“ESTACION SÍSMICA DIGITAL. TRATAMIENTO DIGITAL DE …

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“ESTACION SÍSMICA DIGITAL. TRATAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES”. Antonio A. Pazos García.

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ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Antonio A Pazos Garciacutea

Universidad de Caacutediz Departamento de Fiacutesica Aplicada

ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Antonio A Pazos Garciacutea

Dirigida por Dr Gerardo Alguacil de la Blanca investigador del Instituto

Andaluz de Geofiacutesica y Prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos y Profesor titular de la Universidad de Granada

Departamento de Fiacutesica Aplicada

UNIVERSIDAD DE CADIZ

TESIS DOCTORAL Autor Antonio A Pazos Garciacutea Tiacutetulo ESTACION SISMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE

SENtildeALES Director Dr Gerardo Alguacil de la Blanca Investigador del Instituto Andaluz de

Geofiacutesica y prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos del Observatorio de Cartuja y profesor titular de la Universidad de Granada

Tribunal

Presidente Dr Agustiacuten Udiacuteas Vallina Catedraacutetico de Geofiacutesica de la Universidad Complutense de Madrid

Vocales Dr Manuel Catalaacuten Peacuterez-Urquiola Profesor Colaborador Honoriacutefico de la Universidad de Caacutediz Dr Ramoacuten Ortiz Ramis Profesor de investigacioacuten del CSIC Dr Diego Coacuterdoba Barba Profesor titular de la Universidad Complutense de Madrid

Secretaria Dra Mordf Joseacute Gonzaacutelez Fuentes Profesora titular de la Universidad de Caacutediz

Se efectuoacute la defensa de la Tesis el diacutea 20 de Febrero de 2004 obteniendo la calificacioacuten de SOBRESALIENTE ldquoCUM LAUDErdquo por unanimidad

UNIVERSIDAD DE CAacuteDIZ

DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA

ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Memoria presentada por D Antonio A Pazos Garciacutea para optar al grado de Doctor

Dirigida por Dr Gerardo Alguacil de la Blanca

Investigador del Instituto Andaluz de Geofiacutesica y Prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos y profesor titular de la

Universidad de Granada

Fdo D Antonio A Pazos Garciacutea Fecha de depoacutesito 30 de Septiembre de 2003

GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA INVESTIGADOR DEL INSTITUTO ANDALUZ DE GEOFIacuteSICA Y PREVENCIOacuteN DE DESASTRES SISMICOS Y PROFESOR TITULAR DE LA UNIVESIDAD DE GRANADA ADSCRITO AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA TEORICA Y DEL COSMOS EN EL AREA DE FIacuteSICA DE LA TIERRA AUTORIZA A D Antonio A Pazos Garciacutea a presentar su

Tesis Doctoral ldquoEstacioacuten siacutesmica digital Tratamiento digital de sentildealesrdquo

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para la regulacioacuten del

Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Granada a los veinticuatro diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

MARIA BEGONtildeA TEJEDOR ALVAREZ PROFESORA TITULAR DE LA UNIVERSIDAD DE CADIZ ADSCRITA AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA EN CALIDAD DE TUTOR DEL DOCTORANDO DON ANTONIO ANGEL PAZOS GARCIA (32634972-L) VISTO QUE SE REUNEN LOS REQUISITOS PREVIOS A LA TRAMITACIOacuteN DE LA TESIS TITULADA ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo RATIFICA LA AUTORIZACIOacuteN EXPEDIDA Y FIRMADA POR EL DIRECTOR DE TESIS DR D GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para regulacioacuten del Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Puerto Real a los veinticinco diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

A mi familia mi esposa Lucia y mis dos hijos Gabriel y Diego a la que tanto tiempo le he quitado

Agradecimientos

Este trabajo resume la labor de investigacioacuten desarrollada a lo largo de estos uacuteltimos ocho antildeos Muchas son las personas que de alguna forma han impulsado todos mis esfuerzos y con las que me encuentro en deuda Sirvan estas liacuteneas para expresar mi agradecimiento

En primer lugar a mi director de tesis el Dr Gerardo Alguacil de la Blanca por confiar

en miacute maacutes que yo mismo y por sus acertados comentarios que me han ido centrando en el camino adecuado

A mi inmediato superior Capitaacuten de Fragata Jefe de la Seccioacuten de Geofiacutesica Dr Joseacute

Martiacuten Davila que no dudoacute en ninguacuten momento de mi capacidad y que me facilitoacute largas y fructiacuteferas estancias en el Instituto Andaluz de Geofiacutesica de Granada donde he podido dedicarme de lleno junto con mi director a este trabajo

A todo el personal del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

institucioacuten a la que tengo el orgullo de pertenecer por su apoyo incondicional A su director CN D Rafael Boloix Carlos-Roca que me ha facilitado en todo momento los medios y el tiempo necesario allanaacutendome el camino cuando ha sido necesario En especial a mi apreciada Seccioacuten de Geofiacutesica donde tantas ldquobatallasrdquo hemos librado Quisiera destacar al teacutecnico D Antonio Pentildea Garciacutea y al Marinero Profesional D Juan Manuel Lugo Duraacuten por la ayuda en el montaje de las tarjetas disentildeadas y en los experimentos realizados y al teacutecnico informaacutetico D Javier Gallego Carrasco por su colaboracioacuten en la programacioacuten de todo el sistema informaacutetico desarrollado bajo el entorno de LINUX

A la Dra Mariacutea Joseacute Gonzaacutelez Fuentes del Departamento de Matemaacuteticas de la

Universidad de Caacutediz por su ayuda en la comprensioacuten de la transformada wavelet A todo el personal del Observatorio de Cartuja de Granada por su acogimiento y apoyo

durante mis estancias en Granada A la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

por su colaboracioacuten en la sincronizacioacuten de todo el sistema En especial al Brigada Electroacutenico D Luis Batanero Guerrero por su inestimable ayuda

A todos mis compantildeeros de las campantildeas geofiacutesicas en las que he participado con los

que he mantenido largas conversaciones y de los que he podido aprender mucho en muy diversos aspectos

Finalmente a todos aquellos familiares amigos y compantildeeros que me han motivado en

todo momento en especial en aquellos de bajo aacutenimo cuando por la mente circula la idea de ldquoarrojar la toallardquo

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologiacutea a traveacutes de los proyectos de investigacioacuten REN2000-0777-C02-02 RIES (ldquoTerremotos y deformacioacuten cortical en el Sur de Espantildea Aplicacioacuten al riesgo siacutesmicordquo) y por el Ministerio de Defensa a traveacutes del proyecto MN8302 (ldquoEstacioacuten geofiacutesica automaacuteticardquo)

INDICE

Agradecimientos xv INDICE xix CAPITULO 1 EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5 122 Redes regionales 6 123 Redes locales 7

13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7 131 Breve resentildea histoacuterica 7 132 Situacioacuten actual 8 133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10

14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13 CAPITULO 2 EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22 252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26 253 Efecto de una impedancia capacitiva 29 254 Anaacutelisis en el plano complejo 30 255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34

26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El premplificador 43 282 El filtro antialiasing 45

29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 48

2101 Movimiento browniano 49 2102 Ruido Johnson 50 2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53 2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54 2105 El ruido total del sensor 54

211 Bibliografiacutea 58 CAPITULO 3 SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31 Introduccion 62 32 Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

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33 El convertido AD sigma-delta 67 331 Sobremuestreo 69 332 Filtros antialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystral 71

34 Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 73 341 El protocolo EPP 74 342 La interface serie-paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35 Sincronismo y base de tiempos 83 36 La fuente de alimentacioacuten 84 37 Bibliografiacutea 86 CAPITULO 4 LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjera conversora AD 90 422 Pruebas de la interface paralelo y programas de adquisicioacuten 93 423 Pruebas del sistema de sincronismo 93

43 La calibracioacuten parameacutetrica 95 431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96 432 Medida de la frecuencia propia 98 433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104 436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114 CAPITULO 5 TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51 Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122 531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuecia 127 533 Diagramas en aacuterbol (ldquoWavelet Packetsrdquo) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132 CAPITULO 6 TECNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61 Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138 622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147 625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150 631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de las estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

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64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165 CAPITULO 7 ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170 722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177 723 Algoritmos de envolvente 179 724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181

73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194 CONCLUSIONES 197 ANEXO A) Lista de componentes 201

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CAPITULO 1

EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5

122 Redes regionales 6

123 Redes locales 7 13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7

131 Breve resentildea histoacuterica 7

132 Situacioacuten actual 8

133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10 14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13

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11 INTRODUCCIOacuteN

Algunos de los grandes desastres ocurridos en el mundo tienen su origen en la ocurrencia de grandes terremotos Algunos de estos son de inmensas proporciones y el riesgo es continuo aunque desigual en todas partes del mundo

El origen de los terremotos se encuentra asociado principalmente a los procesos

tectoacutenicos La base de esta teoriacutea surge a principios del siglo XX (aunque inicialmente no fue aceptada) cuando WEGENER publica su obra ldquoLa formacioacuten de los Continentes y Oceacuteanosrdquo en 1915 donde expone la teoriacutea de la deriva de los Continentes

La tectoacutenica de placas considera que la litosfera estaacute dividida en varios grandes

segmentos relativamente estables y de roca riacutegida denominados placas que se extienden por el globo como caparazones curvos sobre una esfera

Existen 7 grandes placas y varias maacutes pequentildeas Esta divisioacuten se hace patente gracias

a los levantamientos de la batimetriacutea oceaacutenica quedando patente en la figura 11 donde se muestra la divisioacuten actualmente aceptada de placas y el relieve del fondo marino

Figura 1 1 En la parte superior se muestra el liacutemite entre las grandes placas actualmente aceptadas (figura tomada del US Geological Survey) y en la inferior el relieve batimeacutetrico del fondo oceaacutenico

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La interaccioacuten entre placas debido a su movimiento conlleva una acumulacioacuten de

esfuerzos y al superar la resistencia elaacutestica de la roca se produce su fractura La energiacutea acumulada es entonces disipada en forma de calor e irradiada en todas las direcciones por medio de ondas elaacutesticas

Otro posible origen de los terremotos se debe a los volcanes principalmente tambieacuten

asociados a los maacutergenes de placas o los llamados puntos calientes La actividad volcaacutenica genera fuentes siacutesmicas por mecanismos de fractura por explosiones y relacionados con el transporte de magma y gases a presioacuten por conductos de roca (Turcotte y Schubert 2002)

Asiacute mismo las explosiones provocadas por el hombre el llenado de presas el

traacutensito de vehiacuteculos etc pueden generar la propagacioacuten de ondas por el interior de la tierra siendo en ocasiones difiacutecil distinguirlas de los sismos

En la figura 12 se muestran los epicentros de los sismos de magnitud superior o

igual a cinco ocurridos entre 1980 y 1990 poniendo nuevamente de relieve el origen tectoacutenico de los terremotos

Como puede apreciarse en la figura los epicentros se concentran en los liacutemites de las

placas Tan soacutelo el 10 se localizan en zonas alejadas de los mencionados liacutemites Sin embargo el liacutemite entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien

definido en el sur de Espantildea (Dogan Seber 2001) Meacutezcua et al (1991) sentildeala que el liacutemite no se encuentra claramente definido en las proximidades de Gibraltar Fonseca y Long (1991) sentildealan la gran complejidad de la zona destacando especialmente el SW de la Peniacutensula

Figura 1 2 Sismicidad mundial entre 1980 y 1990 (magnitud ge5) Datos del National Geophysical Data CenterNOAA

3

Este difuso liacutemite de convergencia entre las placas Euroasiaacutetica y Africana en el

Mediterraacuteneo Occidental se encuentra asociado con una zona siacutesmica de maacutes de 300 kiloacutemetro de ancho (Galindo-Zaldivar et al 1999)

En la figura 13 se muestra la sismicidad registrada en el Sur de la Peniacutensula Ibeacuterica

entre los antildeos 1980 y 1999

12

Figura 1 3 Distribucioacuten de epicentros con magnitud mayor que 35 ocurridos en el periodo entre 1980 y 1999 (Datos IGN) En rojo se muestran los superficiales (h lt 40 Km) en verde los intermedios (40 lt h lt

150 Km) y en azul los terremotos profundos (h gt 150 Km)

En esta compleja regioacuten la sismicidad se caracteriza por la ocurrencia de grandes terremotos superficiales en la parte occidental y oriental del Estrecho mientras que en la regioacuten central presenta una sismicidad moderada de magnitud inferior a 5 (Buforn y Bezzeghoud 2001)

La presencia creciente de instrumentacioacuten siacutesmica en la zona (ampliacioacuten de la red

siacutesmica del Observatorio y del Estrecho la ampliacioacuten de la red siacutesmica de Andaluciacutea del Observatorio de la Cartuja de Granada la red de Almeriacutea Alicante) el reciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS permanentes y temporales permitiraacuten mejorar la informacioacuten sobre las estructuras y la geodinaacutemica de la zona

LAS REDES SISMICAS Hasta la deacutecada de los sesenta la observacioacuten siacutesmica se basaba en estaciones

individuales que operaban independientemente con registro fotograacutefico o similar Algunas de estas estaciones operaban de forma conjunta remitiendo sus registros a un mismo centro en el que se efectuaba el anaacutelisis

En este sentido aparece el concepto de Red Siacutesmica aunque el retardo desde que se

produciacutea el registro hasta que la informacioacuten podiacutea ser procesada conjuntamente era considerable

4

Pero en la actualidad el concepto de Red Siacutesmica se encuentra asociado al

denominado ldquotiempo realrdquo es decir la recepcioacuten y procesado de datos cuasi-instantaacuteneos A partir del sesenta se despliega la red siacutesmica mundial WWSSN gracias al

desarrollo de la instrumentacioacuten siacutesmica y utilizando sismoacutegrafos amortiguados electromagneacuteticamente tipo Willmore (Willmore 1961) Este tipo de sensores continuacutea siendo ampliamente utilizado en las estaciones de corto periodo

En la deacutecada de los ochenta el avance en la instrumentacioacuten se centra en la

ampliacioacuten del ancho de banda Melton y Kirkpatrick (1970) desarrolla un sismoacutemetro triaxial simeacutetrico Burke et al (1970) presenta un sistema digital de banda ancha Wieldant y Streckeisen (1982) y Wielandt y Steim (1986) disentildean un sismoacutegrafo de banda ancha con respuesta plana en velocidad

En Espantildea la sismologiacutea instrumental nace en 1889 con la instalacioacuten en el Real

Instituto y Observatorio de la Armada de San Fernando (ROA) del peacutendulo nuacutemero 6 del profesor Milne Desde entonces se ha encontrado en constante evolucioacuten creciendo considerablemente el nuacutemero de Observatorios con sismoacutegrafos

En las uacuteltimas deacutecadas la instrumentacioacuten siacutesmica en Espantildea ha progresado

considerablemente no soacutelo en nuacutemero de estaciones sino tambieacuten en calidad siendo desplegadas un nuacutemero elevado de estaciones de Banda Ancha y que continuacutea en aumento

Los tres grandes objetivos de las redes siacutesmicas son la evaluacioacuten del riesgo siacutesmico

la vigilancia siacutesmica y el conocimiento del interior de la Tierra El concepto de red siacutesmica es bastante amplio desde las redes mundiales (como por

ejemplo GEOFON IRIS WWSSN) dedicadas al registro de la sismicidad de forma global hasta pequentildeas redes desplegadas para estudios muy concretos como por ejemplo el estudio de la sismicidad inducida por un embalse

121 REDES MUNDIALES

A finales del siglo XIX aparece la primera red Mundial siendo el impulsor el

profesor Mr J Milne a traveacutes de la Sociedad Britaacutenica de las Ciencias (figura 14) En 1960 se crea el programa VELA-UNIFORM con fondos de los Estados

Unidos Dentro de este programa se crea la red mundial WWSSN (World-Wide Standard Seismograph Network) proporcionando una red mundial de faacutecil acceso siendo modelo de referencia para las actuales redes mundiales (Agnew 2002)

Las actuales redes mundiales (IRIS GEOFON FDSN entre otras) se basan en

las denominadas ldquoRedes virtualesrdquo y estaacuten integradas por cientos de estaciones de Banda Ancha pertenecientes a instituciones de muy diversos paiacuteses Asiacute es frecuente encontrar que una misma estacioacuten se integre en varias redes a la vez ya que en la mayoriacutea de los casos los centros responsables intercambian la informacioacuten de forma automaacutetica

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1

Figura 1 4 Red mundial de sismoacutegrafos Milne-Shide organizada por la asociacioacuten Britaacutenica de lasCiencias Distribucioacuten de estaciones en 1910

Ottemoumlller y Havskov (1999) definen ldquored virtualrdquo como un sistema que enlaza

cualquier nuacutemero de nodos de forma conjunta en una red encargada de recoger los datos y detectar eventos entendiendo como ldquonodordquo cualquier ordenador con capacidad de comunicaciones que den acceso a los paraacutemetros siacutesmicos yo a las formas de ondas En este sentido una red virtual puede ser considerada como un simple ordenador que enlaza con diversos nodos los cuales son elegidos seguacuten el propoacutesito de la red

En la actualidad estas redes se dedican principalmente a la vigilancia

macrosiacutesmica (Magnitud superior a 5) creando bases de datos mundiales (no soacutelo con paraacutemetros epicentrales sino tambieacuten incluyendo las formas de ondas) faacutecilmente accesibles por Internet

22 REDES REGIONALES

Las redes regionales se diferencian de las redes mundiales no soacutelo en cuanto a

su extensioacuten sino tambieacuten en cuanto al nuacutemero y tipo de estaciones desplegadas Gomberg (1995) las define como un array compuesto por 10-100 estaciones

siacutesmicas normalmente operadas por una uacutenica institucioacuten y cubren aacutereas que se extienden entre varias centenas a cientos de kiloacutemetros de diaacutemetro teniendo en comuacuten la recogida y anaacutelisis de datos

Normalmente se despliegan dentro de un mismo paiacutes aunque existen redes de

grandes dimensiones internacionales (pe MEDNET y ORPHEUS que se ajustan a la definicioacuten de Red Virtual) cuya aacuterea de influencia abarca una gran extensioacuten comuacuten (varios miles de kiloacutemetros) y se componen de estaciones de otras redes que se asocian integraacutendose en estas ldquoMacro-redesrdquo

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123 REDES LOCALES

Las redes locales tienen un aacuterea de influencia pequentildea menos de 100

kiloacutemetros y se despliegan con objetivos muy especiacuteficos Normalmente son temporales (Red del Cabril Red TEDESE desplegada alrededor del Mar de Alboraacuten en Septiembre de 2000) aunque existen otras permanentes como la red del Observatorio y red del Estrecho

13 LA RED SIacuteSMICA DEL REAL INSTITUTO Y OBSERVATORIO DE LA ARMADA EN SAN FERNANDO El Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA) se crea en 1753 en Caacutediz bajo

el seno de la Academia de Guardias marinas y es trasladado a la Isla de Leoacuten (San Fernando) en 1798 como centro independiente

Sus oriacutegenes astronoacutemicos fueron ampliaacutendose hasta la actualidad a medida que en

Espantildea se introduciacutea nueva instrumentacioacuten En numerosos campos como en la sismologiacutea y el seguimiento de sateacutelites artificiales puede ser considerado pionero en Espantildea Actualmente se organiza en 4 Secciones (Departamentos) de investigacioacuten Astronomiacutea Efemeacuterides Hora y Geofiacutesica

131 BREVE RESENtildeA HISTORICA

El primer sismoacutegrafo instalado en Espantildea data de 1898 cuando en el

Observatorio de San Fernando se pone en funcionamiento el peacutendulo nuacutemero 6 de Mr Milne (figura 15) Se trataba de un peacutendulo horizontal con periodo de 18 segundos y formaba parte de la primera red mundial creada por la Asociacioacuten Britaacutenica (ver figura 14 sobre la configuracioacuten de la red Milne y Shide en 1910)

Figura 1 5 A la izquierda se muestra una fotografiacutea del peacutendulo de Mr Milne A la derecha unacomponente horizontal del seismoacutemetro Alfani (reconstruido en el ROA)

7

Posteriormente en 1909 se adquiere uno propio (Peacutendulo horizontal Milne de

20 segundos y 4mm por minuto de desarrollo de registro) completaacutendose asiacute el registro de las componentes horizontales

Pero ademaacutes tambieacuten se disentildean y construyen peacutendulos en sus talleres Asiacute en

1912 se construyen e instalan dos peacutendulos horizontales bifilares ldquoGraintildeordquo (tipo Mainka de 25 y 13 segundos) y en 1921 se construye uno vertical de registro mecaacutenico (100 Kg de masa 2 segundos de periodo y amplificacioacuten de 280) instalaacutendose en 1922

En 1933 se adquieren 3 sismoacutegrafos Alfani (N-S E-W y Vertical) cuya

componente vertical se encuentra en reconstruccioacuten en los talleres del ROA (la figura 15 derecha muestra una de las componentes horizontales ya reconstruida)

Entre los antildeos 1945 y 1966 la observacioacuten siacutesmica estuvo suspendida debido a

un problema de corrimiento de tierras en la sala de sismoacutegrafos situada en la sala Este actualmente demolida

En 1966 se instalan 3 peacutendulos Sprengnether propiedad del IGN siendo los

dos horizontales de periodo intermedio y el vertical de corto periodo Posteriormente en 1970 se sustituyen por una nueva estacioacuten propia integrada por 3 peacutendulos Sprengnether de largo periodo y que continuacutean en funcionamiento

En 1970 se instala un peacutendulo vertical Benioff de corto periodo (1 segundo) En 1978 se instala una estacioacuten de corto periodo (vertical) en la isla de Alboraacuten

que posteriormente se integra en la Red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio desarrollada en 1986 y basadas en el disentildeo efectuado por Alguacil (1986) para la red RSUG

Entre 1986 y 1987 se despliega la Red siacutesmica telemeacutetrica de corto periodo del

Estrecho de Gibraltar integrada por cinco estaciones de campo cuya finalidad es el estudio de la viabilidad de un enlace permanente entre Espantildea y Marruecos Esta red se desplegoacute con la colaboracioacuten del IGN la compantildeiacutea SECEG SA y el Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA)

A finales de la deacutecada de los noventa comienza el despliegue conjuntamente

con la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y en colaboracioacuten con el GFZ de Alemania de la Red de estaciones de Banda Ancha ROAUCM En estas mismas fechas se despliega la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz en colaboracioacuten con la UCM

132 SITUACION ACTUAL

El ROA mantiene una larga tradicioacuten en el campo del registro siacutesmico En la

actualidad cuenta con una estacioacuten de Largo periodo de 3 componentes Sprengnether la Red de corto periodo del ROA y red del Estrecho (que operan conjuntamente) la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz y la Red de Banda Ancha (VBB) ROAUCM

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En la figura 16 se puede ver el despliegue de las redes de Banda Ancha

ROAUCM y la red de corto periodo

La red de estaciones VBB ROAUCM (Buforn et al 2002) se encuentra

compuesta de cuatro estaciones de banda ancha con sensores STS-2 Streckeisen sistema de adquisicioacuten Quanterra con una resolucioacuten de 24 bits reales conectadas en tiempo cuasi-real al centro de registro y distribucioacuten situado en el ROA Esta red se empezoacute a desplegar en le antildeo 1996 (con la instalacioacuten de la estacioacuten SFUC) y desde sus inicios se integroacute en la Red Mundial de estaciones de Banda Ancha GEOFON y registra en continuo los canales BH (20mps) LH (1mps) VH (01 mps) y por disparo (nivel umbral) el canal HH de 100 mps

La Red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz estaacute formada por tres

aceleroacutemetros Kinemetrics SSA-2 modificados para un fondo de escala de 05 g Estos equipos registran en 12 bits por nivel umbral del 1 del fondo de escala es decir a partir de 0005 g

Figura 1 6- Red de Banda Ancha ROAUCM y detalle (en el ciacuterculo) de la red telemeacutetrica de coto periodo del Observatorio y red del Estrecho La red de Banda Ancha se encuentra integrada en la red mundial GEOFON con enlace en ldquoNear Real Timerdquo indicando por flechas el flujo de datos hacia los

centros de registro y distribucioacuten

En rojo las estaciones operativas En amarillo las planeadas En verde las estaciones de la red de corto periodo actualmente fuera de servicio

