Detalle Proyecto- Sistema de Información VIIS

APLICACIÓN DE LA TÉCNICA "DEEP LEARNING" EN LA CLASIFICACIÓN DE SISMOS DE LOS TIPOS LP Y VT DEL VOLCÁN GALERAS

Código: 1848 • Estado: Terminado

Investigador Principal Álvaro Rugeles Pérez

Facultad Ciencias Exactas y Naturales

Departamento Física

Resumen del Proyecto El volcán Galeras (VG) es uno de los más activos de Colombia. Se encuentra localizado en el departamento de Nariño en el suroccidente colombiano en 1°13.26' N y 77°21.54' W, con una altitud máxima de 4276m sobre el nivel del mar. Su cono activo está ubicado a 9 km al occidente de Pasto, la capital del Departamento de Nariño, con 400.000 habitantes aproximadamente. Después del ciclo eruptivo entre 1942 y 1944, el VG mostró nuevamente actividad a finales de 1988; INGEOMINAS, hoy Servicio Geológico Colombiano (SGC), en 1989 empezó la observación permanente de su actividad con el establecimiento del Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Pasto (OVSP).

Uno de los parámetros más importante para evaluar la actividad de los volcanes es la caracterización de su sismicidad, es así como una adecuada clasificación de la sismicidad conlleva a un acertado diagnóstico, teniendo en cuenta que la catalogación de los sismos en sus diferentes tipos permite su asociación con los diferentes fenómenos físicos que los producen, ya sea movimiento de fluidos dentro del sistema volcánico, como es el caso de los sismos tipo LP, o fractura de material rocoso del edificio volcánico, para el caso de los sismos tipo VT.

En este trabajo se aplica una técnica novedosa conocida como Deep Learning que forma parte de las herramientas de inteligencia computacional, particularmente del área de las Redes Neuronales Artificiales para clasificar dos tipos de sismos volcánicos: volcano-tectónicos o VT y largo periodo o LP. Se introduce al sistema ejemplos que contienen las series de tiempo correspondientes a los registros de sismos de los tipos LP y VT para realizar el "entrenamiento" del sistema, éste extrae características generales que diferencian un tipo del otro; una vez el sistema ha "aprendido", es capaz de reconocer, en un registro que nunca ha conocido, las características que distinguen un tipo de otro y catalogarlo de manera correcta. Una de las ventajas más importantes de la introducción de esta técnica es la velocidad con la que es posible realizar la tarea de clasificación ya que en periodos de crisis sísmicas el VG puede producir miles de sismos por día, desbordando la capacidad humana para su procesamiento, de esta manera con el uso de un clasificador automático se lograría la catalogación eficiente de la sismicidad con un grado de confianza aceptable.

Convocatoria N/A (Registrado)

Datos de aprobación

Fecha del Acta (Inicio del proyecto) 13/03/2019

Duración 5 Meses

Fin Proyectado 13/08/2019

Grupos de Investigación

Nombre	Línea	Clasificación
Geofísica	Sismología	Registrado