la localización de SeisComP en color amarillo. En este caso el evento
(triángulos naranja). Las diferencias entre
22. DISCUSIÓN
La configuración de los módulos Carls de Earthworm, se orientó en este trabajo hacia las detecciones
automáticas para luego estos registros ser procesados manualmente en Seisan, lo que podría considerarse
como una rutina de procesamiento semiautomática, siendo interesante para los observatorios que solo
trabajan de forma manual en su procesamiento pero quieran agilizar el trabajo con la detección e
identificación automática de eventos.
Los Carls de EW para este proyecto detectaron 161 eventos reales en el periodo comprendido entre
Agosto y Noviembre de 2013. Estos registros tuvieron paridad con los eventos detectados por el algoritmo
de SeisComP a escala local, demostrando la afinación de este sistema para Panamá. Esto posibilito la
realización de los respectivos análisis para comparar, por ejemplo, las localizaciones hechas por ambos
sistemas con los mismos eventos.
El algoritmo de detección y picker de SeisComP a escala local funciona muy bien. Comparando los pick
automáticos con los pick manuales la diferencia de estos en promedio es de 0.06 segundos, valor que no
supera la tolerancia de 0.2 segundos como lo propone Baer y Kradolfer (1987).
Las magnitudes Ml calculadas de modo manual y automático de los eventos detectados poseen una
correlación del 87%, indicando que hay una relación lineal muy fuerte entre ambas. Es importante señalar
que el modelo de regresión lineal que expresa dicha correlación tiene un coeficiente de determinación del
75% de la variabilidad de los datos, que es una cifra significativa. Por otra parte, las diferencias entre las
magnitudes de uno y otro sistema se encuentran en el rango de 0 a 0.4 unidades. Se debe tener en cuenta
que ambos sistemas tienen modelos diferentes para el cálculo de la magnitud Ml, aportando esto también a
la discrepancia descrita.
Los errores de RMS en SeisComP para localización, tienen valores de 0.5 en un 50% a 0.65 en un 75%.
Al igual que en Seisan, los valores de RMS en SeisComP se encuentran en un rango de 0.1 como mínimo
y máximo de 1, lo que significa que estos errores se encuentran dentro de un adecuado rango de
tolerancia.
Las diferencias entre localizaciones hechas por ambos sistemas varían de 0 a 15 Km, donde la mayoría de
estas presentan diferencias de localización entre 0 a 5 Km. Tomando las diferencias de localización con
relación a la latitud y longitud, se obtienen un promedio de estas alrededor de 5 Km, siendo un buen valor.
Puede ser que si se hubiera incorporado el picker AIC o screloc (con NonLinLoc) se hubieran podido
obtener mejores resultados en las localizaciones.
Es importante tener en cuenta que los valores de las diferencias en localización y las variaciones de las
mismas en ambos sistemas se debe básicamente a tres aspectos, 1) el modelo de velocidades usado, pues
SeisComP implementa el modelo global de Iaspei91 y Seisan un modelo local elaborado por el IGC, esto
incide en las diferencias y variaciones de localización; 2) la cantidad de fases usadas en uno u otro sistema
difieren, en promedio SeisComP realiza 21 lecturas y el sismólogo en Seisan identifica 10 para localizar
eventos inmediatamente después de que ocurren; 3) el sistema automático debe seguir afinándose para
mejorar las detecciones y minimizar aún más el tiempo en las lecturas de la fase P.
23. 23
CONCLUSIONES
La responsabilidad de la vigilancia sísmica exige sistemas de procesamiento sismológico altamente
eficientes y una red combinada de instrumentos de banda ancha, corto período y mareógrafos si es el caso,
para que cubran todo el territorio principalmente las zonas donde los respectivos estudios científicos las
han catalogado como potenciales fuentes generadoras de sismicidad. Panamá cuenta con una importante
instrumentación orientada precisamente a las detecciones automáticas en tiempo real, como es el caso de
los equipos Darién desarrollados por OSOP.
En este trabajo se decidió evaluar Sesian y no scolv porque observatorios de América Latina y el Caribe
han usado Seisan por muchos años y es como un estándar en la región. Un próximo estudio seria evaluar
Seisan y Scolv.
Con base a lo expuesto en relación al funcionamiento de SeisComP y el análisis estadístico de los datos,
puede decirse que este sistema es una completa solución para el monitoreo sísmico en tiempo real, no solo
por su eficiencia en reportar eventos en tiempos muy cortos (de segundos a pocos minutos), sino por la
calidad de los mismos como se demostró en este trabajo. Es importante tener en cuenta que SeisComP se
orienta a la defensa civil y la alerta temprana sísmica (por ejemplo: en el modo virtual seismology). Por
tanto el uso de una u otro sistema depende de las necesidades, misión y visión de las instituciones
geofísicas.
AGRADECIMIENTOS
Al Dr. Eduardo Camacho director de la Red Sísmica del Instituto de Geociencias de la Universidad de
Panamá (IGC), por permitir el uso de los datos registrados por las estaciones sismológicas durante el
periodo que se desarrolló este trabajo.
A la compañía OSOP dirigida por el Msc. Ángel Rodríguez y Msc. Branden Christensen, por facilitar las
instalaciones del laboratorio junto con sus herramientas técnicas de hardware y software y aportar con sus
valiosos conocimientos en lo que respecta a la Sismología de Observación, campo en el que se enmarca
este trabajo.
Al Dr. Wilfried Strauch, por su disponibilidad para responder siempre a mis inquietudes y compartirme
sus importantes conocimientos en el campo de la Geofísica.
24. 24
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Direccion de este documento: http://www.osop.com.pa/wp-content/uploads/2014/03/Documento1.pdf