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Por uacuteltimo la red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho que describiremos con maacutes detalle en el siguiente punto compuesta por un total de nueve estaciones desplegadas en la provincia de Caacutediz como se muestra en la figura 16

133 LA RED DE CORTO PERIODO DEL OBSERVATORIO Y RED DEL ESTRECHO

Como acabamos de mencionar la red telemeacutetrica de Corto Periodo se

encuentra formada por estaciones propias del Observatorio y algunas de la red del Estrecho de la que ya hemos hablado en el punto 131 Todas ellas (figura 16) operan de forma integrada con telemetriacutea analoacutegica hasta la estacioacuten Central ubicada en la sala de Sismoacutegrafos del ROA donde las sentildeales se convierten a forma digital a la vez que se mantiene el registro analoacutegico sobre papel (figura 17)

La estacioacuten de campo estaacute formada por un sensor vertical Mark L4-C (5500 Ω) a excepcioacuten de ldquoREALrdquo que tiene 3 componentes la tarjeta electroacutenica (que contiene los amplificadores el filtro antialiasing y el oscilador controlado por tensioacuten VCO) y el equipo transmisor UHFVHF que enviacutea los datos en FM (frecuencia modulada) La alimentacioacuten eleacutectrica es proporcionada por bateriacuteas recargadas por paneles solares Prian et al (1992) presentan el mapa de la configuracioacuten original de la red y el diagrama de bloques de las estaciones de campo

Figura 1 7 Estacioacuten Central en la sala de Sismoacutegrafos del Real Instituto y Observatorio de la Armada Al fondo se aprecia el registro de las 3 componentes del sismoacutegrafo de largo periodo Sprengnether En el centro los tambores de registro de la red de corto periodo (8 canales 2 por tambor) y la electroacutenica asociada A la derecha de la figura se aprecia el ordenador de adquisicioacuten implementado algoritmos de

deteccioacuten tipo STALTA

10

Las sentildeales recibidas de las diversas estaciones son convertidas a digital en la

estacioacuten Central con resolucioacuten de 12 bits (72 dBs) siendo la frecuencia de muestreo de 100 mps

Este tipo de redes se disentildean para el estudio local de los microterremotos

pudieacutendose utilizar en sismologiacutea tridimensional para determinar la estructura detallada alrededor de una falla o sistema de fallas (Alguacil 1986)

Como se explicaraacute en el capiacutetulo 2 las estaciones de corto periodo presentan

una respuesta en frecuencia plana que se extiende desde algo maacutes de 1 Hz (frecuencia de corte debida al periodo natural del sensor) hasta los 100 Hz donde comienza un decaimiento a razoacuten de 20 dBdeacutecada debido al efecto del polo introducido por la bobina Usualmente la respuesta se recorta hasta los 35-60 Hz en funcioacuten de la velocidad de muestreo (frecuencia de disentildeo del filtro antialiasing analoacutegico o digital)

14 PROTOTIPO DE ESTACION DIGITAL DE CORTO PERIODO Y OBJETIVOS DE LA PRESENTE TESIS Con la proliferacioacuten de estaciones siacutesmicas VBB a finales de los 90 todo apuntaba

hacia una paulatina desaparicioacuten de las redes locales de corto periodo pues tanto el ancho de banda como el rango dinaacutemico de las estaciones VBB superan ampliamente las caracteriacutesticas de las estaciones de corto periodo (SP) aunque pronto se demostroacute la vigencia de las redes SP para estudios locales

Por otro lado los raacutepidos avances en la telefoniacutea (tanto moacutevil como sateacutelite y fija) el

abaratamiento de costes y los vertiginosos avances en Internet pusieron en tela de juicio la telemetriacutea radio y especialmente la analoacutegica

Finalmente el raacutepido despliegue de la constelacioacuten de sateacutelites GPS a raiacutez del

conflicto del Golfo Peacutersico permitioacute la sincronizacioacuten temporal desde cualquier punto de la geografiacutea con una alta precisioacuten

Por todas estas razones se disentildeoacute un prototipo de estacioacuten digital de corto periodo

para reemplazar las estaciones de la red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho objeto de la presente tesis

Los objetivos marcados fueron los siguientes bull Disentildeo de una estacioacuten digital bull Precisioacuten por debajo del milisegundo en la sincronizacioacuten de tiempo bull Ampliacioacuten del rango dinaacutemico bull Ampliacioacuten del ancho de banda hasta 10 segundos al menos bull Transmisioacuten de datos por moacutedem (telefoniacutea fija o moacutevil) Internet o radio

moacutedem bull Calibracioacuten de precisioacuten bull Mejora de las teacutecnicas de filtrado y deteccioacuten de eventos

11

Una de las mayores fuentes de ruido presentes en el aacuterea del Estrecho son los fuertes

vientos de Levante y Poniente (predominantes en esta zona) Por ello se requeriacutea la revisioacuten del tratamiento digital de las sentildeales con objeto de adecuar los algoritmos de deteccioacuten picking y filtrado al ruido presente en esta aacuterea

En el presente Capiacutetulo 1 se efectuacutea una pequentildea introduccioacuten al entorno del

Estrecho de Gibraltar situando la red SP del ROA y dando unas breves pinceladas por su larga tradicioacuten en el campo de la observacioacuten sismoloacutegica Asiacute mismo se plantean los objetivos de la nueva red de corto periodo

En una primera parte (capiacutetulos 2 al 4) se analiza la estacioacuten siacutesmica digital en todos

sus aspectos desde el sensor hasta el sistema de adquisicioacuten digital En el capiacutetulo 2 se repasan los conceptos fundamentales del funcionamiento de un

sensor siacutesmico su clasificacioacuten y respuesta en frecuencia presentaacutendose un estudio detallado del efecto de una impedancia capacitiva (serie de una resistencia con un condensador) de carga Asiacute mismo se analiza el ruido generado por el sensor y su preamplificador

En el capiacutetulo 3 se desarrolla el funcionamiento del sistema de adquisicioacuten y su

disentildeo el convertidor AD la interface del puerto paralelo los programas de control y su sincronizacioacuten mediante GPS asiacute como la fuente de alimentacioacuten

Las pruebas y los diversos test de funcionamiento efectuados su calibracioacuten por

medio de diversas teacutecnicas y la comparacioacuten de los resultados obtenidos son expuestas en el capiacutetulo 4

La segunda parte capiacutetulos 5 a 7 se dedica al proceso digital de sentildeales centraacutendose

en las herramientas maacutes uacutetiles para el analista Nos referimos al filtrado digital y a la deteccioacuten de eventos siacutesmicos

En el capiacutetulo 5 se abordan las transformadas integrales Se efectuacutea un raacutepido

recorrido por el anaacutelisis de Fourier y se introduce la teoriacutea Wavelet realizando una comparacioacuten exhaustiva entre ambas dentro del plano tiempo-frecuencia

Las diversas teacutecnicas de filtrado se estudian en el capiacutetulo 6 comparando los

resultados obtenidos por diversos tipos de filtros tanto lineales como no-lineales y se muestran los excelentes resultados del meacutetodo de filtrado no lineal disentildeado

En el capiacutetulo 7 se comparan diversos algoritmos de deteccioacuten adaptaacutendolos a los

datos registrados por la red Finalmente se presentan las conclusiones

12

15 BIBLIOGRAFIacuteA

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Microterremotos La Red Siacutesmica de la Universidad de Granadardquo Tesis Doctoral Facultad de Ciencias Universidad de Granada

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13

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14

CAPITULO 2

EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22

252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26

253 Efecto de una impedancia capacitiva 29

254 Anaacutelisis en el plano complejo 30

255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34 26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El preamplificador 43

282 El filtro antialiasing 45 29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 49

2101 Movimiento browniano 49

2102 Ruido Johnson 50

2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53

2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54

2105 El ruido total del sensor 54 211 Bibliografiacutea 58

15

21 INTRODUCCIOacuteN

El sensor siacutesmico es un instrumento disentildeado para medir el movimiento del suelo El problema principal radica en que el marco de referencia (la propia superficie del suelo) se mueve y es precisamente este movimiento lo que pretendemos medir

Por ello los sensores siacutesmicos utilizan medidas indirectas basaacutendose la mayoriacutea de

ellos en el principio de inercia de una masa suspendida que tenderaacute a permanecer en estado de reposo ante un movimiento externo Pero de acuerdo con este principio soacutelo podremos medir el movimiento si hay aceleracioacuten

En el caso ideal (ausencia de rozamientos) la masa suspendida comenzariacutea a oscilar

indefinidamente (efecto de la suspensioacuten) ante un impulso de aceleracioacuten por lo que se utilizan amortiguadores (normalmente viscosos) para atenuar las oscilaciones

En definitiva el sensor consta baacutesicamente de 3 elementos fundamentales bull Masa inercial bull Suspensioacuten bull Amortiguador Como veremos maacutes adelante la medida del movimiento relativo entre la masa

suspendida y el suelo se encuentran relacionadas mediante una ecuacioacuten diferencial Del conocimiento de eacutesta podremos conocer el movimiento del suelo a partir de la medida del movimiento relativo entre la masa inercial y el suelo

22 HISTORIA DE LA INSTRUMENTACION SISMICA El instrumento maacutes antiguo data del siglo II (Richter 1958) utilizado en China para

conocer la ocurrencia de un sismo y su procedencia Se trataba de una figura en forma de dragoacuten con 4 cabezas en cuya boca estaba colocada una bola en equilibrio inestable

Salvador Garciacutea Francos (1924) habla sobre instrumentos primitivos de este tipo

(objetos apoyados sobre muros con sostenes muy deacutebiles cuerpos suspendidos que oscilan depoacutesitos llenos de mercurio al borde del rebose) Entre ellos cabe destacar los que cerraban un circuito eleacutectrico que paralizaba el reloj o haciacutean sonar un timbre indicando con ello la hora en que se inicioacute

Cabe destacar el construido en 1703 por el abate De Hautefeuille basado en un

recipiente de mercurio con orificio en las paredes Cuando se produciacutea un temblor el mercurio se derramaba recogieacutendose en diversos recipientes Por el lugar que ocupaban los recipientes y la cantidad de mercurio vertido se apreciaba la direccioacuten y la intensidad (descripcioacuten tomada de Salvador Garciacutea Francos 1924)

Los sismoscopios aparecen en el siglo XIX Se trataba de peacutendulos horizontales con

una masa suspendida desde cierta altura Por medio de un estilete unido a la masa se registraban las oscilaciones sobre una placa de cristal ahumado

16

Pero el concepto de ldquosismoacutegrafordquo requiere ademaacutes del registro de las oscilaciones

tener la posibilidad de datar los sismos registrados esto es incluir junto al registro las marcas o sentildeales de tiempo

El primer sismoacutegrafo propiamente dicho aparece en 1881 debido a Gray En 1890 sir

J Milne introduce el concepto de peacutendulo inclinado aumentando los periodos de oscilacioacuten con longitudes de peacutendulo reducido como los desarrollados por Milne y Shaw en 1915 y el disentildeado por Omori en 1890 (conocido en Europa como Bosch-Omori)

Hacia 1900 E Wiechert desarrolloacute un sismoacutegrafo de peacutendulo invertido Wood y

Anderson en 1922 construyen uno de pequentildeas dimensiones donde la masa oscila por torsioacuten de una fibra metaacutelica

Todos estos sismoacutegrafos son puramente mecaacutenicos y la amplificacioacuten (muy limitada)

se logra por medio de palancas o por reflexioacuten de un haz de luz El desarrollo de la amplificacioacuten electromagneacutetica y el registro galvanomeacutetrico

supuso un avance importante (Galitzin1921) alcanzaacutendose amplificaciones de 1000 para periodos de 12 segundos

Hacia 1930 H Benioff desarrolla un sismoacutegrafo basado en la variacioacuten de la

reluctancia alcanzaacutendose amplificaciones de 100000 para 1 segundo El sismoacutemetro electromagneacutetico de Willmore (1961) con suspensioacuten sin ejes de giro

produjo una nueva generacioacuten de instrumentos ampliamente utilizados en las estaciones de corto periodo

Paralelamente hacia 1950 se comienzan a utilizar los relojes de cuarzo sustituyendo

a los claacutesicos relojes de peacutendulo con contactos eleacutectricos Hay que destacar el gran desarrollo en el uacuteltimo cuarto del pasado siglo XX de los

sismoacutegrafos de gran ancho de banda con realimentacioacuten electroacutenica y transductores activos como los sismoacutemetros miniatura de Usher et al (1977 1978 y 1979) con transductor capacitivo y los instrumentos de hojas o ldquoleaf-springrdquo de Wielandt de banda ancha (Wielandt y Streckeisen 1982) y muy ancha (Wielandt y Steim1986)

23 TIPOS DE SENSORES Y SUS APLICACIONES Como ya se ha mencionado en el punto 21 soacutelo podremos medir el movimiento del

suelo si existe aceleracioacuten Dependiendo de cual sea la variable medida desplazamiento velocidad o aceleracioacuten del suelo podemos clasificar los sensores como de desplazamiento o deformacioacuten de velocidad y aceleroacutemetros respectivamente

Existe una gran variacioacuten entre la miacutenima (ruido siacutesmico) y la maacutexima sentildeal que

puede ser observada (gran terremoto cercano) por lo que es difiacutecil cubrir todo este margen con un uacutenico instrumento Tradicionalmente los aceleroacutemetros se han utilizado para el registro de los movimientos fuertes y los transductores de velocidad para el registro para los deacutebiles cubriendo en conjunto todo el rango dinaacutemico

17

Por otro lado el ancho de banda se extiende desde las mareas terrestres hasta incluso

maacutes allaacute de los 1000 Hz Para cubrir todo este espectro es necesario disponer de varios tipos de sensores En este sentido podemos clasificar los sensores por su ancho de banda

bull Corto Periodo (SP ldquoshort periodrdquo) Capaces de resolver sentildeales entre 01-03 y

100 Hz con una frecuencia natural en torno de 1 Hz (valores tiacutepicos) bull Banda Ancha (BB ldquoBroad-Bandrdquo) Presentan una respuesta en velocidad plana

entre 001 y 50 Hz bull Banda muy Ancha (VBB ldquoVery Broad-Bandrdquo) con un ancho de banda que se

extiende desde 0001 hasta 10 Hz La eleccioacuten del tipo de sensor vendraacute impuesta por la aplicacioacuten de intereacutes En la

tabla 2I se indican las bandas de intereacutes para diversas aplicaciones (tomadas de Trnkoczy et al (2002) y Havskov y Alguacil (2003))

Aplicacioacuten Ancho de banda (Hz) Eventos siacutesmicos asociados a la mineriacutea 5 ndash 2000 Microsismicidad y sismicidad inducida por embalses 1 ndash 100 Sismicidad local 02 ndash 80 Fuertes movimientos 00 ndash 100 Sismicidad Regional 005 ndash 20 Absorcioacuten de ondas siacutesmicas con la frecuencia 002 ndash 30 Caacutelculos de energiacutea para telesismos 001 ndash 10 Difraccioacuten y Scatering 002 ndash 2 Estudios de procesos dinaacutemicos de la tierra 0005 ndash 100 Propiedades de la corteza 002 ndash 1 Dispersioacuten de ondas superficiales 003 ndash 02 Oscilaciones libres de la Tierra 00005 ndash 001 Mareas terrestres 000001 ndash 00001

Tabla 2 I Descripcioacuten de la aplicacioacuten de intereacutes y su rango de frecuencias aproximado en Hz

En las redes de microsismicidad se suelen utilizar sensores de velocidad tipo

Willmore En particular en la red de corto periodo del ROA se utiliza el modelo de Mark Products L4-C de 5000Ω (Mark Products 1980) y ocasionalmente el modelo S-500 de Teledyne Geotech (1984) utilizado en algunas estaciones como componente horizontal Ambos presentan una frecuencia natural de 1 Hz el primero es pasivo y el segundo activo

18

24 EL SENSOR MECANICO

Como ya hemos mencionado el sensor mecaacutenico se basa en el principio de inercia y consta de 3 elementos fundamentales

bull Masa inercia (M) bull Suspensioacuten elaacutestica (muelle ideal que responde a la Ley de Hooke) bull Amortiguador viscoso cuyo rozamiento se opone al movimiento de forma

proporcional a la velocidad En la figura 21 se muestra el esquema baacutesico de un sensor mecaacutenico vertical donde

se ha tomado como positivo una compresioacuten (movimiento vertical hacia arriba) como es usual en sismologiacutea

Masa(M)

Amortiguador(D) U(t)

X(t)

Muelle(k)

Figura 21- Esquema de un sensor mecaacutenico vertical siendo ldquokrdquo la constante recuperadora ldquoMrdquo la masa yldquoDrdquo la constante de amortiguamiento viscoso Se han sentildealado con flechas el movimiento vertical del suelo

ldquou (t)rdquo y el de la masa ldquox(t)rdquo

Sobre la masa ldquoMrdquo actuacutean el peso ldquo-Mgrdquo la fuerza elaacutestica ldquo-k (y-yo)rdquo y la friccioacuten

viscosa ldquo- D dydtrdquo (donde ldquoyrdquo es el movimiento relativo entre la masa y el suelo e ldquoyordquo es la elongacioacuten inicial del muelle cuando la masa se encuentra en reposo)

19

Hay que sentildealar que lo que realmente medimos es el movimiento relativo entre la masa y el suelo Aplicando la condicioacuten de equilibrio y las leyes de Newton obtenemos la ecuacioacuten diferencial del movimiento de la masa (desarrollo que podemos encontrar faacutecilmente en numerosas publicaciones como por ejemplo Richter CF (1958) Scherbaum F (1996) Udiacuteas A (1999))

uMyMyDky ampampampampamp =minusminusminus (21)

Si aplicamos la transformada de Laplace a la ecuacioacuten anterior y utilizamos (por

tradicioacuten y razones praacutecticas) la frecuencia angular natural no amortiguada ( 2o

kw M= ) y la constante de amortiguamiento ( 2o o

Dw Mx = ) obtenemos la funcioacuten de transferencia para el

desplazamiento

22

2

2)()(

oood wsws

ssUsYT

++minus

==ξ

(22)

La funcioacuten de transferencia funciona como un filtro paso alto dejando pasar aquellas

frecuencias a partir de la de la frecuencia esquina (proacutexima a la frecuencia natural amortiguada y cuyo valor es funcioacuten del amortiguamiento) siendo la ganancia del sistema unitaria Los antiguos sismoacutegrafos conseguiacutean mayor amplificacioacuten por medio de juegos de palancas o por deflexioacuten de un haz de luz

Havskov J y Alguacil G (2003) efectuacutean un anaacutelisis completo de la ecuacioacuten

(22) ademaacutes de aclarar la importancia del signo negativo del numerador omitido frecuentemente por muchos autores en la literatura

25 EL SENSOR ELECTROMAGNETICO

El esquema baacutesico de un sensor electromagneacutetico vertical como el Mark L4-C utilizado (transductor de velocidad) se representa en la figura 22 Obseacutervese que es similar al sismoacutemetro mecaacutenico con la introduccioacuten de una bobina solidaria a la masa que corre por un imaacuten fijo (en algunos sensores es al reveacutes) El circuito se cierra por medio de la resistencia de carga rdquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Sobre la masa actuacutea ademaacutes de las fuerzas sentildealas para el sensor mecaacutenico la fuerza

electromagneacutetica ldquo-Girdquo doacutende ldquoirdquo es la corriente que circula por la bobina y ldquoGrdquo es la constante electromagneacutetica que depende del imaacuten empleado de la bobina y de factores geomeacutetricos Esta fuerza contribuye al amortiguamiento

La amortiguacioacuten se debe ademaacutes a la friccioacuten de la masa inercial con el fluido

(normalmente aire) en que se encuentra sumergido el conjunto Esta contribucioacuten al amortiguamiento total es de tipo viscoso produciendo una fuerza que se opone al movimiento y es proporcional a la velocidad relativa de la masa

La ecuacioacuten de movimiento (21) se ve modificada obteniendo

uMGiyMyDky ampampampampamp =minusminusminusminus (23)

20

Pero al moverse la masa y con ella la bobina existe una variacioacuten del campo

magneacutetico que circula por el interior de la bobina (para pequentildeos movimientos la variacioacuten del flujo es proporcional a la variacioacuten del movimiento) La ley de Faraday establece que se generaraacute una fuerza electromotriz inducida (fem) cuyo valor es ldquoG dydtrdquo siendo ldquoyrdquo el movimiento relativo masa-suelo es decir bobina-imaacuten

resiquetota

cuetran

sentilde

N S N

Masa

BobinaAmortiguador

Muelle

Imaacuten

VRL

I

Figura 2 2- Esquema de un sensor electromagneacutetico con imaacuten fijo y bobina moacutevil El circuito de labobina se cierra por medio de la Resistencia de carga ldquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Aplicando las leyes de Kirchhoff al circuito de la bobina (con autoinductancia ldquoLrdquo y

stencia interna ldquoRirdquo) se obtiene una ecuacioacuten diferencial que relaciona la corriente ldquoirdquo circula por el circuito con el movimiento relativo ldquoyrdquo Llamando ldquoRrdquo a la resistencia l serie (ldquoR=Ri+RLrdquo) obtenemos

dtdyGRi

dtdiL =+ (24)

Utilizando la Transformada de Laplace a las ecuaciones (23) y (24) y teniendo en

nta sus propiedades (en particular la de derivacioacuten) obtenemos la funcioacuten de sferencia del sistema para el transductor de velocidad

( )( ) sRLswswsGsR

sUsVT

MG

ooo

Lv 222

2

2)()(

++++minus

==ξamp

(25)

El desarrollo matemaacutetico completo se puede encontrar en numerosos textos

alando entre otros a Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

21

251 ANALISIS DE LA RESPUESTA EN FRECUENCIA

La ecuacioacuten (25) presenta un cero doble en el origen y tres polos debido al

que el denominador viene dado por un polinomio de tercer orden La respuesta en frecuencia se obtiene faacutecilmente sustituyendo la variable

compleja ldquosrdquo por ldquoj wrdquo siendo ldquoj2=-1rdquo y ldquow =2 π frdquo la frecuencia angular en radianes por segundo (pe Ogata K (1980))

Hay que observar que el uacutenico paraacutemetro en el que podemos influir para

moldear la respuesta del sistema de forma pasiva es la resistencia de carga Para los valores tiacutepicos la ecuacioacuten caracteriacutestica presenta dos raiacuteces complejo

conjugadas (con parte real negativa) y un polo real negativo lo que indica que el sistema es estable (todos los polos han de estar en el semiplano izquierdo del plano complejo ldquosrdquo) En la figura 23 se representa la ubicacioacuten de los polos para diversos valores de la resistencia de carga (entre 2KΩ y 50KΩ) uacutenico paraacutemetro que podemos modificar para un sensor pasivo dado

Figura 2 3- Ubicacioacuten de los polos de la ecuacioacuten (25) para valores de la resistencia de carga entre 2KΩ y 50KΩ para el Mark L4-C Para cada valor existen tres polos uno de ellos es siempre real y muy

alejado del origen por lo que no se representa en la figura (Para RL=50KΩ se situacutea en ndash917217+j0)

22

El tercer polo (siempre real no mostrado en la figura) estaacute muy alejado del

origen en -12294+j0 para una resistencia de carga de 2KΩ Este polo tiende a alejarse del origen a medida que aumenta la resistencia de carga Por tanto el sistema presenta claramente un par de polos dominantes (los representados) y puede aproximarse por un sistema de segundo orden Es claro que cuanto mayor sea la resistencia de carga mejor seraacute la aproximacioacuten es decir maacutes dominantes seraacuten los polos complejo conjugados

Hay que sentildealar que para valores de la resistencia de carga mayores de 2981 Ω

(amortiguamiento criacutetico) las raiacuteces dominantes son complejas conjugadas esto es el sistema es subamortiguado y se situacutean en el semiplano izquierdo sobre una circunferencia centrada en el origen y de radio igual a la frecuencia angular no amortiguada ldquownrdquo

Alguacil (1986) sentildeala que para las frecuencias de intereacutes en sismologiacutea el

teacutermino ldquoR+Ljwrdquo se puede aproximar por R en otras palabras LwltltR y por tanto la ecuacioacuten (25) se reduce a

22

2

2)()(

oeo

L

v wsws

GsRR

sUsVT

++

minus==

ξamp(26)

donde el amortiguamiento efectivo viene dado por la siguiente expresioacuten

RMG

ooeo ww 222 += ξξ Debe observarse que la ecuacioacuten (26) corresponde al par de polos dominantes

sentildealados y el efecto del polo real despreciado soacutelo se manifiesta a alta frecuencia ademaacutes de que produce una ligera modificacioacuten en la frecuencia natural no amortiguada (experimentalmente se ha calculado para diversos valores de resistencia de carga siendo siempre inferior al 1 de su valor nominal)

En la figura 24 a) se muestra la respuesta en frecuencia dadas por las

ecuaciones (25) y (26) para una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω (amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente) en el caso del Mark L4-C de 5500Ω observaacutendose que la aproximacioacuten efectuada es vaacutelida para frecuencias inferiores a los 100 Hz Asiacute mismo en la figura 24 b) se presentan los errores relativos cometidos al efectuar la aproximacioacuten utilizando la siguiente expresioacuten

100real

aproxreal

XXX

Errorminus

=

donde ldquoXrdquo representa bien moacutedulo o fase

23

Figura 2 4- Respuesta en frecuencia para el sensor Mark L4-C de 5500Ω con una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente Figura a) Respuesta en amplitud y fase real y aproximada Figura b) Error relativo cometido en amplitud y fase para ambos

valores de resistencia de carga

24

Como podemos apreciar en la figura anterior el error relativo se mantiene inferior al 4 en amplitud y al 10 en fase para valores de amortiguamiento proacuteximos a 07 Asiacute mismo se observa una disminucioacuten en la ganancia con la resistencia de carga tal y como se deduce de las ecuaciones (25) y (26)

La respuesta impulsiva se obtiene utilizando la transformada inversa de

Laplace sobre la ecuacioacuten (26) que para el caso subamortiguado es

⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

minus

minus+minusminus= minus )()sin(

1)21()cos(2)()(

2

2

tutwwtwwetGRRth d

e

eodeo

twLv

eo

ξξξδ ξ (27)

donde d ow w ex= - 21 es la frecuencia natural amortiguada a la que oscila el

sistema y variacutea con el amortiguamiento Como puede apreciarse de la ecuacioacuten (27) la respuesta transitoria presenta un

sobre impulso inicial que depende del amortiguamiento creciendo con este Por otro lado cuanto mayor sea el amortiguamiento efectivo maacutes raacutepido decaeraacute el transitorio

En la figura 25 se muestra la respuesta impulsiva para diversos valores de

amortiguamiento y ganancia normalizada (ldquoRLR G =1rdquo)

Figura 25- Respuesta impulsiva con ganancia normalizada para diversos valores de amortiguamiento

25

252 ELECCION DEL AMORTIGUAMIENTO

En ingenieriacutea de control (Ogata 1980) para determinar la bondad de un

sistema se pueden utilizar diversos iacutendices de comportamiento basados en el error de la salida del sistema ante una determinada entrada usualmente la sentildeal escaloacuten unitario

En la literatura se han propuesto varios iacutendices de error de comportamiento

dependiendo de lo que interese optimizar Nosotros analizaremos los cuatro siguientes

( )( ) intint

intintinfininfin

infininfin

=+=

+==

oo

o

dtteJdttteteJ

dtteteJdtteJ

)()()(

)()()(

422

3

2220

21 amp

(28)

El iacutendice J1 penaliza errores grandes mientras que el iacutendice J4 lo hace por igual

En ambos casos la penalizacioacuten se realiza independientemente del instante es decir ya se produzcan en estado estacionario como en la respuesta transitoria El iacutendice J2 no soacutelo tiene en cuenta el error sino tambieacuten su variacioacuten mientras que el iacutendice J3 pesa mucho los errores en estado estacionario aunque eacutestos sean pequentildeos ademaacutes de penalizar errores grandes

Debido a que si el movimiento es uniforme y por tanto no hay aceleracioacuten la

respuesta al escaloacuten en estado estacionario es nula y por tanto las integrales de la ecuacioacuten (28) divergen Por lo que hemos elegido como sentildeal de prueba un impulso unitario

En la figura 26 se pueden ver las curvas de los iacutendices de comportamiento

normalizados en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C de 5500Ω y frecuencia natural de 1 Hz Debido a que los sistemas sobreamortiguados presentan una respuesta lenta soacutelo se han calculado para el caso de sistemas subamortiguados

Como puede apreciarse ninguno de los iacutendices se comporta como un buen

indicador ya que presentan miacutenimos relativamente suaves Los iacutendices J1 y J3 presentan valores miacutenimos en torno a un amortiguamiento

efectivo entre 04 y 05 mientras que el J4 tiene el miacutenimo entre 05 y 06 Debido a que las curvas alcanzan el miacutenimo de forma suave amortiguamientos

ligeramente diferentes tambieacuten son aceptables Para amortiguamientos entre 041 y 072 el iacutendice J4 se mantiene dentro del 10 de su valor miacutenimo

Pero ninguno de estos valores coincide con el nuacutemero maacutegico usualmente

recomendado en muy diversa literatura de 0707

26

Figura 26-Indices de comportamiento en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C

Si estudiamos la respuesta en frecuencia en funcioacuten del amortiguamiento

observamos que eacutesta presenta un pico a la frecuencia de resonancia (wr) para determinados valores de amortiguamiento (figura 27)

A partir de la ecuacioacuten (26) podemos obtener el moacutedulo de la respuesta en

frecuencia (s=jw) del transductor de velocidad

( ) ( )2222

2

2 wwww

wGRRT

eoo

Lv

ξ+minus= (29)

La resonancia tendraacute lugar cuando el moacutedulo presente un maacuteximo por lo que

basta derivar la ecuacioacuten anterior con respecto a ldquowrdquo e igualarla a cero

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) 0

2

222222

32222

22222222

=+minus

minusminus++minus

wwww

wwwwwwwwwweoo

eooeoo

ξ

ξξ

Ademaacutes de la solucioacuten trivial encontramos

221 e

or

wwξminus

= (210)

27

La solucioacuten anterior es real uacutenicamente para ldquoξe lt 0707rdquo En otras palabras la respuesta en frecuencia no presenta resonancia para amortiguamientos superiores o iguales a 0707 obteniendo una respuesta cuasi-plana Por otro lado los iacutendices de comportamiento no difieren mucho del que toman en su miacutenimo como ya se ha indicado en especial los iacutendices J4 y J2

De la ecuacioacuten (210) se observa ademaacutes que la resonancia (si existe) tiene

lugar en frecuencias angulares superiores a la frecuencia propia o natural En la figura 27 se presentan la respuesta en frecuencia de la ecuacioacuten (26)

para diversos valores de amortiguamiento para el sensor Mark L4-C Asiacute mismo podemos apreciar una disminucioacuten de la ganancia al aumentar el

amortiguamiento es decir al disminuir la resistencia de carga por lo que nuevamente debemos tenerlo en consideracioacuten a la hora de elegir su valor Hay que tener presente ademaacutes que la eleccioacuten de un valor excesivo para esta resistencia aumentaraacute el ruido

Figura 27- Respuesta en frecuencia de un Mark L4-C para diversos valores de amortiguamiento efectivoEn azul se representa el valor liacutemite para que no exista resonancia

Por tanto los paraacutemetros que hay que tener presentes en la eleccioacuten de la resistencia de carga son el amortiguamiento efectivo deseado el ruido generado en la resistencia y la ganancia

28

253 EFECTO DE UNA IMPEDANCIA CAPACITIVA

Benioff (1960) utiliza una red RC en ldquoTrdquo de segundo orden con un sensor de

largo periodo de forma que la respuesta de la red RC se aproxima a la de un galvanoacutemetro con amortiguamiento de 10606 Asiacute mismo utiliza un condensador en paralelo sobre un sismoacutemetro electromagneacutetico Press-Ewing para variar su periodo La respuesta del conjunto sismoacutemetro-red RC paralelo introduce un tercer polo cuyo efecto provoca que la ganancia a frecuencias altas decaiga a razoacuten de 20 dBdeacutecada Por tanto obtenemos una respuesta picuda centrada en la nueva frecuencia propia Ademaacutes la ganancia maacutexima disminuye respecto al sistema sin condensador para el mismo valor de resistencia de carga

Pero si cargamos al sismoacutemetro con una red RC serie (ZL=RL+1Cs) la

ecuacioacuten (24) toma la siguiente forma

dtdyGdti

CRi

dtdiL =++ int

1 (211)

Utilizando la transformada de Laplace sobre las ecuaciones (23) y (211)

obtenemos tras operar

( )( )( ) 2

2222

2

12

1)()(

sM

CGRCsLCswsws

sCsRGsUsVT

ooo

Lv

+++++

+minus==

ξamp

(212)

Nuevamente eligiendo adecuadamente el valor del condensador y la

resistencia de carga y para las frecuencias de trabajo se puede despreciar el teacutermino ldquoLCs2rdquo frente al teacutermino ldquoRCs+1rdquo aproximando la ecuacioacuten (212) por la siguiente expresioacuten

( )

( )( ) 2122

21

22)()(

sswswsss

sUsVT

RMG

RCooo

CRRGR

vL

L

++++

+minus==

ξamp (213)

En la figura 28 se muestra el error relativo en amplitud y fase cometido al

efectuar la aproximacioacuten anterior para un Mark L4-C con diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

Para frecuencias inferiores a 100 Hz el error relativo en amplitud se mantiene

inferior al 5 mientras que en fase es menor de 10ordm Las configuraciones elegidas se justificaraacuten maacutes adelante al analizar la

ecuacioacuten (212) en el plano complejo ldquosrdquo pero podemos observar que al aumentar la resistencia de carga el error disminuye

29

25

Figura 28-Error en amplitud y en fase para un Mark L4-C cometido al despreciar el efecto de laautoinduccioacuten para diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

4 ANALISIS EN EL PLANO COMPLEJO

Como puede deducirse de la ecuacioacuten (212) el sistema ha aumentado un orden (obtenemos un sistema de 4ordm orden) al incluir el condensador de carga si bien reducimos en un grado al efectuar la aproximacioacuten

Al igual que hicimos en el punto 251 para el sensor electromagneacutetico con una

resistencia de carga uacutenicamente analizaremos las raiacuteces del nuevo sistema de 4ordm orden ecuacioacuten (212) Hay que tener presente ademaacutes la inclusioacuten de un nuevo cero real en el semiplano izquierdo en ldquo )(

1CRL

s minus= rdquo En la figura 29 se muestran los polos para 6 configuraciones de resistencia y

con un condensador que variacutea entre 1 y 115 microF y el lugar de los polos en el caso de que no exista condensador para diversos valores de resistencia de carga (soacutelo para sistemas subamortiguados) siguiendo la ecuacioacuten (26) Asiacute mismo se presentan en liacuteneas discontinuas las rectas donde se deben ubicar los polos complejo conjugados de un sistema de segundo orden para obtener el amortiguamiento efectivo correspondiente Finalmente se sentildealan las ubicaciones de polos y ceros para el valor maacutes proacuteximo a un amortiguamiento efectivo de 0707

30

Figura 29- Lugar de las raiacuteces para diversas resistencia de carga (indicadas en la leyenda) y con un condensador entre 1 y 115 microF Se indican los polos y ceros (para cada resistencia de carga) en el caso de que

los complejos conjugados presenten un amortiguamiento efectivo lo maacutes cercano posible a 0707 Noacutetese que para valores de resistencia de carga de 22000 (rojo) y 13406 Ω (negro) no es posible alcanzar el amortiguamiento indicado ya que las curvas no cortan a la recta correspondiente Asiacute mismo hay que

indicar que para mayor claridad las soluciones reales se han separado del eje real

En la figura 29 no se indican las posiciones para el cuarto polo (real) ya que en

el peor de los casos (posicioacuten maacutes cercana al eje ldquojwrdquo) se encuentra excesivamente alejado del eje imaginario siendo inferior a ldquondash170396 + 0 jrdquo lo que implica que soacutelo tendraacute efectos a muy altas frecuencias por lo que podemos aproximar el sistema a uno de 3er orden en el rango de frecuencias de intereacutes tal y como ya habiacuteamos sentildealado

Con una eleccioacuten adecuada de la resistencia y el condensador de carga

podemos variar la frecuencia angular natural del sistema (distancia al origen de los polos complejos) sin variar el amortiguamiento efectivo aunque en la respuesta en frecuencia habraacute que tener presente la influencia del tercer polo y cero real (indicados por un asterisco y un ciacuterculo del color correspondiente respectivamente)

En los casos de resistencia de carga de 13406 y 22000 Ω no es posible obtener

polos complejos con un amortiguamiento efectivo de 0707 por lo que se han indicado los que presentan mayor amortiguamiento En estos casos el polo y cero real se encuentran muy proacuteximos y asiacute su efecto es casi nulo

31

Si disminuimos el valor de la capacidad las raiacuteces convergen hacia un mismo

punto Obseacutervese que para 1 microF los lugares de las raiacuteces convergen Para valores muy pequentildeos del condensador la impedancia es muy elevada por

lo que se puede considerar circuito abierto independientemente del valor de la resistencia serie Por ello las posiciones de los polos tienden hacia los valores correspondientes al sensor a circuito abierto que para el Mark L4-C son amortiguamiento de 028 y 1 Hz de frecuencia propia

En la tabla 2II se muestran los valores de RL y C asiacute como los polos y el cero

no trivial (existe siempre un cero doble en el origen) para las configuraciones indicadas con asterisco para los polos y ciacuterculos para los ceros (amortiguamiento de 0707 o lo maacutes alto posible en caso de que no se pueda obtener)

RL (Ω) C (microF) Cero Polos 2000 800 -62500 -16489 plusmn 16489 j -122767 -122177 3000 648 -51440 -18334 plusmn 18334 j -139405 -107615 6134 399 -40858 -23844 plusmn 23817 j -191420 -75222 8904 309 -36346 -28938 plusmn 28937 j -237324 -53131 13406 311 -23985 -35019 plusmn 41659 j -311920 -22711 22000 239 -19018 -30330 plusmn 49997 j -454115 -17582

Tabla 2 II- Valores del condensador y resistencia de carga asiacute como la ubicacioacuten de los polos y ceros para los puntos indicados en la figura 29

Como puede observarse tanto en la tabla como en la figura 29 para los dos uacuteltimos casos (resistencias de 22 y 13406 kΩ) existe cancelacioacuten praacutectica del cero real con el polo real maacutes proacuteximo al eje imaginario En estos casos el sistema se comporta de forma anaacuteloga a uno de segundo orden

En la figura 210 se muestran las respectivas curvas de respuesta en frecuencia

con las configuraciones sentildealadas utilizando la ecuacioacuten (213) ya que como se ha indicado podemos despreciar el polo maacutes alejado y aproximar el sistema por uno de tercer orden

32

Figura 210- Respuesta en frecuencia para las combinaciones de resistencia y condensador indicadas enla tabla 2II (resistencia en Ω y capacidades en microF) frente a la correspondiente respuesta sin condensador

y una resistencia de carga de 8904 Ω (ξe = 07) liacutenea amarilla

Como puede observarse en la figura la ganancia en el caso de bajas

resistencias de carga (2000 3000 y 6134Ω) se encuentra muy atenuada frente a los 4883 decibelios de la constante ldquoGrdquo de transduccioacuten nominal del sensor (calculada para el Mark L4-C con G = 27638 Vms-1) como ya sucediacutea cuando no se incluiacutea condensador en serie Por otro lado el efecto del polo y cero reales afectan altamente a la zona de bajas frecuencias reduciendo el ancho de banda aunque elimina el efecto de resonancia que tendriacutea el sistema con soacutelo resistencia

En el caso de resistencia de carga de 8904Ω y condensador de 309 microF la

respuesta en frecuencia presenta la misma ganancia que la calculada con soacutelo resistencia de carga a alta frecuencia pero extiende el ancho de banda hacia frecuencias maacutes bajas

Para resistencias de 13406 y 22000Ω con condensadores de 311 y 239microF

respectivamente el efecto del polo y cero reales consiste en disminuir la resonancia y aumentar el ancho de banda Por otro lado valores de resistencia tan elevados como ya veremos no son recomendables debido al ruido teacutermico que generan

33

En la tabla 2III se presentan los valores de la ganancia la frecuencia de corte (-3dBrsquos) y la frecuencia propia que corresponderiacutea a un sistema de segundo orden con los mismos polos complejos conjugados

RL (Ω) C (microF) G (Vms-1 y dBrsquos) fc (Hz) fo (Hz) 2000 800 7370 3735 132 037 3000 648 9754 3978 126 041 6134 399 14572 4327 091 054 8904 309 17084 4465 079 065 13406 311 19597 4584 078 086 22000 239 22110 4689 073 093

Tabla 2III- Valores de ganancia efectiva frecuencia de corte y la frecuencia natural correspondiente a un

sistema de segundo orden cuyos polos fuesen uacutenicamente los complejos conjugados obtenidos para las configuraciones de resistencia y condensador serie indicados en la tabla 2II

Como ya hemos comentado en los paacuterrafos anteriores a partir de la tabla 2III

se puede apreciar como el efecto del cero y polo real modifica la frecuencia de corte hacia valores superiores a la correspondiente a los polos complejo conjugados Especialmente graves son las dos primeras configuraciones para las que la frecuencia de corte es mayor que en el caso de tener uacutenicamente resistencia de carga y por tanto el ancho de banda es menor

255 ELECCION DE LA RESISTENCIA Y EL CONDENSADOR

A partir de las frecuencias de corte y la ganancia efectiva indicadas en la tabla

2III deberiacuteamos elegir una resistencia de 22 kΩ puesto que tanto el ancho de banda como la ganancia son mayores Pero como ya hemos mencionado tambieacuten aumentaraacute el ruido generado

Hay que observar que la ganancia efectiva (wgtgtwc) para la ecuacioacuten (213)

soacutelo depende ademaacutes de la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo de la relacioacuten entre la resistencia de carga y la resistencia total (suma de la resistencia interna con la resistencia de carga) al igual que sucediacutea cuando cargaacutebamos el circuito soacutelo con una resistencia

Por otro lado la eleccioacuten del condensador se ha efectuado uacutenicamente con

objeto de obtener un amortiguamiento efectivo de 0707 para los polos complejos conjugados Pero como ya hemos visto el efecto del cero y polo reales que se antildeaden al incluir el condensador provoca atenuacioacuten en las proximidades de la frecuencia de corte Por ello para una resistencia dada podemos obtener una respuesta plana incluso si elegimos un condensador que modifique la posicioacuten de los polos complejos hacia amortiguamientos efectivos ligeramente menores esto es que produzcan una ligera resonancia

En la figura 211 A) y B) se muestran para el sensor Mark L4-C las curvas de

respuesta en frecuencia para resistencias de carga de 8900 Ω y 10 kΩ respectivamente con diversos valores del condensador (que se pueden realizar faacutecilmente a partir de los valores comerciales disponibles)

34

Figura 211- Respuesta en frecuencia para diversos valores de capacidad A) Con resistencia de carga de8900 Ω y B) Con resistencia de 10 kΩ En ambas se representa en amarillo la curva para C=309 microF

35

Como se aprecia en las curvas representadas se obtiene una curva maacutes plana y

una mejora del ancho de banda utilizando condensadores maacutes pequentildeos que el seleccionado en un principio Esto implica que la posicioacuten de los polos complejos se ubica en la recta de amortiguamientos menores que 0707 por lo que provocan resonancia pero el efecto del polo y cero real lo compensan obteniendo una curva plana sin resonancia a excepcioacuten de la curva correspondiente a un condensador de 147microF

En la tabla 2IV se muestran las frecuencias de corte para cada caso asiacute como

el valor de la resonancia en caso de existir donde la magnitud de la resonancia (Mr) en decibelios se mide a partir de la ganancia efectiva para altas frecuencias

RL 8k9 (Ge = 446505 dB) RL 10k (Ge = 450234 dB)

C (microF) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) 147 0575 0921 06619 0595 098 04475

193875 0625 ---- ---- 0651 ---- ---- 200 0633 ---- ---- 0659 ---- ---- 220 0663 ---- ---- 0689 ---- ---- 309 0798 ---- ---- 0800 ---- ----

Tabla 2 IV- Frecuencia de corte y valores de resonancia (si hay) para diversas configuraciones de resistencia y condensador de carga en serie

Como se puede apreciar incluso cuando existe resonancia la respuesta se

puede considerar plana a partir de la frecuencia de corte ya que el error relativo cometido representa el 14824 de la ganancia efectiva para el caso de una resistencia de 8k9 y tan soacutelo el 09941 para una resistencia de 10 kΩ

Por otro lado los valores obtenidos para ambas resistencias son similares por

lo que finalmente se ha seleccionado una resistencia de 9k5Ω y 20microF valor intermedio que mantiene la respuesta dentro del rango de 064 Hz para la frecuencia de corte y ganancia efectiva proacutexima a los 45 decibelios aunque existan ligeras variaciones sobre sus valores nominales (las resistencias se eligen del 1 y los condensadores disponibles son del 20)

Para esta configuracioacuten la frecuencia de corte es de 0648 Hz y la ganancia

efectiva de 448627 decibelios En la tabla 2V se dan las posiciones teoacutericas de polos y ceros para la configuracioacuten elegida de 9k5Ω y 20microF

POLOS CEROS

Reales (11288 dB)

-24709 -74775 -22514 plusmn j 35483 0 0 -52632

Aproxim (448627 dB)

---- -74385 -22529 plusmn j 35518 0 0 -52632

Tabla 2V- Polos y ceros para la configuracioacuten elegida de resistencia de 9k5Ω y un condensador serie de 20microF Se presentan los valores calculados a partir de la ecuacioacuten (212) y su aproximacioacuten ya

justificada mediante la ecuacioacuten (213)

36

Los valores de ganancia dados en la tabla 2V difieren ampliamente del caso real al aproximado sin embargo la respuesta en frecuencia es la praacutecticamente la misma como se puede apreciar en la figura 28 La diferencia radica en que al no despreciar el polo real alejado del eje imaginario debe aparecer en el numerador un factor numeacutericamente igual al valor absoluto del mencionado polo la razoacuten es que al descomponer el denominador de las ecuaciones (212) y (213) en factores el coeficiente correspondiente al mayor grado debe normalizarse a la unidad

Como ya se ha mencionado los valores se han elegido de forma que la curva

de respuesta en frecuencia no cambie apreciablemente con pequentildeas variaciones sobre el valor nominal de los componentes En la figura 212 se muestran las curvas de respuesta obtenidas al variar la resistencia en un 10 y las obtenidas para variaciones de la capacidad en un maacuteximo del 20 de su valor nominal

co20

Figura 212- Variacioacuten de la respuesta en frecuencia con ligeras variaciones de la resistencia y el ndensador de carga A) Variacioacuten del condensador en un maacuteximo del 20 de su valor nominal de microF B) Variacioacuten de la resistencia de carga en un 10 de su valor de disentildeo (9k5) En amarillo se

presenta la respuesta correspondiente a los valores de disentildeo

Hay que hacer notar que no soacutelo se ha logrado aumentar el ancho de banda respecto al sistema claacutesico de cargar el sistema uacutenicamente con una resistencia sino que ademaacutes la forma sigue siendo similar a la de un sistema de 2ordm orden Esto tendraacute importancia como veremos maacutes tarde cuando tratemos de ampliar el ancho de banda

37

26 MARGEN DINAMICO

El margen dinaacutemico se define como la razoacuten entre la sentildeal maacutes grande y maacutes pequentildea que se puede medir normalmente expresada en decibelios

Para el sistema sensor (incluyendo la impedancia de carga pero sin

amplificador) la maacutexima sentildeal que podemos obtener viene determinada por la saturacioacuten mecaacutenica mientras inferiormente el liacutemite lo determina su ruido interno (movimiento browniano y ruido Jonson de las resistencias interna y de carga)

Por otro lado en la mayoriacutea de los casos es necesario amplificar la sentildeal del

sensor antes de efectuar su conversioacuten a digital En este caso la maacutexima sentildeal que podremos resolver viene impuesta por la saturacioacuten electroacutenica del amplificador mientras que nuevamente es el ruido del conjunto sensor-amplificador (que se discutiraacute posteriormente) el que limita la miacutenima sentildeal que puede ser resuelta

En la figura 213 se muestran las curvas del rango dinaacutemico tanto para la

saturacioacuten mecaacutenica como electroacutenica calculadas para el caso del sensor Mark L4-C y utilizando un amplificador operacional en configuracioacuten no inversora para el caacutelculo de ruido

Figura 213- Maacuteximo Rango dinaacutemico debido a las limitaciones mecaacutenicas y electroacutenicas donde elnivel miacutenimo se refiere al ruido de salida del sistema sensor-impedancia de carga calculadas para el

caso del Mark L4-C

El rango dinaacutemico por saturacioacuten electroacutenica es inferior al mecaacutenico para frecuencias superiores a 017 Hz mantenieacutendose en torno a los 140 dB hasta unos 4 Hz frecuencia a partir de la que comienza una ligera disminucioacuten

Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Havskov y Alguacil (2003)

y Alguacil (1996) para este sensor Desde el punto de vista del registro siacutesmico la miacutenima sentildeal viene determinada

por el ruido siacutesmico (que supondremos intermedio entre los modelos de alto

38

(NHNM) y bajo (NLNM) ruido de Peterson) o por el ruido del sistema sensor-amplificador para frecuencias inferiores a los 01 Hz (ver punto 2105)

Para obtener la aceleracioacuten a partir de la densidad espectral dada en los

modelos hemos calculado su valor eficaz por promedios en 1frac12 octavas (Rodgers 1994 y Rodgers 1992)

( ) ffBW

PfBWrmsw

PP

nn

vv

aavv

sdotminus=

sdotsdot=

=

minus 21

21

22)(

)(2

2

(214)

donde Pvv y Paa son las densidades espectrales de potencia de velocidad y

aceleracioacuten (respectivamente) del NLNM y n vale 2 para el ancho de banda seleccionado (1frac12 octavas) Posteriormente hay que multiplicarlo por la funcioacuten de transferencia del sensor para obtener la tensioacuten en V a su salida

)( jwTrmsV vivv sdot=

donde Vvvi es la tensioacuten del NLNM a la entrada del amplificador El convertidor AD utilizado tiene un rango dinaacutemico nominal de 129 dB para

una frecuencia de muestreo de 125 Hz y un fondo de escala de plusmn10 V por lo que la tensioacuten miacutenima que es capaz de resolver es de 355microV

En la figura 214 se muestran las tensiones a la salida del sensor para la

saturacioacuten mecaacutenica los modelos de ruido de Peterson y la tensiones maacuteximas y miacutenimas del convertidor AD

Figura 214- Tensiones referidas a la salida del sensor (entrada al preamplificador) para los modelos de ruido de Peterson la saturacioacuten mecaacutenica y los liacutemites maacuteximos y miacutenimos del convertidor AD

utilizando diversas amplificaciones

39

La separacioacuten entre los valores maacuteximo y miacutenimo del conversor AD

representa su rango dinaacutemico de 129 dB encontraacutendose desplazadas hacia abajo al aumentar la amplificacioacuten

Dependiendo de lo que deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten

Rodgers (1992 y 1994) y Riedesel et al (1990) sentildealan que uacutenicamente entre 01 y 10 Hz (aproximadamente) el modelo de bajo ruido de Peterson se mantiene por encima del ruido generado por el conjunto sensor-amplificador para el caso del Mark L4-C y el operacional OP-27 por tanto la maacutexima amplificacioacuten necesaria seriacutea de 9855 (3987 dB) ya que en la banda sentildealada el digitalizador puede resolver el ruido del suelo maacutes bajo esperado en el modelo

27 ANCHO DE BANDA

Como puede apreciarse en la figura 210 la inclusioacuten del condensador de carga en serie con la resistencia aumenta la ganancia a bajas frecuencias (inferiores a 1 Hz) en el orden de 5 decibelios no disminuyeacutendola en el rango de las altas frecuencias

La frecuencia de corte se encuentra desplazada hacia el rango de frecuencias

menores en la tabla 2IV se sentildealan las frecuencias de corte para varios valores del condensador en los casos de una resistencia de carga de 8k9 y 10 kΩ En el caso de una resistencia de 9k5 con un condensador de 20microF la disminucioacuten es del orden del 35

Hay que tener presente que lo que deseariacuteamos es poder tener todas las

amplitudes espectrales igualmente amplificadas es decir que la proporcionalidad entre la tensioacuten de salida del sensor y el movimiento del suelo fuese independiente de la frecuencia Pero sabemos que los ceros en el origen de la funcioacuten de transferencia ecuaciones (25) y (212) impide tener salida de tensioacuten ante un movimiento uniforme

Por otro lado el rango dinaacutemico del conversor AD limita la miacutenima tensioacuten de

entrada capaz de ser resuelta Por ello se necesita no soacutelo amplificar la salida del sensor sino reforzar la banda de bajas frecuencias que presentan una ganancia muy inferior a la efectiva (constante de la funcioacuten de transferencia)

Por ello han sido numerosos los trabajos encaminados a ampliar el ancho de

banda es decir a desplazar la frecuencia de corte hacia la izquierda tanto como sea posible sin alterar la respuesta a altas frecuencia

Los sensores activos utilizan principalmente la teacutecnica de compensacioacuten (masa

balanceada) por realimentacioacuten pero utilizan un transductor de desplazamiento como salida del sensor (Havskov y Alguacil 2003) por lo que no se trataraacuten en esta tesis

Las teacutecnicas para ampliar el ancho de banda para transductores de velocidad

(Alguacil 1996) maacutes frecuentemente utilizadas se basan en el uso de filtros ecualizadores (digitales o analoacutegicos) que refuerzan (boost) la ganancia a bajas frecuencias o en las teacutecnicas de realimentacioacuten que actuacutean sobre el propio sensor

40

La primera teacutecnica ha sido utilizada entre otros por Daniel (1979) para

estaciones portaacutetiles de periodo intermedio por Stauber (1983) en las estaciones de la red CALNET por Prothero y Schaecher (1984) en los sismoacutemetros de fondo oceaacutenico y por Roberts (1989) para ecualizar los sensores Mark L4-C 1 Hz utilizados en experimentos telesiacutesmicos en Nuevo Meacutejico

La segunda de las teacutecnicas utiliza las propiedades de los geoacutefonos

sobreamortiguados (Willmore 1961) Los polos de la ecuacioacuten (26) para sistemas sobreamortiguados son reales (ver la discusioacuten efectuada en el punto 251 para amortiguamientos mayores que la unidad figura 23) y la ganancia efectiva disminuye Esta teacutecnica presenta el liacutemite de la resistencia interna de la bobina por ello se utilizan resistencias negativas implementadas mediante componentes activos (el desarrollo y circuito praacutectico se puede encontrar en Alguacil 1996) de forma que se logra un gran sobreamortiguamiento sin disminuir la ganancia Posteriormente se utiliza la teacutecnica de ecualizacioacuten Este meacutetodo ha sido empleado en equipos comerciales de Lennartz Electronic (1987)

Burke et al (1970) rechaza esta teacutecnica de realimentacioacuten ya que la

combinacioacuten sismoacutemetro-amplificador presenta las mismas limitaciones que los grandes sismoacutemetros mecaacutenicos sin incrementar la SNR a una frecuencia dada Por ello amplifica los largos periodos utilizando un filtrado diferencial combinaacutendolos posteriormente con la sentildeal original

En ambos casos se necesita amplificar los periodos maacutes largos En los trabajos

citados esta amplificacioacuten se realiza por medio de filtros analoacutegicos reforzando las frecuencias inferiores a la de corte En realidad esta teacutecnica se basa en el principio de cancelacioacuten de polos introduciendo dos ceros que cancelen los polos del sensor e introduciendo dos polos en las posiciones deseadas para lograr una respuesta plana en el rango de frecuencias de intereacutes

En la figura 215 se muestra la ganancia adicional necesaria para ecualizar un

sensor Mark L4-C con y sin condensador para la misma resistencia de carga y si conectamos una resistencia negativa para obtener la misma ganancia

Figura 215- Amplificacioacuten que el ecualizador tiene que proveer para el caso de un Mark L4-C conresistencia de carga de 9k5Ω (azul) y ldquondash 2k13rdquoΩ (verde) En rojo se presenta el mismo resultado

cuando ademaacutes de la resistencia de 9k5Ω tiene un condensador serie de 20 microF

41

Como puede apreciarse el condensador de carga permite ecualizar con menor

ganancia que cuando no existe para un mismo valor de la resistencia de carga siendo la diferencia del orden de 5 dB

La teacutecnica de realimentacioacuten utilizando una resistencia negativa presenta la

ventaja de presentar una resistencia equivalente baja para la misma amplificacioacuten y simplifica el circuito del propio ecualizador ya que la cancelacioacuten se realiza sobre polos reales Por tanto se obtiene una mejor ecualizacioacuten que para el caso de incluir soacutelo la resistencia

Hay que sentildealar que la funcioacuten de transferencia propuesta en esta tesis (previa

a la ecualizacioacuten) es maacutes compleja que las dos soluciones anteriores por lo que el disentildeo de una ecualizacioacuten analoacutegica es mucho maacutes complejo Sin embargo la peacuterdida de rango dinaacutemico impuesta por la saturacioacuten electroacutenica es menor

Debemos sentildealar que si utilizamos un conversor AD con un gran rango

dinaacutemico no es necesaria la ecualizacioacuten analoacutegica ya que se puede realizar un filtro digital que ecualice la respuesta global sin peacuterdida del rango dinaacutemico

28 EL CIRCUITO AMPLIFICADOR

El convertidor AD utilizado (Crystal CS5322CS5323) tiene 129 dB de rango dinaacutemico tiacutepico para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

Si volvemos sobre la figura 214 podemos ver que dependiendo de lo que

deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten antes de la entrada al conversor AD En el caso de no amplificar (x1) el rango dinaacutemico del sistema disminuye debido a que a frecuencias inferiores a 3 Hz se alcanza la saturacioacuten mecaacutenica antes que la electroacutenica Para las otras amplificaciones sentildealadas en la figura este hecho se produce a frecuencias muy bajas fuera de la banda de intereacutes

Buforn et al (2002) presentan la red siacutesmica de Banda-Ancha ROAUCM

desplegada en el sur de Espantildea En su trabajo se presenta el estudio de ruido de la estacioacuten SFUC efectuado por Cesca et al (2001) figura 216

Figura 216- Densidad espectral del ruido siacutesmico para la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCM obtenida para el antildeo 1997 Las liacuteneas continuas corresponden a las 3 componentes (NS EW y Z)

mientras las discontinuas representan los modelos de ruido de Peterson

42

Como se aprecia en la figura la densidad espectral del ruido es del orden de 20

dB superior al modelo NLNM Debido a que en el mismo emplazamiento se encuentra la estacioacuten SCRT de la red de corto periodo que presenta un nivel de ruido cercano a la media de esta red podemos suponer que el ruido medio para las estaciones de corto periodo seraacute similar al de la estacioacuten de Banda Ancha mostrado en la figura

Si comparamos este resultado con las tensiones representadas en la figura 214

se observa que una amplificacioacuten de 198 dB (x97) seriacutea adecuada En definitiva deseamos no soacutelo obtener una red para el estudio de la

microsismicidad sino tambieacuten que sea capaz de resolver el ruido siacutesmico Por ello debemos amplificar la sentildeal en el orden de 20 dB antes de efectuar la conversioacuten AD

Hemos disentildeado un amplificador con ganancia seleccionable de 20 30 y 40

dB manteniendo las 3 posibilidades de amplificacioacuten representadas en la figura 214 Por otro lado el convertidor AD utiliza la teacutecnica Delta-Sigma con

arquitectura de sobremuestreo (256Kbits por segundo) de 4ordm orden para el modulador analoacutegico y posteriormente se deciman los datos mediante filtros digitales multi-etapa FIR (filtros de respuesta finita) de fase lineal

Virtualmente el sobremuestreo elimina la necesidad de filtros antialiasing

claacutesicos ya que se encuentran incluidos en convertidor Ademaacutes el polo alejado que hemos despreciado en la aproximacioacuten (debido a la inductancia L) hace que a alta frecuencia la respuesta se atenuacutee a razoacuten de 20 dBdeacutecada y por tanto estariacutea actuando indirectamente de filtro antialiasing

Para evitar ruido de alta frecuencia que pueda inducirse a la entrada del

convertidor se ha incluido un filtro paso bajo de elevada frecuencia de corte para que la respuesta a las frecuencias de intereacutes (inferiores a 625 Hz) no se modifique de forma apreciable tanto en amplitud como en fase

281 EL PREAMPLIFICADOR

En el disentildeo de la etapa de amplificacioacuten ha de tenerse presente que la

impedancia de entrada debe ser muy elevada para que no cargue al sensor ya que en caso contrario no podriacutean tratarse de forma independiente y la funcioacuten de transferencia global no seriacutea el producto de cada una de ellas (Ogata 1980)

Por otro lado deseariacuteamos una entrada diferencial que proporcione rechazo a

las posibles sentildeales inducidas por la red y eventualmente de ruidos inducidos en modo comuacuten Pero los amplificadores trabajando en modo diferencial presentan una baja impedancia de entrada en paralelo con la impedancia de carga del sensor

Rodgers (1992) compara el preamplificador inversor con el no inversor

sentildealando las ventajas e inconvenientes de cada uno realizando finalmente su estudio de ruido sobre un amplificador no inversor

43

En la figura 217 se muestra el esquema del preamplificador no inversor utilizado evitando el posible ruido inducido en modo comuacuten al situarlo cerca del sensor y usar cables altamente apantallados

SVOV

R12R

(105)

(274)

(866)

(20)

F

igura 217- Pre-amplificador de aislamiento con una configuracioacuten no inversora para obtener una granimpedancia de entrada (Soacutelo se muestran los elementos esenciales)

Considerando al amplificador operacional ideal la resistencia de entrada es infinita y la ganancia de tensioacuten viene dada por

1

21RR

VVA

s

oV +== (215)

La resistencia R2 puede tomar 3 valores diferentes (seleccionable por medio de

un microinterruptor) para poder obtener las amplificaciones de 16 26 y 36 decibelios ya que los 4 decibelios faltantes seraacuten proporcionados como veremos por el filtro de radiofrecuencia en la siguiente etapa Por ello debemos elegir valores de R1 y R2 con una razoacuten de 1895 3881 y 7843 respectivamente y evitando valores altos para no incrementar el ruido teacutermico (Johnson 1927) producido en ellas

Tomando valores comerciales para una tolerancia del 1 06 vatios y un

coeficiente de temperatura de 50ppmordmC hemos disentildeado el circuito con los siguientes valores R1 = 20Ω y R2 = 105 379 y 1245Ω obteniendo ganancias de 1592 2600 y 3602 decibelios respectivamente que podremos elegir en funcioacuten del ruido siacutesmico de sitio (La resistencia R2 se configura en escalera obteniendo su valor como suma acumulativa como se aprecia en la figura 217)

Amplificador Operacional

Realimentacioacuten Serie-Shunt

+

_

+_ A O V + V -( - )

RiRo

Vs

R1R2

Vo

Rin

Figura 218- Amplificador operacional real en configuracioacuten no inversora y su realimentacioacutennegativa serie-shunt seguacuten el esquema de la figura 217

44

Pero si tenemos presente el modelo de baja frecuencia de un amplificador operacional real (Millman 1987) representado en la figura 218 obtenemos las siguientes ecuaciones

( )

( ) ( )21

21211

1 212

1

1

2

1

1

RRRRRRRRRRRRAR

VVA

o

ooiioin

RARR

ARRAR

RAR

RR

s

oV

io

o

o

RR

io

o

io

o

+++++++

=

+++

++==

++

(216)

Comparando las ecuaciones (215) y (216) se puede comprobar faacutecilmente que

para que el amplificador real se comporte de forma cuasi-ideal es necesario disponer de una ganancia (Ao) y resistencia (Ri) diferencial muy altas

Para el amplificador operacional OP27 y con los valores de las resistencias R1

y R2 indicados obtenemos el mismo valor para la ganancia ideal (con un error del 00080 en el peor de los casos) y una resistencia de entrada Rin del orden de 20 GΩ (podemos considerarla como circuito abierto) Por tanto se puede considerar ideal y que no carga al circuito del sensor ya que la resistencia de entrada se encuentra en paralelo con la impedancia de carga del sensor

El efecto de la resistencia de entrada sobre la impedancia de carga del sensor se

puede despreciar en el rango de frecuencias de intereacutes siendo el error relativo para la resistencia de carga y para el condensador inferior al 10-3 ppm

Por tanto podemos considerar que el preamplificador no carga al sistema

(sensor) y es correcto obtener la funcioacuten de transferencia del sistema total por simple multiplicacioacuten de las correspondientes a cada bloque funcional La ecuacioacuten (215) representa la funcioacuten de transferencia para esta etapa

Otros factores que han influido en la eleccioacuten del amplificador operacional

OP27 son su bajo nivel de ruido tanto de tensioacuten como de corriente las bajas corrientes y tensiones de descentrado (ldquooffsetrdquo) Ademaacutes se han tenido presentes el ldquoslew raterdquo o velocidad de crecimiento (SR) y el producto de la ganancia por el ancho de banda ambos deben ser lo maacutes alto posibles

Rodgers (1994) compara el ruido de diversos conjuntos sensor-

preamplificador y en el caso del sensor Mark L-4C los resultados obtenidos con este amplificador operacional resultaron ser adecuados

282 EL FILTO ANTIALIASING Ya hemos comentado que el propio convertidor AD proporciona filtros

antialiasing (bateriacutea de filtros FIR) y ademaacutes que en el modelo maacutes real del sismoacutemetro el polo no dominante (que hemos despreciado ecuacioacuten (25)) actuacutea a partir de las altas frecuencias proporcionando capacidad de antialiasing

A pesar de ello hemos incluido un filtro antialiasing de 2ordm orden utilizando

una seccioacuten Sallen y Key (Millman 1987) con un amplificador operacional en modo

45

no inversor y realimentacioacuten positiva para evitar posibles interferencias de radio frecuencia

Para evitar rizados en la banda de intereacutes se ha optado por el disentildeo de un filtro

paso bajo Butterworth (maacutexima planitud en la banda de paso) y frecuencia de corte suficientemente alta para que en la banda de intereacutes los errores en ganancia y fase se puedan despreciar Obseacutervese que la frecuencia de Nyquist es de 128 KHz ya que el convertidor AD hace un muestreo a 256 Kbits por segundo

La funcioacuten de transferencia para este circuito (representado esquemaacuteticamente

en la figura 219) es

( ) ( )[ ]

a

bF

F

F

RRA

sACRRRCsCCRRAsH

+=

+minus+++=

1

11)(

134322

2143 (217)

inV

R3

Ra

R4

outVRb

C2

C1

Figura 219- Seccioacuten paso-bajo Sallen y Key utilizando un amplificador en configuracioacuten no inversora(realimentacioacuten positiva)

La funcioacuten de transferencia normalizada en frecuencia (wo=1) para un filtro paso bajo Butterworth de 2ordm orden puede encontrarse faacutecilmente en numerosos textos (por ejemplo Millman (1987) y Kuo (1966)) Efectuando una sencilla transformacioacuten obtenemos la expresioacuten del filtro para cualquier frecuencia de corte y ganancia ldquoKrdquo

22

2

2)(

cc

c

wswsKwsH

++= (218)

Comparando las ecuaciones (217) y (218) obtenemos

( ) ( )2143

13432

2143

2

12

1

CCRRACRRRCw

AKCCRR

w

Fc

Fc

minus++=

==

46

Hay que observar que en las ecuaciones anteriores tenemos 2 grados de libertad ya que tenemos 5 incoacutegnitas y 3 ecuaciones Por esta razoacuten es frecuente utilizar resistencias y condensadores de igual valor al objeto de simplificar la fabricacioacuten del circuito Con estas condiciones las ecuaciones se reducen a

( ) FFc AKACR

w

CCRR

=minus==

==

321

13

2143

(219)

Al objeto de que el error en ganancia y en fase dentro de la banda de intereacutes

sea despreciable hemos elegido una frecuencia de corte muy alta fc = 800 Hz pero muy inferior a la frecuencia de Nyquist

Tomando C = 47nF obtenemos un valor para las resistencias de 423kΩ y una

ganancia AF de 15858 (4005 dB) Por tanto la relacioacuten entre las resistencias utilizadas en el lazo de realimentacioacuten es de Ra = 17071 Rb Con objeto de minimizar el nuacutemero de valores utilizados asiacute como su dispersioacuten (razoacuten entre el menor y mayor valor de las resistencias) elegimos Ra = 423kΩ por lo que Rb = 248kΩ

Tomando para las resistencias (tolerancia del 5 y de 066 vatios) y para los

condensadores los valores comerciales maacutes proacuteximos (C1 = C2 = 47nF R3 = R4 = Ra = 4k3 y Rb = 2k4) la funcioacuten de transferencia del filtro resulta ser

22

2

2)(

cceq

cF

wswhswAsH

++= (220)

con una frecuencia de corte de 7875 Hz una ganancia efectiva AF de 15581 (38521 dB) y un amortiguamiento equivalente (heq) de 07209

29 LA RESPUESTA TOTAL DEL SISTEMA

La respuesta global viene dada por el producto de las funciones de transferencia del

sensor preamplificador y filtro antialiasing Si no despreciamos el polo maacutes alejado la funcioacuten de transferencia total viene dada por la siguiente expresioacuten

( )( )( ) 22

2

2222

2

2121)( 2

cceq

cFv

MCG

ooo

L

wswhswAA

sRCsLCswswssCsRGsH

++++++++minus

(221)

donde R = Ri + RL suma de la resistencia interna de la bobina y la resistencia de

carga y C es la capacidad del condensador de carga Pero la ecuacioacuten anterior puede aproximarse por la siguiente dentro del rango de

frecuencias de intereacutes (flt6250Hz) como ya se ha comentado

( )( )( ) FV

eqeqeq

AAwswsps

szsGsH 22

2

2)(

++++primeminus

(222)

47

siendo Grsquo la ganancia del sensor en la banda de paso z el cero real p el polo real dominante weq la nueva frecuencia natural del sistema cargado y ξeq el amortiguamiento efectivo equivalente (resultante del par de polos complejo conjugados)

En la tabla 2VI se muestran los valores de los paraacutemetros de la ecuacioacuten anterior

para los valores sentildealados en los puntos anteriores

Grsquo z p ξeq feq

175643 (4489 dB) 52632 74775 05358 06688 Hz

AV (seleccionable) AF625 (1592 dB) 1995 (2600 dB) 6325 (3602 dB) 156 (385 dB)

Tabla 2VI- Valores nominales de los paraacutemetros de la ecuacioacuten 222 correspondiente al sistema completo sismoacutemetro (con carga capacitiva) preamplificador y filtro La ganancia en tensioacuten del preamplificador se puede

seleccionar entre los tres valores indicados

Por tanto podemos amplificar (preamplificador y filtro) la salida del sensor en 1977

2985 oacute 3987 decibelios valores muy proacuteximos a los inicialmente proyectados Sentildealemos que aunque la frecuencia del teacutermino de 2ordm orden es de 06688 Hz la

frecuencia de corte del sistema es menor debido al efecto del polo y cero reales siendo de 065 Hz

En la figura 220 se muestra el error total cometido al efectuar la aproximacioacuten de la

ecuacioacuten (221) por la (222)

F

de

igura 220- Error relativo () en amplitud y fase cometido al aproximar la ecuacioacuten (221) por la (222) para la funcioacuten de transferencia total del sistema

Como puede apreciarse en la figura el error en amplitud es inferior al 02 (en

cibelios) mientras que en fase no supera el 8 siendo maacutes acusado a altas frecuencias

48

Por tanto para calibrar el instrumento se ajustaraacuten los paraacutemetros de la ecuacioacuten

(222) sobre los datos que se obtengan (ver capiacutetulo de Calibracioacuten) En el apeacutendice A se incluye la lista de componentes utilizados

210 EL RUIDO DEL SENSOR

La sensibilidad del sensor expresa la miacutenima sentildeal que es capaz de detectar Entendiendo por sentildeal tanto los microsismos como el ruido siacutesmico la sensibilidad estaraacute limitada por el ruido generado teacutermicamente en sus elementos disipativos tanto mecaacutenicos como electroacutenicos

El ruido del sensor presenta dos oriacutegenes El movimiento ldquobrownianordquo del sistema

mecaacutenico ldquomasa-muelle-amortiguadorrdquo asociado a la disipacioacuten de energiacutea mecaacutenica en forma de calor y que da cuenta del amortiguamiento de la masa y en segundo lugar el ruido generado en la resistencia interna de la bobina y en el circuito externo asociado (resistencia de carga y resistencia interna del condensador real) que da cuenta del proceso disipativo de la energiacutea eleacutectrica en forma de calor

Ademaacutes tendremos que antildeadir el ruido generado en el preamplificador (ruido de

tensioacuten y corriente del amplificador operacional) y sus resistencias asociadas No incluiremos el ruido generado en el filtro ya que su potencia seraacute al menos unas 400 veces menor (depende de la amplificacioacuten seleccionada) que la generada por el preamplificador y podemos despreciarlo

Aunque los elementos no disipativos no producen ruido las bobinas y condensadores

reales presentan ciertas fugas por lo que el modelo equivalente es el de una bobina o condensador ideal con una resistencia interna en serie o paralelo respectivamente

Esta generacioacuten de ruido es especialmente grave a bajas frecuencias donde la

respuesta del sensor es menor

2101 MOVIMIENTO BROWNIANO En 1827 el botaacutenico ingleacutes Brown observoacute un movimiento erraacutetico en zig-zag

de avance y retroceso de las partiacuteculas de polen suspendidas en el aire La teoriacutea cineacutetica que explica este fenoacutemeno a partir de los choques de las moleacuteculas del medio con las partiacuteculas se desarrolloacute con posterioridad a principios del pasado siglo XX

Tanto la teoriacutea cineacutetica claacutesica como la teoriacutea estadiacutestica de Maxwell-

Boltzmann coinciden en que la energiacutea cineacutetica media de las moleacuteculas es de ldquon2 kB Trdquo donde n es el nuacutemero de grados de libertad kB es la constante de Boltzmann y T la temperatura absoluta (Sears FW y Salinger GL 1980)

De acuerdo con este resultado un peacutendulo mecaacutenico con un grado de libertad

(como el vertical de la figura 21) y en equilibrio teacutermico tiene una energiacutea cineacutetica media dada por Bk T1

2 La explicacioacuten se encuentra en el intercambio de energiacutea

49

que se produce en la colisioacuten de las moleacuteculas con el peacutendulo Si el peacutendulo tuviese maacutes energiacutea acelerariacutea las moleacuteculas que colisionan mientras que si la energiacutea fuese inferior los choques de eacutestas incrementariacutean la aceleracioacuten del peacutendulo

Si aplicamos este principio a la ecuacioacuten 21 sustituyendo el teacutermino de la

izquierda debido al movimiento del suelo por la fuerza ejercida por la colisioacuten de las moleacuteculas sobre el peacutendulo y teniendo en cuenta que el movimiento de las moleacuteculas individuales es independiente e incorrelado podemos deducir (Aki y Richards 1980) la densidad espectral de potencia de la aceleracioacuten equivalente del movimiento browniano

( )Hz

mswM

TkuS ooB

nn

222 8 minus

== ξampamp (223) siendo kB la constante de Boltzmann (138 x 10-23 juliosK) y T la temperatura

absoluta ambiente (293 K) La densidad espectral de potencia del ruido Browniano es independiente de la

frecuencia siendo inversamente proporcional a la masa y directamente proporcional a su amortiguamiento y frecuencia natural

A efectos de contabilizar todos los ruidos presentes a la entrada del

preamplificador debemos convertir el ruido browniano (Snn) a su equivalente densidad espectral de tensioacuten por medio de la siguiente foacutermula (Rodgers 1992 ecuacioacuten 12)

HzV

wSjwTS nn

vvnn

22

2 )( sdot= (224)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica densidad espectral de tensioacuten en la entrada al

preamplificador

2102 RUIDO JOHNSON El ruido Johnson (Johnson 1927)se produce en los elementos disipativos

electroacutenicos esto es en las resistencias y es proporcional a su valor y a la temperatura (medida en escala absoluta) Los condensadores y bobinas son elementos almacenadores de energiacutea por lo que no deberiacutean producir este tipo de ruido pero debido a que los elementos reales presentan resistencia interna asociada podemos considerar a la bobina y al condensador como elementos ideales con una resistencia interna asociada en serie o paralelo respectivamente

Este ruido se origina debido al intercambio aleatorio de energiacutea teacutermica y de

potencial eleacutectrico y de corriente en la resistencia ldquoRrdquo no dependiendo del mecanismo de conduccioacuten y su densidad espectral de potencia es

( )HzV

Bnn TRkJ 24= (225)

50

Utilizando la ecuacioacuten (A27) del apeacutendice A de Rodgers (1992) calculada para un amplificador no inversor obtenemos la siguiente expresioacuten para la densidad espectral de potencia de tensioacuten a la entrada debido al ruido Johnson

[ ] [ ] [ ] thAARR

Binn ZRRTkJVV

Re4 212

21 1

2 ++= sdot (226)

donde Re[Zth] es la componente resistiva de la impedancia equivalente de Theacutevenin del sensor (incluyendo la impedancia de carga) y el subiacutendice ldquoirdquo se refiere a la entrada del preamplificador

Para calcular Zth basta aplicar el teorema de Theacutevenin sobre los terminales de

salida de la figura 22 cambiando la resistencia de carga por la impedancia propuesta (resistencia y condensador serie) Para simplificar los caacutelculos usamos las equivalencias mecaacutenicas y eleacutectricas

Tal y como sentildeala Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

seleccionamos la analogiacutea fuerza-corriente que se muestra en la tabla 2VI ya que cada elemento tiene una clara interpretacioacuten fiacutesica (Byrne 1961)

Sistema mecaacutenico Sistema eleacutectrico

Fuerza (par) Corriente (i) Masa (inercia) Condensador (C)

Coeficiente de friccioacuten viscosa Conductancia (1R) Constante de resorte Admitancia inductiva (1L)

Desplazamiento Enlace de flujo magneacutetico (ψ) Velocidad Tensioacuten (e v)

Tabla 2VI-Magnitudes anaacutelogas en la analogiacutea fuerza-corriente (Ogata 1980 Byrne 1961)

A partir de las ecuaciones (23) y (211) se puede construir el circuito

equivalente del sistema mecaacutenico-eleacutectrico donde la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo del sensor electromagneacutetico (velocidad) viene representada por un transformador (figura 221)

-Vs

M

1k 1 D

1G

L Ri

RL

C

Z th

Vth

Zth

in

respec

Figura 221- Circuito equivalente del transductor de velocidad (analogiacutea fuerza-corriente) y su equivalente de Theacutevenin donde ldquoLrdquo y ldquoRirdquo representan la inductancia y resistencia de la bobina tivamente El generador ldquo-Vsrdquo es la velocidad del suelo (ms-1) donde se ha incluido el signo para que

exista acuerdo en fase mientras que ldquoVthrdquo es su equivalente de Theacutevenin en voltios

51

Al resolver el circuito de la izquierda utilizando las relaciones entre tensiones

e impedancias del transformador ideal (Kuo 1966 paacutegina 263) obtenemos las siguientes expresiones

( )( ) )(2

)(

2

222

sTGs

wswsRLssZ

VsTV

voooiM

G

th

svth

sdot++++

minus=

sdot=

ξ (227)

donde ldquoTv(s)rdquo es la funcioacuten de transferencia del transductor de velocidad dado por la ecuacioacuten (212) Debe observarse que el signo negativo de la impedancia de Theacutevenin compensa el de la funcioacuten de transferencia y que aunque en la expresioacuten no aparezca la impedancia de carga eacutesta interviene en la expresioacuten que toma la funcioacuten de transferencia Por otro lado la expresioacuten para la tensioacuten de Theacutevenin concuerda con la ecuacioacuten (224) como era de esperar para la densidad espectral de tensioacuten equivalente al movimiento browniano expresado en teacuterminos de velocidad

Si bloqueamos la masa (para el Mark L4-C basta con invertir la posicioacuten del

sensor) la impedancia de Theacutevenin toma la siguiente expresioacuten

( )( )1

12 ++

++=

RCsLCsRLsCsRZ iL

th (228)

Debemos puntualizar que en la expresioacuten del ruido debemos utilizar la ecuacioacuten (227) pero la medida de ruido con sensor bloqueado puede realizarse directamente por lo que hemos incluido la expresioacuten a efectos de comprobacioacuten

De los 3 sumandos que componen el ruido Johnson soacutelo el tercero es funcioacuten

de la frecuencia variando proporcionalmente a la parte real de la impedancia de Theacutevenin calculada anteriormente En la figura 222 se muestra la componente disipativa de dicha impedancia ldquoversusrdquo la frecuencia

Figura 222- Impedancia de Theacutevenin en moacutedulo y fase Ademaacutes se representa la parte real (disipativa) y la imaginaria (no disipativa)

52

Podemos observar que la impedancia es principalmente disipativa algo mayor

para bajas frecuencias que para las altas y presenta un ligero aumento (resonancia) en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz)

Si bloqueamos la masa la resonancia desaparece (liacutenea punteada) Aunque no

se ha representado la componente no disipativa (parte imaginaria de la ecuacioacuten (228)) es menor que la componente disipativa

A partir de la curva de fase se observa que presenta efecto capacitivo (corriente

en atraso) entre 06 y 20 Hz mientras que el efecto es inductivo (corriente adelantada respecto a la tensioacuten) para el resto de las frecuencias A muy bajas frecuencias la fase es praacutecticamente nula y la impedancia se comporta como una resistencia praacutecticamente pura

En al caso de bloqueo de la masa el comportamiento es algo diferente El

comportamiento presenta efecto capacitivo hasta los 9 Hz mientras que para frecuencias mayores presenta un efecto inductivo Al igual que en el caso sin bloqueo a muy bajas frecuencias se comporta como una resistencia pura la principal diferencia estriba en que con el sensor bloqueado la tendencia es capacitiva (fase negativa aunque muy pequentildea)

2103 RUIDO DE TENSION EN EL PREAMPLIFICADOR El modelo de ruido para un amplificador no inversor lo podemos encontrar en

Rodgers (1992 apeacutendice A) y que presentamos en la figura 223

thV ooV

R12R

Rth

nnVnn-I

nn+I

Figura 223- Modelo de ruido de tensioacuten y corriente para un amplificador no inversor Todas las variables(excepto Vth) son densidades espectrales de potencia El subiacutendice ldquonnrdquo se refiere a los terminales de

entrada mientras que el subiacutendice ldquooordquo estaacute relacionado con la salida

53

La densidad espectral de potencia del ruido de tensioacuten referida a la entrada la

encontramos en Rodgers (1992 ecuacioacuten A17)

nnvnn VE = (229)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica ruido de tensioacuten La densidad espectral de ruido de tensioacuten para el amplificador operacional OP27 viene dada por

HzfeffeE ceHz

nVno

cenonn 72312 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (230)

2104 RUIDO DE CORRIENTE EN EL PREAMPLIFICADOR Para un amplificador operacional no inversor la corriente del ruido (Inn+) fluye

a traveacutes del sismoacutemetro (Rodgers 1992 apeacutendices A y B) y por tanto la densidad espectral de tensioacuten generada por la corriente de ruido es

nnthnnthnninn IZRR

RRIZIRR

RRE sdot⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

⎡+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+

=sdot+sdot⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

= +minus2

2

21

2122

21

21 (231)

donde el subiacutendice ldquoirdquo indica que la densidad espectral de ruido es generada por le corriente y hemos asumido que Inn+ = Inn- = Inn (Rodgers 1992)

En el caso del amplificador operacional OP27 la densidad espectral de

corriente viene dada por la siguiente expresioacuten

HzfiffiI ciHz

pAno

cinonn 1404012 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (232)

El ruido de corriente tomaraacute distinto valor para el caso de masa bloqueada del

que en realidad corresponde pero como ya hemos mencionado la medida con bloqueo de la masa es directa y sirve a modo de comprobacioacuten de caacutelculos

2105 EL RUIDO TOTAL DEL SENSOR El ruido total por tanto es la suma del ruido browniano de la masa el ruido

Jonhson generado en las resistencias y del ruido de tensioacuten y corriente del operacional utilizado

Debido a que los ruidos los hemos supuesto incorrelados se verifica el

principio de adicioacuten de potencias y por ello los hemos tratado de forma independiente

54

Por tanto la densidad espectral de ruido expresados en teacuterminos de tensioacuten a la entrada del preamplificador responde a la siguiente ecuacioacuten

innvnninnvnnvv EEJSP +++= (233)

Los sumandos de la ecuacioacuten anterior vienen dados por las ecuaciones (224)

(226) (229) y (231) respectivamente Conviene sentildealar que la expresioacuten para la impedancia de Theacutevenin (ecuacioacuten

(227)) variacutea si bloqueamos la masa (ecuacioacuten (228)) afectando tanto al ruido Johnson como al de corriente del operacional

Los modelos de ruido de tensioacuten y corriente del amplificador operacional

OP27 dados por las ecuaciones (230) y (232) respectivamente se han tomado de Rodgers (1992) y concuerdan con las especificaciones de Texas Instruments (2000)

En las figuras 224 y 225 se muestra la densidad espectral del ruido total y la

contribucioacuten de cada uno de los sumandos calculadas para la combinacioacuten del sensor Mark L4-C con el preamplificador no inversor OP27 sin y con bloqueo de la masa respectivamente Al objeto de poder compararlo con el ruido siacutesmico se presentan ademaacutes las curvas correspondientes a los modelos de alto y bajo ruido de Peterson

Figura 224- Densidad espectral de ruido expresado en teacuterminos de voltaje a la entrada delpreamplificador junto al modelo de bajo y alto ruido de Peterson Sensor sin bloquear

55

amsel

cordoRo

en frepre

hemThsierea

lim(cosegreclos

Figura 225- Densidad espectral de ruido medida en voltaje a la entrada del preamplificador conel sensor bloqueado Para comparacioacuten se presenta el NLNM y NHNM

Aunque las curvas de las figuras anteriores han sido calculadas para la maacutexima plificacioacuten la variacioacuten para las otras dos amplificaciones que pueden ser eccionadas es despreciable

Como puede apreciarse a bajas frecuencias domina el ruido generado por el de

riente del amplificador operacional utilizado mientras que para altas frecuencias mina el ruido Johnson coincidiendo con los resultados de Riedesel et al (1990) y dgers (1992 y 1994)

El efecto de la resonancia en el valor de la impedancia de Theacutevenin (analizado

el punto 2102) no es importante debido a que se presenta en el rango de cuencias del pico del ruido microsiacutesmico por lo que este efecto en el ruido del amplificador es inferior al ruido siacutesmico

El teacutermino que tiene mayor influencia en el ruido Johnson para el disentildeo que

os utilizado es el producido por la componente disipativa de la impedancia de eacutevenin es decir el producido por combinacioacuten del sensor e impedancia de carga ndo unas 1000 veces mayor que el correspondiente a las resistencias de la limentacioacuten del operacional

En ausencia de preamplificador el ruido es principalmente tipo Johnson y

ita la capacidad del sensor para el estudio del ruido siacutesmico A bajas frecuencias rte del ruido Johnson con la curva NLNM) el liacutemite se presenta en 005 Hz (20 undos) para un Mark L4-C (Havskov y Alguacil 2003) Este liacutemite se encuentra ortado por el ruido generado en el preamplificador hasta 01 Hz coincidiendo con resultados de Rodgers (1992 y 1994)

56

Anaacutelogamente podemos observar que el Mark L4-C sin amplificador no puede

resolver el ruido siacutesmico a partir de unos 15 Hz Nuevamente el ruido generado por el preamplificador lo recorta hasta los 11Hz pero en este caso la diferencia no es tan apreciable

Riedesel et al (1990) obtiene mejores resultados con el operacional icl421de

General Electric que con el OP27 de Texas Instruments (antiguamente de Precision Monolitics) presentando un liacutemite inferior de 006 Hz pero debemos observar que utiliza una configuracioacuten inversora en el preamplificador en ambos casos

Rodgers (1992 y 1994) estudia el ruido para el caso del operacional OP27 no

inversor obteniendo resultados similares Se hace notar que si el ruido siacutesmico presente se ajusta al modelo de alto ruido

de Peterson (NHNM) el ancho de banda en el que el Mark L4-C puede observarlo aumenta considerablemente desde 0025Hz (40 segundos) hasta maacutes allaacute de los 100 Hz Como ya se comentoacute en el punto 28 (figura 216) el ruido siacutesmico esperado para las estaciones de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho presenta una densidad espectral intermedia entre el modelo de bajo y alto ruido Por ello podemos esperar resolver el ruido siacutesmico maacutes allaacute de los 10 segundos y por encima de los 11 Hz

En la figura 226 se muestra la densidad espectral en aceleracioacuten del ruido y de

los modelos de Peterson ya que es la forma maacutes utilizada en muchas de las referencias Debe observarse que las conclusiones no variacutean ya que la uacutenica diferencia con la figura 224 es que todas las curvas se dividen por el cuadrado de la funcioacuten de transferencia y se multiplican por el cuadrado de la frecuencia angular (paso de densidad espectral de velocidad a la correspondiente en aceleracioacuten)

Figura 226- Densidad espectral de ruido en aceleracioacuten frente a los modelos de ruido de Peterson (NLNM y NHLM)

57

En la figura se observa que el ruido browniano es despreciable frente al ruido

total en todo el espectro Ademaacutes se mantiene inferior a cualquiera de las demaacutes contribuciones excepto en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz) que es del mismo orden que el ruido de tensioacuten originado por el amplificador operacional OP27

En definitiva hemos modificado los disentildeos usualmente empleados en dos

sentidos introduccioacuten de un condensador en serie con la resistencia de carga y la configuracioacuten no inversora del preamplificador

El efecto que produce el condensador sobre el ruido radica principalmente en

un ligero aumento del ruido Johnson a bajas frecuencias despreciable debido a que en este rango de frecuencias domina el ruido de corriente del amplificador operacional

En cuanto a la configuracioacuten no inversora provoca que la corriente fluya por el

sensor aumentando el ruido de corriente ldquoEnnirdquo pero se compensa por el uso de resistencias maacutes pequentildeas y al hecho de tener una impedancia de entrada muy alta

Finalmente destacar que la configuracioacuten utilizada aumenta el ancho de banda

del sensor manteniendo la misma ganancia para altas frecuencias y aumentaacutendola en el orden de 5 dB en las bajas (inferiores a la frecuencia de corte) sin incrementar de forma apreciable el ruido total

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60

CAPITULO 3

SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31Introduccioacuten 62 32Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

33El convertidor AD sigma-delta 67

331 Sobremuestreo 69 332 Filtros anialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystal 71

34Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 74

341 El protocolo EPP 74 342 La interface Serie-Paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35Sincronismo y base de tiempos 83 36La fuente de alimentacioacuten 84 37Bibliografiacutea 86

61

31 INTRODUCCIOacuteN

Los sistemas de adquisicioacuten podemos clasificarlos en tres categoriacuteas baacutesicas (Trnkoczy et al 2002) atendiendo a la tecnologiacutea utilizada analoacutegicos mixtos y digitales

bull Los sistemas de adquisicioacuten analoacutegica trabajan con variables eleacutectrico-mecaacutenicas registrando las sentildeales sobre papel o cinta Presentan un bajo margen dinaacutemico y poca resolucioacuten Estos sistemas pueden ser portaacutetiles como el sistema desarrollado por Prothero et al (1971) o bien operar por telemetriacutea como la red CALNET (Bakun et al 1994) en sus inicios Actualmente se encuentra en desuso aunque todaviacutea los podemos encontrar formando parte de sistemas mixtos como por ejemplo en la red de corto periodo del ROA y la RSUG (Red siacutesmica de la Universidad de Granada) que mantienen el registro sobre tambor principalmente por tradicioacuten

bull Los sistemas mixtos utilizan sistemas analoacutegicos hasta la recepcioacuten de datos en la estacioacuten Central (normalmente viacutea radio) donde se efectuacutea la conversioacuten a digital tras demultiplexar las sentildeales Posteriormente los datos son procesados y archivados digitalmente utilizando un PC Aunque tambieacuten presentan un bajo rango dinaacutemico presentan la ventaja de beneficiarse de las teacutecnicas de procesado digital y su bajo coste Muchas redes locales de corto periodo utilizan este tipo de sistemas como las ya mencionadas del ROA y RSUG (Alguacil 1986) aunque no se utilizan en nuevas instalaciones

bull En los sistemas digitales uacutenicamente el sensor y su electroacutenica asociada son analoacutegicos El rango dinaacutemico suele ser mucho mayor que en los sistemas anteriores dependiendo principalmente del convertidor AD utilizado desde 72 dB (12 bits) hasta 140 dB (24 bits) Estos sistemas se desarrollaron a partir de finales de los 70 paralelamente a la difusioacuten y desarrollo de los ordenadores personales Un buen ejemplo es el descrito por Bolt et al (1988) utilizado en la red BDSN (Berkley Digital Seismograph Network) o por Muntildeoz et al (1986) para una red siacutesmica digital portaacutetil capaz de operar durante una crisis volcaacutenica La capacidad de proceso el consumo de potencia y la resolucioacuten de los conversores ha evolucionado de forma que hoy en diacutea los disentildeos son mucho maacutes potentes y versaacutetiles

Como ya hemos mencionado en los sistemas digitales soacutelo el sensor y su electroacutenica

continuacutean siendo analoacutegicos El diagrama de bloques se representa en la figura 31

Figura 3 1- Diagrama de bloques de un sistema de adquisicioacuten digital moderno La entrada del sensor se refiere a la salida de los amplificadores analoacutegicos con sus filtros (incluyendo el filtro antialiasing) El GPS

puede estar conectado bien al digitizador bien al ordenador (Havskov y Alguacil 2003)

62

32 CONVERSION ANALOGICO-DIGITAL

Como se observa en la figura 31 el primer paso que debemos efectuar es la

conversioacuten a forma digital de la salida analoacutegica del sistema sensor Debemos observar que con el teacutermino digital nos referiremos (al igual que en la mayoriacutea de textos) a su acepcioacuten general es decir a una sentildeal discreta (muestreada a intervalos de tiempo) y digital (amplitud cuantizada en niveles discretos)

El proceso de conversioacuten analoacutegico-digital involucra por tanto dos procesos

Primero debemos muestrear la sentildeal en determinados instantes de tiempos y en segundo lugar debemos traducir la amplitud de la muestra a un valor numeacuterico siguiendo un determinado coacutedigo es decir cuantificar o digitalizar

321 TEOREMA DE MUESTREO (DISCRETIZACION)

La operacioacuten de muestreo de una sentildeal viene definida por la ecuacioacuten

suminfin

minusinfin=

+=n

nTttfnTf )()()( δ (31)

Pero para que la sentildeal f(t) pueda ser reconstruida a partir de sus muestras el

teorema de muestreo impone que la sentildeal no debe tener energiacutea por encima de la mitad de la denominada ldquofrecuencia de Nyquistrdquo (normalmente coincide con la frecuencia de muestreo ldquo Tfm ∆= 1 ldquo) Dicho de otra forma si queremos muestrear una sentildeal de banda limitada ldquoWrdquo debemos elegir una frecuencia de muestreo de al menos el doble de la frecuencia mayor de las componentes espectrales de la sentildeal (frecuencia de Nyquist fN=2W)

Cuando la sentildeal no sea limitada en banda o la frecuencia de muestreo sea

inferior a la de Nyquist se produce el fenoacutemeno denominado ldquoaliasingrdquo o solape Este fenoacutemeno que se evita utilizando filtros ldquoantialiasingrdquo es ampliamente conocido y es explicado en detalle en numerosos textos como por ejemplo Scherbaum (1996) y Hernando Raacutebanos (1982)

En la praacutectica si el espectro de la sentildeal tiende asintoacuteticamente a cero y

elegimos una frecuencia de muestreo suficientemente alta el efecto de solapamiento puede ser despreciado

Debemos observar que la secuencia infinita de muestras ldquof(nT)rdquo de la ecuacioacuten

(31) toma los valores originales de la amplitud de la sentildeal en los instantes muestreados y por tanto la amplitud puede tomar cualquier valor real (analoacutegico)

En la figura 32 se muestra graacuteficamente todo el proceso de muestreo tanto en

el plano temporal como su equivalencia en el dominio de la frecuencia Supondremos que la sentildeal se ha cuantizado y se incluye la interpretacioacuten de la transformada discreta de Fourier

Otro aspecto importante que se ha tenido en cuenta radica en el hecho de que

siempre trabajamos con ventanas temporales de mayor o menor duracioacuten y no con la sentildeal muestreada que seriacutea de duracioacuten infinita

63

x(t)

t

|x(t)|

f

f

f

f

f

f

f

t

t

t

t

t

t

( a )

( b )

( c )

( d )

( e )

( f )

( g )

Figura 3 2- Esquema del proceso de muestreo visto desde el plano temporal (izquierda) y del de la frecuencia (derecha) a) Sentildeal original b) Tren de impulsos a intervalos ∆T c) Resultado de la multiplicacioacuten

temporal de ldquoardquo y ldquobrdquo d) Ventana temporal (fichero) e) Multiplicacioacuten temporal de ldquocrdquo y ldquodrdquo f) Tren de deltas en frecuencia g) Multiplicacioacuten en frecuencia de ldquoerdquo y ldquofrdquo (Hernando Raacutebanos 1982)

64

El efecto de ldquoventanearrdquo la sentildeal en el dominio del tiempo se corresponde con

la convolucioacuten en el dominio de la frecuencia del espectro de la sentildeal con una funcioacuten ldquosincrdquo cuyo ancho es inversamente proporcional a la duracioacuten ldquoτrdquo de la ventana Ya que la funcioacuten delta se puede interpretar como el liacutemite de la funcioacuten ldquosincrdquo cuando ldquo1τ rarr 0rdquo el error cometido en el caacutelculo del espectro seraacute menor cuanto mayor sea la duracioacuten de la ventana

Finalmente debemos observar que aunque la sentildeal es discreta su espectro es

continuo Al efectuar la transformada discreta de Fourier muestreamos de hecho el espectro de la sentildeal en el dominio de la frecuencia El resultado equivale a suponer que la sentildeal ldquoventaneadardquo es perioacutedica (figura 32 g)

322 MUESTREO PRACTICO

En la praacutectica es imposible implementar un delta de Dirac efectuaacutendose el muestreo real mediante un pulso de muy corta duracioacuten muestreo instantaacuteneo Desde el punto de vista de la transformada de Fourier esto significa convolucionar el espectro de la sentildeal original no con un tren o ldquopeinerdquo de deltas sino con un peine de funciones ldquosincrdquo Es el denominado efecto de apertura por el que el espectro aparece modulado por una funcioacuten ldquosincrdquo (muestreo instantaacuteneo) que seraacute menos acusado cuanto menor sea la duracioacuten del pulso muestreador

sumsum minussdot=hArrminussdot=m

sspim

pi mffXfPffXmTtpmTxtx )()()()()()( (32)

donde ldquoxpi(t)rdquo es la sentildeal muestreada T y fs son el intervalo y la frecuencia de muestreo respectivamente ldquop(t)rdquo es el pulso muestreador y ldquoP(f)rdquo su correspondiente espectro

El tren de pulsos muestreadores se ven multiplicados por la muestra de la sentildeal

en el instante correspondiente En frecuencia el espectro perioacutedico de la sentildeal muestreada se ve modulado por la forma del espectro del pulso muestreador

Otra forma de realizar el muestreo praacutectico es el denominado muestreo natural

donde el espectro no se ve distorsionado aunque en cada armoacutenico aparezca multiplicados por un factor de escala (Hernando Raacutebanos 1982)

sumsum minussdotsdot=hArrminussdot=m

ssspnm

pn mffXmfPffXmTtptxtx )()()()()()( (33)

Podemos ver como el tren de pulsos se encuentra multiplicado por la sentildeal

original y no por su muestra mientras que en el plano de la frecuencia el espectro se encuentra multiplicado por un factor de escala constante pero que variacutea de un armoacutenico a otro

A pesar de los efectos mencionados si el muestreo se ha efectuado

correctamente (teorema de muestreo) siempre podriacuteamos recuperar la sentildeal original analoacutegica mediante el filtro interpolador adecuado

65

323 CUANTIZACION O DIGITALIZACION

El proceso de cuantizacioacuten se encarga de traducir la amplitud (todaviacutea

analoacutegica) a un valor numeacuterico siguiendo un coacutedigo binario En la figura 33 se muestra un simple ADC que traduciriacutea la tensioacuten analoacutegica

ldquoVINrdquo a un valor numeacuterico representado por 2 bits

e

Figura 3 3- Esquema de un ADC de 2 bits VIN representa la tensioacuten de la sentildeal que deseamos cuantizar VRef s el voltaje de referencia L1 L2 y L3 son las salidas de los respectivos comparadores que es codificado en los

dos bits de salida B0 y B1 (Havskov y Alguacil 2003)

Como podemos observar se compara la tensioacuten de entrada con tres tensiones generadas a partir de la tensioacuten de referencia VRef Si la tensioacuten de entrada es mayor o igual que una de estas tensiones (pe la correspondiente a L2) tambieacuten seraacute mayor que las de menor valor por ello soacutelo hay 4 combinaciones o estados posibles para L1 L2 y L3 El codificador traduce estos cuatro estados posibles representaacutendolos en binario con dos bits

Aunque en nuestro ejemplo soacutelo hemos utilizado tensiones positivas el

cuantizador debe poder evaluar tanto voltajes positivos como negativos El problema presenta varias soluciones pe antildeadir otro ADC con referencia negativa o sumar a la sentildeal de entrada la mitad de la tensioacuten de referencia La codificacioacuten binaria se realiza en la mayoriacutea de los casos en complemento a dos representando asiacute tanto nuacutemeros positivos como negativos Para un convertidor de n bits obtenemos 2n-1 cuentas negativas y 2n-1 positivas (incluyendo el cero)

Muchos convertidores AD reales realizan ambos procesos en un solo circuito

integrado aunque algunos requieren un circuito ldquoSample and Holdrdquo para mantener la tensioacuten de la muestra inalterable mientras se realiza el proceso de cuantizacioacuten

324 RUIDO DE CUANTIZACION

La tensioacuten correspondiente al bit menos significativo (LSB) es el ldquocuantumrdquo o salto de tensioacuten entre dos valores binarios consecutivos

nFSVQ

2= (34)

66

siendo ldquonrdquo el nuacutemero de bits y ldquoVFSrdquo el fondo de escala desde el miacutenimo valor negativo al maacuteximo positivo

Al cuantificar en niveles discretos se comete un error de redondeo o

cuantizacioacuten La densidad de probabilidad del error es plana entre plusmnQ2 lo que representa un ruido blanco de varianza Q212 (Scherbaum 1996)

En la figura 34 se muestra el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con una

tensioacuten de referencia de 10 voltios en funcioacuten de la tensioacuten de entrada asiacute como el error cometido

Figura 3 4- Relacioacuten entre la tensioacuten de entrada y el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con tensioacuten de referencia de 10 voltios En la figura inferior se muestra el error siendo Q el valor de un cuantum (LSB)

33 EL CONVERTIDOR AD SIGMA-DELTA

La teacutecnica utilizada por los convertidores Sigma-Delta se basa en una integracioacuten continua y sobremuestreo (modulador) en combinacioacuten con filtros digitales paso-bajo

En la figura 35 se muestra el diagrama de bloques de un convertidor Delta-Sigma de

una etapa asiacute como la salida digital despueacutes del proceso de filtrado y decimacioacuten Los elementos baacutesicos son un sumador el integrador un ADC (de baja resolucioacuten

usualmente de 1 bit) y un DAC de 1 bit (convertidor digital-analoacutegico) El integrador funciona como un filtro paso bajo (en los convertidores reales

normalmente se componen de varias etapas) La componente DC de la salida del circuito sumador (amplificador diferencial) presenta un gran problema por lo que en realidad se disentildean como filtros paso banda con una frecuencia de corte pasa alta suficientemente baja (Havskov y Alguacil (2003) box 41)

El caso representado en la figura 35 se refiere a un ADC de plusmn1V de fondo de escala

empleando como sentildeal de entrada un sismo sinteacutetico de alta resolucioacuten (mayor de 22 bits) y suponiendo un muestreo de 8Kbitss para el modulador El convertidor DA de 1bit situado en el lazo de realimentacioacuten proporciona plusmn1V para un bit uno o cero respectivamente Ejemplos numeacutericos asiacute como una explicacioacuten completa del proceso pueden encontrarse en Havskov y Alguacil (2003 paacuteginas 90-92)

67

Circ

uito

Sum

ad

or

Inte

gra

do

rA

DC

1 b

it

DAC 1b

it

Filtr

os

dig

itale

s+

-

Entr

ad

aAn

aloacute

gic

aSa

lida

Dig

ital

Figura 3 5- Esquema de un convertidor Delta-Sigma de una etapa con un rango de conversioacuten de plusmn 1V yuna relacioacuten de decimacioacuten de 80

68

El filtrado digital se ha realizado en dos etapas con filtros FIR paso bajo de 50 puntos y una frecuencia de corte de ldquo08R fmrdquo donde ldquoRrdquo es el factor de decimacioacuten en cada etapa y ldquofmrdquo es la frecuencia de muestreo de la entrada al filtro La velocidad de muestreo finalmente obtenida es de 100 mps (factor de decimacioacuten total de 80)

Debe observarse que todas las sentildeales representadas en la figura son analoacutegicas

excepto las salidas del convertidor AD (ADC de 1 bit) y la correspondiente salida de la fase de filtrado y decimacioacuten Esta uacuteltima se ha escalado para representar la tensioacuten correspondiente en lugar del nuacutemero de cuentas al objeto de compararla con la entrada original

La resolucioacuten de la sentildeal de salida es de 66 bits algo superior a la teoacuterica (como

veremos) debido a que la fase de filtrado se ha efectuado utilizando la maacutexima resolucioacuten del ordenador

331 SOBREMUESTREO

La razoacuten sentildeal-ruido (SNR) de un conversor AD ideal viene dada por (Texas Instruments 1998)

761026)( +sdotasymp NdBSNRmax (35)

siendo N el nuacutemero de bits Ya que el ruido de cuantizacioacuten es independiente de la velocidad de muestreo

(Asch 2002) al sobremuestrear extendemos la potencia del ruido sobre un mayor ancho de banda Al filtrar la sentildeal sobre la banda de intereacutes eliminando el ruido en las frecuencias maacutes altas incrementamos la SNR

)(log10761026)( 10 kNdBSNRmax sdot++sdotasymp (36) Comparando las ecuaciones (35) y (36) es faacutecil deducir la relacioacuten entre el

incremento en resolucioacuten (nuacutemero de bits) y el factor de decimacioacuten En la figura 36 se ilustran ambos efectos

Figura 3 6- Reduccioacuten de la potencia de ruido en un sistema sobremuestreado y relacioacuten entre el incremento del SNR y el factor de decimacioacuten En la tabla se indican para los valores de ldquokrdquo sentildealados con ciacuterculos en la

figura los incrementos del SNR y del nuacutemero de bits sobre el sistema original (Asch 2002)

69

Como puede verse en la tabla de la figura en el caso de un valor de k=80 como el utilizado en el ejemplo anterior la resolucioacuten final teoacuterica seriacutea de 416 bits en lugar de los 66 bits mencionados

332 FILTROS ANTIALIASING FIR

Havskov y Alguacil (2003) muestran como los filtros antialiasing analoacutegicos con gran atenuacioacuten en la banda de rechazo necesarios con ADCrsquos de alta resolucioacuten son difiacuteciles de implementar La teacutecnica de sobremuestreo permite suavizar las restricciones impuestas a estos filtros Incluso el integrador de un ADC Sigma-Delta realiza funciones de filtro paso bajo pero la sentildeal sobremuestreada necesita de filtros antialiasing (loacutegicamente digitales) previos a la decimacioacuten

Cualquier filtro digital lineal y causal presenta una funcioacuten de transferencia en

el dominio de la transformada ldquozrdquo de la siguiente forma

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

++++++

=+

==

sum

sumK

K1

1

11

1

0

11)()()( (37)

donde siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo La correspondiente ecuacioacuten de diferencias viene dada por

[ ] [ ] [ ]sumsum==

minussdotminusminussdot=N

kk

M

jj knyajnxbny

10 (38)

Las ecuaciones (37) y (38) definen filtros realimentados denominados IIR

por tener una respuesta impulsiva infinita Si los coeficientes ldquoakrdquo son nulos filtros FIR la salida del filtro soacutelo dependeraacute de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (con una duracioacuten de M muestras)

Aunque los filtros FIR requieren un gran nuacutemero de coeficientes para obtener

respuestas con cortes abruptos presentan la ventaja de ser siempre estables Ademaacutes los filtros de fase lineal o nula son faacuteciles de implementar

Scherbaum (1996) sentildeala que las teacutecnicas usualmente utilizadas limitan el

nuacutemero de coeficientes de los filtros FIR a un maacuteximo de 100 Esta limitacioacuten hace que en la mayoriacutea de los casos la decimacioacuten se efectuacutee en varias etapas

La mayoriacutea de los ADCrsquos utilizan filtros FIR de fase lineal o fase cero pero

presentan el conocido fenoacutemeno de generacioacuten de artefactos precursores no siempre faacutecilmente identificables que pueden ser corregidos a posteriori (Scherbaum y Bouin 1997 Scherbaum 1997 [1] y [2]) Son los denominados filtros ldquoacausalesrdquo y su ecuacioacuten de diferencias (Havskov y Alguacil 2003) semejante a (38) es

[ ] [summinus

=

minussdot=minus1

02

M

jj

M jnxbny ] (39)

70

donde la salida no soacutelo depende de las muestras previas sino tambieacuten de muestras posteriores

333 EL CONVERTIDOR CS5323CS5322 DE CRYSTAL

El modulador analoacutegico CS5323 junto con el filtro digital CS5322 funcionan como un convertidor de alta resolucioacuten de 24 bits basados en la modulacioacuten Delta-Sigma (Crystal 1995)

El modulador CS5323 utiliza una arquitectura de 4ordm orden con un conversor

AD de 1 bit y sobremuestreo de 256 Kmuestras por segundo (frecuencia de reloj de 1024 MHz)

El CS5322 implementa 3 filtros FIR antialiasing de fase lineal que aplica en

cascada con la correspondiente decimacioacuten La salida se puede seleccionar para los siguientes periodos 16 8 4 2 1 05 y 025 milisegundos (DECA DECB y DECC del Switch S1)

En el disentildeo del prototipo se ha utilizado un esquema electroacutenico (en la figura

37 se muestra el circuito utilizado y el listado de componentes puede encontrarse en el apeacutendice A) siguiendo las recomendaciones y las especificaciones teacutecnicas del conversor asiacute como de la tarjeta de evaluacioacuten CDB5323 (Cirrus Logic 1998)

Se ha fijado la frecuencia de reloj en 1024 MHz seleccionaacutendose una

velocidad de muestreo de 125 mps (Swicth S1 DECA=1 DECB=0 y DECC=0) siendo el valor tiacutepico del rango dinaacutemico de 129 dB

Para la frecuencia de muestreo seleccionada el conjunto de filtros FIR

presentan una banda cuasi-plana hasta los 466 Hz (con un rizado inferior a 01 dB) y una frecuencia de corte (-3dB) de 515 Hz La banda eliminada se mantiene por debajo de ldquo-130 dBrdquo

La accioacuten de los filtros FIR presenta un retardo de grupo constante de 232

milisegundos (valor teoacuterico retardo de 29 muestras) que deberaacute ser corregido a posteriori (Crystal 1995)

El rango de conversioacuten (fondo de escala) es de plusmn10V (VREF = +10 V) con una

corriente de entrada de 1 mA en el pin 4 (IREF) del modulador analoacutegico CS5323 El circuito presenta ligeras modificaciones sobre el indicado por Cirrus Logic

(1998) Principalmente en lo que se refiere al control de las sentildeales de reinicializacioacuten (reset RST) y sincronismo (SYNC) necesarias para iniciar el proceso de conversioacuten

El conector de salida presenta las sentildeales correspondientes a los datos serie

(SOD) las sentildeales de reloj (SCLK y CLK) la sentildeal de dato disponible (DRDY) y las sentildeales de entrada mencionadas de reset y sincronismo

Se han incluido 4 puntos de test para las alimentaciones (puntos Tp1 a TP4) y

otros tantos para las sentildeales de salida ldquoSOD SCKL CLK y nDRDYrdquo)

71

++ R

5

R6

R7

R9

R10

R11

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

SENtilde

AL

R12

C10

+

C11

C12

C13

C14

C15

+C16

228

22

1510 5

U3

VA+

(+5V

)

Tp1

AG

ND

Vref

(10V

)T

p2

R8

VA-

(-5V

)

Tp3

C17+

C18

228

22

1510 5

U4

U5C

LK

J2

14 178

1 7814

C19

DECA

DECB

DECC

PWDN

HnS

CSEL

TDATA

U6

S2U

SEO

R

OR

CA

L

SID

nER

RO

R

RSE

L

nCS

Rn

W

R16

C20

R15

S1

C21

Tp4

VD

(+5V

)

U7

DG

ND

R17

R18

J3C22

R19

R14

R13

R20

C23RST

SYN

C

R21

+

C24

J4SOD

SCLK

____

__D

RD

Y

SYNCRST

+5V

+5V

SOD SC

LK

______DRDY

1 7814U8

1 7814CLK

Figura 3 7- Esquema electroacutenico del AD

72

Ademaacutes del retardo producido por los filtros FIR existe un retardo hardware en

las sentildeales presentes en el conector J4 de 8 ns para la sentildeal nDRDY y 16 ns para las sentildeales SCLK CLK y los datos serie SOD

La sentildeal nDRDY seraacute utilizada para la datacioacuten de la muestra por lo que hay

que tener presente que se encuentra invertida (loacutegica negativa) respecto a la original producida por el integrado CS5322 y tiene una duracioacuten de 234375 micros plusmn 25 ns

Como ya hemos mencionado el CS5322 se encarga de los procesos de filtrado

y decimacioacuten (figura 38) pudiendo encontrar los coeficientes de los 3 filtros FIR en Johnston (1996)

Como se aprecia en el esquema de filtrado el FIR 2 puede programarse para obtener diversos factores de decimacioacuten mientras que los FIR 1 y 3 presentan un factor de decimacioacuten fijo de 8 y 2 respectivamente El FIR 2 actuacutea hasta nueve veces de forma recurrente y decima los datos en un factor de dos en cada paso Los resultados son almacenados en 9 registros de 50 bits El FIR 3 actuacutea sobre el registro correspondiente para obtener la frecuencia de muestreo seleccionada situando su salida en el registro serie de salida de 24 bits

Asch (2002) analiza la pareja CS53215322 utilizada por los sistemas de

adquisicioacuten de Reftek y Guumlralp El modulador CS5321 es semejante al utilizado en este trabajo pero con un fondo de escala de plusmn5V Ademaacutes los sistemas de adquisicioacuten mencionados utilizan una frecuencia de reloj de 512 kHz

La respuesta de total de los filtros para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

utilizando un reloj de 1024 MHz puede encontrarse en las figuras 1 y 3 de las caracteriacutesticas teacutecnicas (Crystal 1995)

Figura 3 8- Diagrama de bloques de los filtros digitales FIR implementados en el CS 5322 (Johnston 1996)

73

34 ADQUISICIOacuteN DE DATOS POR EL PUERTO PARALELO

El puerto paralelo de cualquier PC consiste en 17 liacuteneas de sentildeales y 8 de masa Estas sentildeales se dividen en 3 grupos

bull Liacuteneas de control (4 liacuteneas) siempre de salida (visto desde el PC) bull Liacuteneas de estado (5 liacuteneas) son de entrada bull Liacuteneas de datos (8 liacuteneas 1 byte) originalmente de salida aunque actualmente

son de entrada-salida (dependiendo del modo seleccionado) Originalmente el puerto paralelo se disentildeoacute para el control de impresoras por lo que

las liacuteneas de datos eran uacutenicamente de salida (modo SPP) pero en 1994 se aprueba el estaacutendar IEEE 1284 que permite la bidireccionalidad del puerto Diversas resentildeas histoacutericas pueden encontrarse faacutecilmente por ejemplo en Yoson (2002) y en Warp Nine Engineering (2002)

Este estaacutendar presenta dos niveles (Texas Instruments 1999) compatibles con la

interface original El primero utiliza una configuracioacuten ldquoopen drainrdquo mientras que el segundo emplea la denominada configuracioacuten ldquototem-polerdquo que permite una mayor longitud de cable y velocidades maacutes altas

El estaacutendar define 5 modos de transferencia de datos ampliamente conocidos y que

pueden ser encontrados faacutecilmente nuevamente recomendaremos la descripcioacuten efectuada por Yoson (2002) y Warp Nine Engineering (2002)

De todos ellos hemos seleccionado el modo EPP (Enhanced Parallel Port) que

permite una transferencia de datos bidireccional a alta velocidad y es el recomendado Texas Instruments (1999) y Warp Nine Engineering (2002) para adquisicioacuten de datos

341 EL PROTOCOLO EPP

El protocolo EPP permite la transferencia bidireccional tanto de datos como de direcciones Cada transferencia se realiza en un solo ciclo del bus logrando velocidades de transferencia entre 500KB y 2MB por segundo (Warp Nine Engineering 2002) ya que el ciclo es controlado por hardware al contrario que en los puertos estaacutendar SPP (modo byte)

Yoson (2002) sentildeala que la direccioacuten del puerto EPP no puede ser la 3BCh ya

que eacutesta corresponde al antiguo puerto SPP y no puede proporcionar los registros necesarios

Ya que tarjeta ldquoembeddedrdquo utilizada PCM-4823 (PC monoplaca basado en

486) soporta todos los modos posibles configuraremos el puerto paralelo con la direccioacuten 378h la IRQ7 y modo EPP tipo 19 (totalmente compatible con IEEE 1284) desde el ldquosetuprdquo Los registros de este protocolo se indican en la tabla 3I

Los registros 5 a 7 son utilizados algunas veces por diversos moacutedulos y

pueden emplearse para implementar interfaces de 16 y 32 bits

74

Nombre Offset Modo RW Descripcioacuten SPP (datos) +0 SPPEPP W Estaacutendar SPP SPP (estado) +1 SPPEPP R Lee las liacuteneas de estado (entrada) de la interface SPP (control) +2 SPPEPP W Escribe el estado de las liacuteneas de control EPP (direccioacuten) +3 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de direcciones EPP (datos) +4 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de datos No definido +5 - +7 EPP No asignado Puede utilizarse para transferencias de 16 y 32 bits

Tabla 3 I - Definiciones de los registros utilizados por el protocolo EPP donde R= Lectura y W=escritura Debido a que en numerosos casos la nomenclatura de los pines del puerto se

refieren al protocolo SPP original en la tabla 3II se indica la correspondiente nomenclatura definida para el modo EPP

Sentildeal SPP Sentildeal EPP IO Comentarios

NSTROBE nWRITE Salida W=0 R=1 NAUTOFEED nDATASTB Salida Ciclo IO de datos en proceso cuando es baja NSELECTIN nADDRST Salida Ciclo IO de direcciones cuando es baja (Siempre alta) NINIT nRESET Salida Reset del perifeacuterico = 0 NACK nINTR Entrada Peticioacuten de interrupcioacuten generada por el perifeacuterico BUSY nWAIT Entrada Perifeacuterico listo para iniciar ciclo = 0 finalizar ciclo=1 D[81] AD[81] Bi-Dir Liacuteneas de datosdirecciones PE Usuario Entrada ----- SELECT Usuario Entrada ----- NERROR Usuario Entrada -----

Tabla 3 II - Definiciones de las sentildeales EPP Las negrillas indican las sentildeales que utilizaremos y las que comienzan por ldquonrdquo indican loacutegica negativa (activas cuando estaacuten bajas) ldquordquo Liacuteneas que pasan fiacutesicamente a

traveacutes de un inversor De los diversas formas de transferencia posibles soacutelo utilizaremos los ciclos de

lectura de datos por lo que algunas liacuteneas del puerto no seraacuten utilizadas Para iniciar un ciclo de lectura de datos es necesario que el perifeacuterico genere la

sentildeal de interrupcioacuten (ACK) y disponer de la subrutina ISR correspondiente El ldquohandshakerdquo del ciclo de lectura comienza cuando el PC recibe la peticioacuten

de interrupcioacuten y la ISR ejecuta el ciclo de Entrada-Salida (IO) sobre el puerto 4 (Tabla 3I) Las sentildeales que intervienen se muestran en la figura 39

Como se aprecia en la figura toda la transferencia de datos (1 byte) se realiza

en un solo ciclo del bus del PC Ademaacutes la transferencia se realiza de forma asiacutencrona adaptaacutendose al dispositivo maacutes lento de forma automaacutetica y por tanto la transferencia es transparente tanto al PC como al perifeacuterico

Debemos sentildealar que la sentildeal ldquonIORrdquo es interna al PC (generada por la CPU en

respuesta a la interrupcioacuten solicitada por el perifeacuterico) y no corresponde fiacutesicamente a ninguacuten pin del puerto paralelo

La sentildeal ldquonWRITErdquo del puerto EPP permanece alta durante toda la operacioacuten

indicando que el ciclo es de lectura Esta sentildeal podemos dejarla fija en alto ya que siempre realizaremos ciclos de lectura Asiacute mismo la sentildeal ldquonADDRSTBrdquo siempre permaneceraacute alta ya que nunca realizaremos un ciclo de lectura o escritura de direcciones

75

nIOR

nSTROBE(nWRITE)

nAUTOFEED(nDATASTB)

BUSY(nWAIT)

DATOS[18] DATOS VALIDOS

1 2 3 4 6

Figura 3 9- Diagrama de sentildeales durante un ciclo de lectura de datos del puerto EPP la nomenclatura se refiere al puerto SPP entre pareacutentesis la correspondiente al EPP 1) Comienzo del ciclo IO del puerto EPP 2) El PC pone nDATASTB a cero (operacioacuten de lectura en proceso) 3) El perifeacuterico pone en alto la sentildeal

nWAIT (datos vaacutelidos listo para finalizar ciclo) 4) El PC pone en alto nDATASTB (dato leiacutedo y aceptado) 5) Fin del ciclo IO del puerto 6) El perifeacuterico pone a cero nWAIT (listo para comenzar un ciclo)

342 LA INTERFACE SERIE-PARALELO

Utilizando las liacuteneas del conector ldquoJ4rdquo de la tarjeta AD (figura 37) podemos convertir los datos serie a paralelo El esquema utilizado se muestra en la figura 310 y el listado de componentes se adjunta en el apeacutendice A

En primer lugar utilizamos optoacopladores (U10 a U15) para aislar la tarjeta

interface de la conversioacuten AD Los circuitos ldquoSmith trigerrdquo (U16 y U17) son utilizados para conformar las sentildeales siguiendo un esquema anaacutelogo al utilizado en Cirrus Logic (1998)

La salida correspondiente a la sentildeal SCLK se encuentra invertida respecto a la

entrada en J5 por lo que el dato vaacutelido corresponderaacute al flanco de subida Sentildealar que originalmente el bit cambia en los flancos de subida del reloj (sentildeal CLK)

Mediante un flip-flop (U18) se sincronizan los flancos de la sentildeal nDRDY con

los de bajada de SCLK De esta forma el lanzamiento de los registros serie (U20 U21 y U22) sobre la salida paralelo se produciraacute justo despueacutes de que haya entrado el bit LSB (menos significativo)

Ademaacutes la sentildeal nDRDY se sincroniza con el siguiente flanco de subida antes

de generar la IRQ (utilizando el segundo flip-flop del integrado U18) con objeto de garantizar que los datos ya se hayan cargado en paralelo antes de producirse la peticioacuten de lectura

La IRQ se genera mediante otro flip-flop (U19) donde nDRDY actuacutea de reloj

Cuando llega el flanco de subida (datos cargados en el registro paralelo) se genera el pulso IRQ que se inyecta en el pin nACK que en este caso se activa por el flanco de subida

76

SOD

SCL

K

SYN

CR

ST +5V

+5V

____

__D

RD

Y

1 45

LSB

MSB

1 7814

17 8

14

CL

K

1

45

1 7814

1

4 5

1 7814

(+5V

)G

ND

1 7814

178 14

1

4 5

1 45

1 45

J5R22 R

23

R24

R25

R26

R27

R28

R29

R30 R31

U9

U10

U11U12

U13

U14

U15

U16

U17

U18

U19

U20

U21

U22

U23

U24

U25

U26

U27

U28 U

29 U30

U31

R32

R33

R34

R35

R36

R37 R

38 R39

C25

C26

C27

C28

C29

C30 C

31+++

+

++

C32

C33

C34

C35

C36

C37

C38

C39C

40

C41

C42

C43

C44

C45

C46

C47

C48

C49

C50

C51

C52 C53

C55

C56

C57

C58

C59

J7J8J9

J10

189 16

116

8

J6

9

1 11

11

1

1

1

1

1C

54

Figura 3 10- Esquema electroacutenico de la interface paralelo

77

Este pulso de interrupcioacuten se utiliza ademaacutes para cargar los datos paralelos en

los registros A de los transceptores (U23 U24 y U25) Asiacute mismo tras ser invertido carga la configuracioacuten inicial del contador (U27) ponieacutendolo a cero que seraacute utilizado para multiplexar los 3 bytes de datos sobre el puerto paralelo

El flanco de subida del pulso IRQ presenta un retardo maacuteximo de 238 micros

respecto al flanco de bajada la sentildeal nDRDY presente en el jumper J5 sin incluir el retardo del integrado 74ACT1284 (U29) que es de 25 ns como maacuteximo

El control del multiplexado se efectuacutea utilizando la peticioacuten de datos del PC

(sentildeal nDATASTB ver figura 39) por medio de un contador (U27) y un decodificador (U28) Paralelamente se genera la sentildeal nWAIT (pin 21 BUSY del puerto paralelo J10) como respuesta del perifeacuterico

Debido a que los registros serie-paralelo 74HC595 (U20 U21 y U22 de la

figura 310) son de tres estados podriacuteamos multiplexar los 3 bytes directamente seleccionando en cada momento el byte transferido y dejando los otros dos en alta impedancia Sin embargo al objeto de poder efectuar diversos tests (jumper J6 J7 J8 y J9) de funcionamiento hemos utilizado los transceptores con registro U23 U24 y U25

En cada ciclo de lectura se transfiere un byte (registro A del tranceptor

correspondiente) al bus de datos paralelo garantizando que en ninguacuten instante dos bytes puedan estar conectados simultaacuteneamente al puerto paralelo En la figura 311 se muestra la evolucioacuten de sentildeales indicaacutendose los eventos maacutes significativos asiacute como los integrados que intervienen en cada fase

Para evitar dantildeos en el puerto paralelo debemos cumplimentar las

especificaciones eleacutectricas seguacuten el estaacutendar IEEE 1284 (Yoson 2002) Para ello hemos utilizado dos transceptores (U29 y U30) de Texas Instruments que cumplen dicha norma

Como ya hemos mencionado en el punto anterior soacutelo hemos realizado el

ldquohandshakerdquo para ciclos de lectura EPP Para evitar dantildeos durante el arranque donde el puerto puede solicitar un ciclo de escritura (deteccioacuten de dispositivos) utilizaremos la sentildeal nWRITE (pin 1 nSTROBE del puerto paralelo) para poner en estado de alta impedancia los 3 shift-register (U20 U21 y U22) y conectar el puerto paralelo al registro B del transceptor U23

Finalmente se han incluido las componentes necesarias para reinicializar la

tarjeta AD por programa Para ello debemos generar los pulsos RESET y SYNC (figura 14 de Cristal 1995) a partir del pulso recibido por el pin 6 (nINIT) del conector J10 utilizando el flip-flop U17 y el registro de desplazamiento U31 Estas sentildeales se dirigen a la tarjeta AD a traveacutes del conector J5 utilizando optoacopladores de aislamiento (U14 y U15)

En la figura 312 se muestra el diagrama de tiempos para estos dos pulsos

78

CONECTOR J5

MSB LSB

nDRDY

SOD

SCLK

Shift-reg U20-U21-U22

35 ns max 40 ns max

MSB LSB

RCK

SER

SCK

130 ns

30-80 ns

Desplazamientoserie

Cargaparalelo

CLK1

Generacioacuten IRQ en U1920 ns 20 ns

CLR1

Sentildeal nAUTOFID (nDATASTB)pin 2 de J10

Respuesta PC a la IRQ7

20 ns 20 nsQ1 Sentildeal IRQ al pin 19 (ACK) de J10

Multiplexado de bytes en U23-U24-U25

CPAB

nPL (U27)8 ns

16 ns

Contador a cero (U27)

nE1 (U28) y CP (U27)

nO0 (U28) y G (U23)8 ns

nO1 (U28) y G (U24)

nO2 (U28) y G (U25)

nWAIT (BUSY pin 21 J10)24 ns

8 ns

24 ns

8 ns

24 ns

Contador a uno Contador a dos Contador a tres(sin efecto)

Carga registros A(U23-U24-U25)

Registro A (U23)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U24)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U25)al bus paralelo

Busesaislados

1ordm byte (MSB) 2ordm byte 3ordm byte (LSB)

nAUTOFID(nDATASTB)

238 us max

n

Figura 3 11- Esquema de la evolucioacuten de las sentildeales por la interface serie-paralelo indicaacutendose los retardos y eventos maacutes significativos Debe observarse que la escala de tiempos es aproximada

representando por espacios en blanco intervalos indeterminados donde la situacioacuten no cambia La omenclatura se refiere a la utilizada en la hoja de especificaciones correspondientes a cada integrado (el

prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa)

Pin 6 de J10 (nINIT)

CLK2 (U19)

CLR2 (U19)

SER (U31)

SCK (U31)

RCK (U31)13 ns

Oa (U31)20 ns

13 ns

33 ns

Oc (U31) 20 ns

CONECTOR J5

RST103 ns

SYNC

CLKgt20ns

gt20ns

Figura 3 12- Generacioacuten de pulsos de reset y sincronismos para el convertidor AD

79

Hay que sentildealar que tanto la tarjeta AD como la de interface se pueden

simplificar reduciendo ampliamente el nuacutemero de componentes y por tanto el consumo Como ya se ha mencionado en este prototipo se han introducido componentes adicionales con el objeto de efectuar diversas pruebas intermedias tanto de los moacutedulos como de los programas

Ademaacutes hay que sentildealar que la adaptacioacuten a una tarjeta de 3 componentes no

implica triplicar el nuacutemero de integrados ya que mucha de la circuiteriacutea necesaria seriacutea comuacuten a los tres canales En lo que se refiere a la lectura del puerto paralelo la ISR deberiacutea leer nueve bytes en lugar de los 3 correspondientes a un canal

343 EL PC Y LOS PROGRAMAS DE CONTROL

El PC utilizado es el PCM-4823 (Advantech 1999) con 32 MB de memoria RAM con sistema operativo Linux (Red Hat 62)

Se trata de una tarjeta ldquoembeddedrdquo con procesador 486 y que dispone de 2

puertos serie bus PC104 un conector para floppy disk un puerto paralelo con capacidad EPPECP un bus IDE para disco duro conector para LCD puerto de red Ethernet un puerto de infrarrojos conector para teclado y ratoacuten y conector para pantalla SVGA

El disco duro tiene una capacidad de 10 GB mayor que la soportada por la

tarjeta por lo que se han hecho tres particiones La primera de 2 GB donde se encuentra el sistema operativo y los programas la segunda de 76 GB que se monta en el sistema de directorios durante el arranque se reserva para datos y la tercera particioacuten de 78 MB de ldquoswaprdquo necesaria en todos los sistemas Linux

Como ya se ha mencionado se ha seleccionado en el BIOS (ldquosetuprdquo) el puerto

paralelo con la direccioacuten base 0x378h la IRQ7 modo ECPEPP y puerto EPP tipo 19 (nivel 2 de la IEEE 1284)

Pero antes de comenzar a utilizar el puerto debemos asegurarnos que se

encuentra correctamente configurado utilizando los registros de la tabla 3I y que se describen con detalle en la tabla 3III

DATOS (Offset +4) CONTROL (Offset +2) ESTADO (Offset + 1) Nordm Bit Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin

7 DATO 7 17 No usado -- BUSY 21 6 DATO 6 15 No Usado -- ACK 19 5 DATO 5 13 Enab Bi-dir -- PE 23 4 DATO 4 11 Enab IRQ ACK

line -- SELECT 25

3 DATO 3 9 nSLCTINI 8 nERROR 4 2 DATO 2 7 nINIT 6 nIRQ -- 1 DATO 1 5 nAUTOFD 2 Reservado -- 0 DATO 0 3 nSTROBE 1 Time-out(1) --

Tabla 3 III- Registros del puerto paralelo EPP indicando el pin correspondiente del conector de la PCM-4823 (caso de que exista la sentildeal fiacutesica) y utilizando la nomenclatura estaacutendar SPP (1) El bit 0 del registro de estado se activa cuando se produzca un ldquotime-outrdquo de aproximadamente 10 micros (este bit se reserva en el modo SPP) es decir si el perifeacuterico no responde antes de que transcurra este tiempo el sistema finaliza la transferencia Como

en ocasiones anteriores el prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa y los pines marcados en negrita pasan a traveacutes de un inversor (liacuteneas fiacutesicamente invertida respecto a su valor en el registro)

80

Ademaacutes de los registros indicados existen otros asociados al protocolo ECP

De ellos soacutelo nos interesa el llamado ECR (registro de control extendido) con una direccioacuten de Base+0x402h y que es utilizado por todos los modos para fijar la forma en que operaraacute el puerto Para el modo EPP este registro debe estar en ldquo0100XXXXrdquo (MSB primero) Una descripcioacuten completa de estos registros se puede encontrar en Esquitino (1999)

Durante el arranque y en el espacio del nuacutecleo (sistema operativo) se instala el

driver ldquosyspprdquo (disentildeado en el ROA) mediante un ldquoscriptrdquo que ejecuta la instruccioacuten de Linux ldquoinsmod sysppordquo Mediante este comando se antildeade este moacutedulo al nuacutecleo del SO inicializa el puerto y el perifeacuterico (la tarjeta AD ver figura 312)

La inicializacioacuten del puerto paralelo consiste en fijar el modo de operacioacuten EPP

(escribiendo ldquo0100XXXXrdquo en el ECR) e inicializar el perifeacuterico (escribiendo ldquoXXXX0000rdquo en el registro de control)

Una vez inicializado el perifeacuterico el driver queda activado poniendo el registro

de control en ldquoXXX00100rdquo Debemos sentildealar que en este estado el puerto no responderaacute todaviacutea a las posibles interrupciones generadas por la tarjeta AD

Cuando el sistema arranca y en el espacio de usuario se lanza el programa de

adquisicioacuten ldquoadqsisrdquo de forma automaacutetica La primara tarea que se realiza es la apertura del driver del puerto paralelo alistaacutendolo para su normal funcionamiento (ldquoXX110100rdquo en el registro de control)

A partir de este momento cada vez que llega una interrupcioacuten el driver leeraacute

el dato del puerto paralelo mediante tres ciclos de lectura (1 byte) consecutivos asiacute mismo interroga al sistema para datar la muestra Ambos datos se almacenan en un buffer circular con capacidad para almacenar 30000 datos (muestras de 3 bytes y el instante)

Cada 10 segundos el programa de adquisicioacuten vaciacutea el buffer y antildeade los

datos al fichero abierto en cada instante Aunque cada muestra es datada soacutelo se guarda el instante de la primera muestra del fichero correspondiente

Ya hemos mencionado que el sistema opera bajo Linux (Red Hat versioacuten 62)

que permite un control de las interrupciones mejor que los sistemas basados en Windows o el antiguo MS-DOS En este sistema cualquier interrupcioacuten seraacute atendida antes de 10 micros lo que es esencial para la datacioacuten de las muestras y sincronizacioacuten del sistema En los sistemas basados en Windows no se tiene un control preciso del retardo producido por el sistema antes de atender una interrupcioacuten presentando una resolucioacuten que puede estar en el orden de varias centeacutesimas de segundo lo que lo hace poco adecuado para mantener el sincronismo y la datacioacuten de muestras

En la datacioacuten hay que tener presente que existe un retardo hardware (ya

mencionado) de 238micros los 10micros maacuteximos debido a la interrupcioacuten y los 232 milisegundos de retardo provocados por los filtros FIR

81

Por tanto el instante de la muestra tenderemos que corregirlo por 232029 ms con un error del orden de 10micros debido a la incertidumbre del tiempo de interrupcioacuten Pero este error es un orden inferior a la incertidumbre del sistema de sincronismo como veremos y puede ser despreciado

En la figura 313 se muestra el diagrama esquemaacutetico de todo el proceso de

adquisicioacuten

ARRANQUE

CONFIGURAPUERTO EPP

RESETPERIFERICO

ABRE DRIVERSYSPP

LECTURA DATOSDRIVER

ALMACENODATOS BUFFER

SALVO DATOSFICHERO (sad dts)

15000MUESTRAS

NO

SI

ESPACIO KERNEL

CARGA MODULO SYSPP

ESPACIO USUARIO

EJECUCION ADQSYS

Figura 3 13- Esquema del proceso de adquisicioacuten de datos

Paralelamente a los procesos descritos se ejecutan otros procesos como el ejecutado desde el nuacutecleo del sistema operativo de sincronismo la salida de adquisicioacuten (al presionar Crtl- C) etc

El formato de ficheros utilizado es el mismo que el empleado por la red de

corto periodo del ROA (fichero sad de datos y fichero dts de informacioacuten) almacenando cada uno 5 minutos de datos En un futuro proacuteximo se emplearaacute el formato miniSEED al igual que las estaciones de la red VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

En cuanto a las comunicaciones en este prototipo se emplea internet (la tarjeta

dispone de Ethernet 10100) pudiendo copiar datos ver el estado de los procesos etc Desde una estacioacuten de trabajo en la estacioacuten central se actualiza constantemente una copia de los datos cada 10 minutos con objeto de procesar los datos en tiempo cuasi-real

Estaacute previsto contemplar comunicaciones viacutea radio-moacutedem y moacutedem-

telefoacutenico una vez cambiado los formatos a miniSEED y en la actualidad se estaacute construyendo el segundo prototipo de 3 canales maacutes simplificado

82

En cuanto a la transmisioacuten de datos continua se estaacuten desarrollando los

programas para ecualizar en tiempo real los datos y decimarlos a 20 mps En este nuevo disentildeo se contempla salvar los canales de 125 mps por disparo y los canales de 20 mps de forma continua siguiendo la misma filosofiacutea que la utilizada por las estaciones de banda ancha de la RED VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

35 SINCRONISMO Y BASE DE TIEMPOS

Una de las necesidades importantes en los sistemas de adquisicioacuten es el mantenimiento de una buena referencia de tiempo En la figura 31 se indicaron las dos opciones seguidas por diversos sistemas de adquisicioacuten comerciales la primera se basa en efectuar el control de tiempo en el propio digitilizador mientras que la segunda corriente lo hace en el PC

Nuestro disentildeo se basa en esta segunda filosofiacutea utilizando el desarrollo de un

sistema preciso realizado en la seccioacuten de hora del ROA que es el laboratorio primario de tiempo y frecuencia en Espantildea

Este sistema utiliza la sentildeal del pulso por segundo ldquoppsrdquo generada por el GPS (se ha

elegido el Oncore UTC por las altas prestaciones en tiempo) como IRQ 11 ( pin 4 del conector PC104) y los mensajes del GPS se reciben a traveacutes del puerto serie COM1

Este sistema de sincronismo actuacutea como un PLL software sobre el reloj del sistema

mediante un ldquoparcherdquo que modifica al nuacutecleo (kernel) de Linux El estaacutendar de cualquier PC (tambieacuten de maacutequinas SUN y alfa entre otras) utilizan

un divisor de frecuencia programable en funcioacuten del sistema operativo para generar las marcas de tiempo ldquoticksrdquo de la IRQ0 (en Linux y sistemas multitarea la frecuencia es de 100 Hz mientras que en sistemas basados en DOS es de 182 Hz)La placa CPU mantiene dos registros contadores uno de segundos y otro de microsegundos por lo que cada vez que se recibe un ldquotickrdquo se produce el incremento correspondiente (10000 micros en Linux y 54945 micros para sistemas operativos basados en DOS) En la figura 314 se muestra un esquema del funcionamiento

OSCILADORA CRISTAL

DIVISORFRECUENCIA

CONTADORSEGUNDOS

CONTADORMICROSEG

IRQ0

TO

Figura 3 14- Esquema de funcionamiento del contador de una placa CPU de PC ldquoTordquo es el intervalo entreldquoticksrdquo

83

El parche del nuacutecleo compara las marcas de tiempos (ldquoticksrdquo) con el pps (IRQ11)

Cuando se recibe el pps se registra el valor del contador de micros calculaacutendose la diferencia de frecuencia y el offset Este caacutelculo se realiza sobre ventanas de datos filtrados que van de 16 segundos (ajuste grueso al principio) hasta 256 segundos (ajuste fino una vez que el sistema se estabiliza) El filtro utilizado es de medianas de 3 puntos ( Jefe Servicio de Hora comunicacioacuten personal) evitando asiacute grandes correcciones producidas por ldquospikesrdquo que pudiesen introducir fuertes fluctuaciones

La correccioacuten se realiza variando el periodo entre ldquoticksrdquo de acuerdo con la siguiente

foacutermula

TfTT ppmof ∆+∆+= (310)

donde ldquoTfrdquo es el periodo entre ticks ajustado ldquoTordquo es el teoacuterico ldquo∆fppmrdquo es la diferencia de frecuencia en partes por milloacuten (coincide numeacutericamente con el nordm de micros) y ldquo∆Trdquo es el offset de tiempo en micros

Debe observarse que esta correccioacuten es aplicada por software es decir es el

incremento que se aplica al contador de microsegundos cada vez que se recibe un ldquotickrdquo no actuando sobre la frecuencia de batido del oscilador

La correccioacuten por frecuencia (∆fppm) se aplica de forma inmediata al ser calculada

mientras que la correccioacuten por ldquooffsetrdquo (∆T) se realiza de forma gradual para que no haya saltos en la escala de tiempos lo que generariacutea incertidumbre en la datacioacuten Es decir la primera hace que la frecuencia del contador de microsegundos se enclave con el batido del pps mientras que la segunda correccioacuten las pone en fase

En definitiva este programa (parche) realiza las misiones de un PLL pero no

comprueba si la hora es la correcta o no Para ello se utilizan los mecanismos que proporciona el programa del protocolo NTP (aunque no se use la red)

El ldquodemoniordquo de NTP trata de sincronizar la maacutequina con alguna referencia externa

pero soacutelo actuacutea sobre el contador de segundos mientras que programas tales como TARDIS o DIMENSION4 actuacutean sobre los dos contadores mencionados lo que perjudicariacutea al funcionamiento del PLL software realizado

Por otro lado NTP puede proporcionar la informacioacuten de los mensajes del GPS

(posicioacuten nordm de sateacutelites) necesaria para comprobar la calidad de la referencia de tiempos y conocer si el sistema tiene o no referencia externa en caso de fallo del GPS Asiacute mismo incorpora rutinas de inicializacioacuten del GPS muy uacutetiles cuando se traslada el sistema a una nueva posicioacuten alejada de la inicial (cambios de emplazamiento) lo que permite un raacutepido ldquostart uprdquo al GPS

36 LA FUENTE DE ALIMENTACION

Todo el conjunto que compone la estacioacuten siacutesmica digital disentildeada toma corriente de dos bateriacuteas en serie (24 V) que pueden ser recargadas mediante un regulador desde paneles solares o bien por un cargador conectado a la red eleacutectrica

84

Este primer prototipo se ha disentildeado para operar con transmisioacuten por Ethernet disponiendo en su emplazamiento (Estacioacuten SFS) de alimentacioacuten eleacutectrica 220Vac 50Hz Cada una de las tarjetas presenta necesidades diferentes por lo que es necesario disponer de las fuentes necesarias

bull plusmn5V para la alimentacioacuten analoacutegica de la tarjeta AD bull +10V para la tensioacuten de referencia del conversor AD bull +5V para la alimentacioacuten digital de las tarjetas AD e interface bull +5V para alimentacioacuten de la PCM-4823 ( 2 A tiacutepico) y para el GPS Algunas son de igual valor pero es preferible mantenerlas aisladas dependiendo de

las especificaciones requeridas en cada caso y evitando que eventuales caiacutedas por demanda de corriente no influyan en otras partes del circuito

Aunque se podriacutean generar todas estas tensiones utilizando 1 uacutenica bateriacutea y

convertidores dc-dc no se ha considerado para evitar interferencias tal y como recomienda la hoja de caracteriacutesticas teacutecnicas del CS5323 (Cristal 1995) En caso de utilizarlas deberaacuten operar por debajo de 48kHz minimizando el efecto de las mencionadas interferencias si se utiliza un convertidor dc-dc sincronizado con la frecuencia de reloj de 1024 MHz

Futuras versiones utilizando el CS5321 (con referencia +5V) simplificaraacuten las

necesidades de alimentacioacuten y por tanto el disentildeo de la fuente a partir de una bateriacutea En la figura 315 se muestra el disentildeo de la fuente de alimentacioacuten (el listado de

componentes se indica en el apeacutendice A)

+

-

+

-

Bateriacuteas12V

D1

D2

D3

D4

D5

D6

+

+

+

+

+

+

+

C60

C61

C62

C63

C65

C64

C66

+C67

C68 C69

C70 C71

C72

C73 C74

U32

U33

U34

U35

U36

(-5V)VA-

(+5V)VA+

ALIMENTACIONANALOGICA

DEL CONVERSORAD

(10V)VRef

TENSION DEREFERENCIA

(CONVERSOR AD)

(+5V)VD

ALIMENTACIONDIGITAL

(CONVERSOR AD)

(+5V)Vo

ALIMENTACIONPCM-4823 GPS

eINTERFACE IEEE

Figura 3 15- Esquema de la fuente de alimentacioacuten

85

37 BIBLIOGRAFIacuteA

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baacutesica relativa a puertos de PCs httpwwwgeocitiescomeidanrmproypp1htm

87

88

CAPITULO 4

LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjeta conversora AD 90

422 Pruebas de la interfase paralelo y programas de adquisicioacuten 93

423 Pruebas del sistema de sincronismo 93 43 La calibracioacuten parameacutetrica 95

431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96

432 Medida de la frecuencia propia 98

433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104

436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114

89

41 INTRODUCCION En los dos capiacutetulos anteriores hemos desarrollado las diversas componentes que

integran la estacioacuten de campo digital comenzando por el sensor hasta la placa CPU utilizada (PC monoplaca PCM-4823)

Pero para poder correlacionar correctamente los datos registrados con el movimiento

real del suelo debemos caracterizar todas las componentes del sistema asiacute como comprobar su correcto funcionamiento y analizar la incertidumbre de los distintos paraacutemetros lo que permitiraacute una mejor explotacioacuten de los datos

Con este fin se han efectuado diversas pruebas y calibraciones de las diversas

tarjetas disentildeadas que podemos dividir en dos grandes grupos

bull Pruebas de funcionamiento del sistema digital y sincronismo bull Calibracioacuten del instrumento (componente analoacutegica)

En el Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando se encuentran

instaladas actualmente en el mismo emplazamiento (coacutedigo de estacioacuten USGS ldquoSFSrdquo) una estacioacuten siacutesmica VBB con sistema de adquisicioacuten Quanterra y sensor STS-2 una estacioacuten analoacutegica de la red de corto periodo del ROA y una estacioacuten de largo periodo lo que nos ha permitido comparar los registros obtenidos por el sistema desarrollado con todas ellas comprobando las mejoras introducidas y la calidad de sus registros

42 PRUEBAS DE FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA AD Englobaremos dentro del sistema AD todo el desarrollo involucrado desde el

instante en que la sentildeal analoacutegica procedente del sistema preamplificador es digitalizada a intervalos regulares de 8 milisegundos (125 mps) hasta su almacenamiento en un fichero incluyendo el sistema de datacioacuten

421 LA TARJETA CONVERSORA AD

En primer lugar debemos conocer la relacioacuten entre tensioacuten y nuacutemero de cuentas

digitales De acuerdo con las especificaciones teacutecnicas del conversor CS532223 (Crystal 1995) eacuteste presenta un fondo de escala de plusmn10 voltios dando el resultado de la conversioacuten en 24 bits lo que significa que la relacioacuten buscada seriacutea de 1192 microVcuenta

Sin embargo tomando los valores dados en la tabla 4 de las mencionadas

especificaciones la conversioacuten es de 1907 microVcuenta Esta diferencia se debe al hecho de que el fondo de escala de la entrada no se corresponde con el maacuteximo nuacutemero de cuentas que pueden representarse mediante 24 bits Esto es comuacuten en conversores de este tipo cuya etapa de salida es un filtro numeacuterico

Para comprobar la linealidad el fondo de escala y la razoacuten entre el nuacutemero de

cuentas y tensioacuten hemos inyectado mediante un generador de ondas sentildeales conocidas con diversa amplitud medidas previamente en un osciloscopio

90

Esta prueba se realizoacute tanto sin utilizar el registro de ldquooffsetrdquo del CS5322 y utilizaacutendolo por lo que ademaacutes permite calcular la componente de continua introducida por el propio conversor

En la figura 41 se muestran los resultados obtenidos para ambos casos y los

ajustes de la escala

Figura 4 1- Ajuste de la conversioacuten Analoacutegico-Digital efectuada utilizando el registro de ldquooffsetrdquo delCS532223 y sin utilizarlo El eje abcisas se extiende entre los liacutemites en que podemos representar las

tensiones de entrada con 24 bits (saturacioacuten del conversor)

A partir de los datos obtenidos se ha estimado que el factor de conversioacuten es de

1906 microVcuenta coincidiendo con las especificaciones Los valores de ldquooffsetrdquo estimados sin embargo son superiores a los sentildealados

en las especificaciones teacutecnicas -400 mV (-210239 cuentas digitales) cuando no se utiliza la correccioacuten por ldquooffsetrdquo y 28 mV (1512 cuentas) en el caso de utilizar la correccioacuten

La linealidad de la conversioacuten se mantiene dentro del 12 en ambos casos

siendo algo mejor cuando se efectuacutea la correccioacuten por ldquooffsetrdquo que se reduce hasta 11

Debe observarse que la propia incertidumbre de la medicioacuten de la tensioacuten

analoacutegica (eje de abcisas que se estima en el orden del 1) debida a las precisiones de los equipos de medida disponibles puede ser la causante de este alto valor de

91

continua La utilizacioacuten de equipos maacutes precisos podriacutea resultar en una ligera mejora de la estimacioacuten del ldquooffsetrdquo y de la linealidad ya que los valores resentildeados son los maacuteximos calculados

Para poder medir el rango dinaacutemico del conversor se ha cortocircuitado la

entrada analoacutegica registraacutendose el ruido generado por la propia electroacutenica asociada a la entrada de sentildeal del conversor AD (ver figura 37) En la figura 42 se muestra los resultados obtenidos tomando como referencia el fondo de escala de 10 voltios

Figura 4 2- Espectro de ruido respecto al fondo de escala de 10 V promediado para ventanas de 4086puntos (32688 segundos) En el graacutefico se puede observar la interferencia de los 50 Hz de la red

introducidos por la fuente de alimentacioacuten utilizada

Como se puede observar en la figura el ruido generado por el propio conversor

se mantiene por debajo de 160 decibelios para frecuencias superiores a 16 Hz mientras que en el rango de frecuencias inferiores se detecta un exceso de ruido debido al ldquooffsetrdquo Si eliminamos la componente de continua (simplemente restando la media de los registros) el ruido en esta banda de bajas frecuencias se mantiene inferior a ndash120dB permaneciendo por debajo de los ndash130 decibelios a partir de 005 Hz Esto representa un margen dinaacutemico en la banda de intereacutes (01-50 Hz) algo superior al especificado 129 dB para la frecuencia de muestreo de 125 mps

Hay que destacar que en la figura se aprecia un pico de ruido de 50 Hz debido

a que la fuente de alimentacioacuten utilizada se conectoacute a la red eleacutectrica produciendo pequentildeas interferencias Auacuten asiacute eacuteste es inferior a -130 dB

92

422 PRUEBAS DE LA INTERFACE PARALELO Y PROGRAMAS DE

ADQUISICIOacuteN Las siguientes pruebas efectuadas fueron superadas con eacutexito

bull Carga y apertura del driver ldquosyspprdquo (ver figura 313)

bull Prueba de disparo de la IRQ 7 (pin nACK del puerto paralelo) comprobaacutendose la velocidad real de muestreo por medio de la datacioacuten de cada una de ellas Los intervalos entre muestras obtenidos a partir de la datacioacuten muestran errores que llegan a alcanzar varias centenas de microsegundos respecto a su valor teoacuterico de 8 ms Estos son debidos a que el sistema presenta un retardo variable a la hora de atender la interrupcioacuten Este retardo es funcioacuten de la carga de trabajo del PC en el instante de llegada de la peticioacuten de interrupcioacuten (IRQ 7)

bull Lectura de datos del puerto EPP Esta prueba consistioacute en introducir valores binarios conocidos en las liacuteneas de datos utilizando el jumper J6 y los pines J7 a J8 de la interface serie-paralelo (figura 310) comprobando su correcta lectura e interpretacioacuten del programa de adquisicioacuten

bull Digitalizacioacuten de sentildeales conocidas Para efectuar esta prueba se inyectaron sentildeales sinusoidales de amplitud y frecuencia conocida directamente a la entrada del convertidor comprobando posteriormente el resultado de la digitalizacioacuten

Ademaacutes de estas pruebas se realizaron medidas de retardo en la transmisioacuten de

los datos a traveacutes de las placas AD e interface serie-paralelo (como se mostroacute en la figura 311) Este retardo ldquohardwarerdquo debe ser utilizado para corregir el instante de datacioacuten Adicionalmente hay que corregir el instante de datacioacuten por los 232 ms de retardo de grupo (Crystal 1995)

Auxiliados por la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la

Armada de San Fernando (laboratorio primario de calibracioacuten de tiempo y frecuencia de Espantildea) se midioacute el retardo entre la generacioacuten del pulso DRDY del CS5322 y el flanco de subida de la IRQ7 resultando ser de 23760 micros plusmn 12 ns

423 PRUEBAS DEL SISTEMA DE SINCRONISMO

El sistema de sincronismo (punto 35 del capiacutetulo anterior) utiliza el pps

generado por el GPS para mantener el tiempo del sistema dentro de las precisiones necesarias

En la figura 43 se muestran las diferencias entre el pps y la hora leiacuteda en el

sistema Se observa que incluso en los periodos de mayor actividad (incluyendo las interrupciones de la red de aacuterea local producidas por los protocolos de red y no por los programas de adquisicioacuten) las diferencias se mantienen por debajo del milisegundo

93

sis

Figura 4 3- Diferencias de tiempos observadas entre los ldquoppsrdquo generados por del GPS y los tiempos del tema Ademaacutes se muestra la correccioacuten en frecuencia expresada en partes por milloacuten (numeacutericamente igual

al nuacutemero de micro s segundo sumando de la ecuacioacuten (310))

Las diferencias de tiempo entre la hora del sistema y el pps muestran picos

esporaacutedicos que llegan a alcanzar los 700 microsegundos siendo debidas al retardo del sistema operativo en atender la interrupcioacuten del pps (IRQ 11) en los periodos de gran actividad

La correccioacuten en frecuencia en partes por milloacuten coincide numeacutericamente con

el valor de los microsegundos del segundo sumando de la ecuacioacuten (310) y permanece praacutecticamente inalterada a pesar de la grandes oscilaciones lo que se debe al filtro de medias utilizado en su caacutelculo

Debemos indicar que la curva correspondiente a la correccioacuten en frecuencia no

parte del origen como cabriacutea esperar debido a que el sistema llevaba varios diacuteas funcionando antes de realizar la prueba mostrada Es decir la frecuencia ldquosoftwarerdquo del sistema ya se encontraba esclavizada de forma estable a la de referencia (pps)

Para estudiar el comportamiento del sistema de sincronismo hemos utilizado

las recomendaciones de la UIT (1994) sobre la medida de la estabilidad en frecuencia y en el tiempo estimando tanto la desviacioacuten de Allan modificada ldquoσx(τ)rdquo como el maacuteximo error en un intervalo de tiempo ldquoMTIE (τ)rdquo ambas representadas en la figura 44

94

osdees

y q

la reacouacutende

43 LA La

intervien Po

Figura 4 4- Estudio de la estabilidad en tiempo presentando la desviacioacuten de Allan modificada yel error maacuteximo en un intervalo de tiempo (MTIE)

La desviacioacuten de Allan modificada nos indica el valor eficaz de las

cilaciones en torno a la referencia que podemos esperar se produzcan en un terminado intervalo de tiempo mientras que el MTIE representa el maacuteximo valor perado (pico a pico) de estas oscilaciones

Por tanto podemos decir que el error eficaz en la datacioacuten es mejor que 35 micros

ue el error maacuteximo pico a pico no superaraacute 14 ms Finalmente se simuloacute el fallo del GPS (suprimiendo la antena) para comprobar

estabilidad en frecuencia A partir de los datos obtenidos de las diversas pruebas lizadas (simulaciones de fallo durante 5 10 15 20 y 30 minutos) hemos

mprobado que el sistema garantiza una precisioacuten mejor que un milisegundo icamente durante los 15 primeros minutos contados a partir del instante de fallo l GPS

CALIBRACION PARAMETRICA

calibracioacuten parameacutetrica consiste en la medida de cada una de las constantes que en en la respuesta del sistema (ecuacioacuten 212)

r tanto debemos medir los siguientes paraacutemetros

95

bull Impedancia de carga serie (RL y C) Aunque se han utilizado componentes de pequentildea tolerancia (1 para la resistencia y 5 para el condensador) debemos conocer de forma exacta la impedancia vista por el sensor paralelo de la impedancia de carga con la de entrada del preamplificador

bull La frecuencia propia del sensor Mark L4-C cuyo valor nominal es de 1 Hz

bull El amortiguamiento en circuito abierto (028 nominal)

bull La resistencia interna y el coeficiente de autoinduccioacuten de la bobina

bull La constante del generador o transductancia El uacutenico paraacutemetro que interviene en la respuesta y que supondremos conocido es la

masa tomando el valor dado por el fabricante para el sensor utilizado (Mark L4C de 5500Ω masa de 9780 gramos y Gcal = 430 dinasamperio)

431 MEDIDA DE LA IMPEDANCIA DE CARGA RC-SERIE

Para la medida de la impedancia RC-serie se han utilizado dos canales de la

tarjeta AD DT-322 de 16 bits de resolucioacuten programada para una velocidad de muestreo de 100 mps El esquema del circuito empleado se muestra en la figura 45

Mediante un generador de ondas se inyectan sentildeales sinusoidales de amplitud conocida al circuito preamplificador (impedancia de carga incluida) a traveacutes de una resistencia auxiliar de 1005 KΩ Se registran digitalmente tanto la tensioacuten en bornas del generador ldquoVgrdquo (canal 0) como en los terminales de la impedancia que se desea medir ldquoVsrdquo (canal 1) tal y como se indica en la figura

La impedancia de entrada viene determinada por la siguiente ecuacioacuten

auxsg

sin R

VVVZminus

= (41)

Las ondas registradas en ambos canales se ajustan tanto en frecuencia como

en amplitud y fase (procedimiento explicado en el capiacutetulo 6 punto 625) de forma que aplicando la ecuacioacuten (41) obtendremos medidas de la impedancia compleja

Raux

Zin

Generadorondas Circuito

I

Canal 0 Canal 1

Figura 4 5- Esquema del circuito utilizado para la medida de impedancias de entrada de un circuito

96

Pero esta expresioacuten debe ser corregida por dos problemas presentes en la

propia medida En primer lugar el ldquocanal 1rdquo presenta un retardo constante respecto al ldquocanal 0rdquo lo que implica un incremento lineal de la fase medida Este problema ha sido tratado entre otros por Stich et al (2001) al efectuar la localizacioacuten relativa de ldquomultipletesrdquo en la serie de Almeriacutea de 1993-1994

Por otro lado la impedancia calculada debe ser corregida por la que presenta el

propio ldquocanal 1rdquo en paralelo con la que presenta el circuito

bull Retardo del ldquocanal 1rdquo La medida del desfase se efectuoacute por un procedimiento similar al esquema

descrito en la figura 45 pero conectando ambos canales directamente al generador Tras ajustar la frecuencia la amplitud y la fase de las ondas registradas

obtenemos el desfase entre ambos canales es decir el retardo del ldquocanal 1rdquo respecto del ldquocanal 0rdquo de la tarjeta utilizada En la figura 46 se muestran los resultados obtenidos y el ajuste

Figura 4 6- Retado entre los canales de la tarjeta de adquisicioacuten DT 322 El retardo entre el ldquocanal 1rdquo conectado a la entrada del circuito cuya impedancia se quiere medir respecto al ldquocanal 0rdquo conectado a

la fuente de alimentacioacuten es de 5 ms

Del ajuste de los datos obtenidos resulta un retardo de 5ms plusmn 01 micro s que debe

ser corregido antes de efectuar los caacutelculos de impedancia

bull Impedancia del ldquocanal 1rdquo La impedancia del canal se midioacute utilizando el esquema de la figura 45 y

utilizando como resistencias de carga de 10KΩ y 1MΩ En ambos casos se observoacute que la impedancia del canal es muy alta y puede ser despreciada no introduciendo

97

variaciones de fase apreciables a muy altas frecuencias mayores a 30 Hz la fase es de 025 grados por lo que puede despreciarse

bull Caacutelculo de la impedancia RC-serie con preamplificador

Siguiendo nuevamente el mismo procedimiento descrito hemos conectado la

impedancia de carga (RC serie) en paralelo con el circuito preamplificador Como ya hemos discutido en el punto 281 el efecto de la impedancia de

entrada del circuito preamplificador sobre la impedancia de carga del sensor (RC serie) es praacutecticamente nulo

A partir del ajuste de los datos figura 47 hemos obteniendo para la resistencia

de carga un valor de 956plusmn001 KΩ y para el condensador de 204plusmn01 microF concordando con las tolerancias de cada elemento

43

Figura 4 7- Impedancia de entrada del circuito preamplificador e impedancia de carga RC serie esdecir la impedancia total vista por el sensor

2 MEDIDA DE LA FRECUENCIA PROPIA La mediada de la frecuencia propia o del periodo libre por medio de sentildeales

sinusoidales aplicadas por la bobina auxiliar conduce a error debido al efecto de acoplamiento magneacutetico entre las bobinas principal y auxiliar (Alguacil 1986)

98

Alguacil (1986) determina la impedancia equivalente del sismoacutemetro cargado

con una resistencia de carga ldquoRcrdquo vista desde sus terminales de salida

2223

2223

)2()2()2()2(

2

2

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

co ttt

iii

ssssss

RZωωωξωξωωωξωξ

++++++

++++++= (42)

donde ldquoRirdquo es la resistencia interna ldquoLrdquo la autoinduccioacuten ldquoRtrdquo es la suma de la resistencia de carga y la interna ldquoGrdquo la constante de transduccioacuten ldquoξordquo el amortiguamiento a circuito abierto y ldquoωordquo la frecuencia angular propia del sensor

En el caso de que podamos despreciar la autoinductancia frente a la resistencia

total la ecuacioacuten anterior se simplifica (Alguacil 1986)

22

22

)2()2(

2

2

oooRMG

oooRMG

t

ico ss

ssR

RRZt

i

ωωξωωξ

+++

+++asymp (43)

La impedancia dada por la ecuacioacuten (43) se vuelve real (fase nula) a la

frecuencia propia por ello eligiendo una resistencia de carga alta podemos determinar el periodo libre por inyeccioacuten de sentildeales sinusoidales por la bobina principal y observar cuando la entrada y la salida estaacuten en fase

Este procedimiento ha sido utilizado entre otros por White (1970) y Donato

(1971) utilizando el puente de Maxwell y un osciloscopio Mitronovas y Wielandt (1975) utilizan la observacioacuten de la curva de Lissajous

producida en un osciloscopio para la medida de la fase Alguacil (1986) indica que la precisioacuten obtenida para la frecuencia propia por

utilizacioacuten de este meacutetodo puede ser algo mejor que el 1 Debe observarse que parte del error se debe al hecho de utilizar la ecuacioacuten (43) aproximada en lugar de la original (42) donde la impedancia no es puramente real a la frecuencia propia

Utilizando el mismo procedimiento que el explicado en el punto anterior para

la medida de la impedancia de carga hemos obtenido la impedancia de salida del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 1016 MΩ

Aunque igualmente engorroso que los meacutetodos indicados nuestro

procedimiento presenta la ventaja de no utilizar ni un puente de Maxwell que debe ser balanceado previamente ni osciloscopio facilitando enormemente los ajustes

Por otro lado la frecuencia de las sentildeales sinusoidales inyectadas es medida

con gran exactitud mediante el ajuste que explicaremos en el capiacutetulo 6 mejorando la precisioacuten dada por el propio generador de ondas

En la figura 48 se muestran los resultados obtenidos asiacute como el ajuste de las

ecuaciones (42) y (43)

99

Figura 4 8- Impedancia del conjunto sensor y resistencia de carga (1016 MΩ ) vista desde sus terminales de salida En la figura se muestran ademaacutes los ajustes obtenidos para de las ecuaciones (42) y (43)

Graacuteficamente la fase nula corresponde a una frecuencia de 12573 Hz

mientras que el valor obtenido por ajuste de la ecuacioacuten (42) es de 12570 Hz Debe observarse que al haber utilizado una resistencia de carga alta la aproximacioacuten dada por la ecuacioacuten (42) es vaacutelida hasta unos 5 Hz A partir de esta frecuencia el error en fase comienza a ser apreciable

Por ajuste de la ecuacioacuten (42) a los datos medidos hemos obtenido todos los

paraacutemetros del sensor y que se relacionan en la tabla 4I

Paraacutemetro Valor Error Error Rel Cte Transduccioacuten G (Voltms) 266 plusmn1 05 Resistencia interna Ri (Ω ) 5458 plusmn8 01 Autoinductancia L (henrios) 35 plusmn01 34 Amort Circ abierto ξo 0203 plusmn0003 14 Frec Propia fo (Hz) 1257 plusmn0005 04

Tabla 4 I- Valores de los paraacutemetros del sensor Mark L4-C obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (42) a partir de los datos medidos de impedancia (figura 48)

El error en la estimacioacuten de la autoinductancia es elevado debido a que su

efecto soacutelo se manifiesta apreciablemente a muy altas frecuencias y difiere ampliamente de su valor nominal de 605 henrios

100

433 MEDIDA DEL AMORTIGUAMIENTO

Mitronovas y Wielandt (1975) Alguacil (1986) y Rodgers et al (1995) entre

otros utilizan la inyeccioacuten de pulsos de corriente por la bobina principal para la medida de la frecuencia propia y el amortiguamiento

Alguacil (1986) sentildeala que la respuesta al escaloacuten para un sistema con pequentildeo

amortiguamiento (resistencia de carga elevada) no difiere si se toma en cuenta la autoinduccioacuten o no Ademaacutes para sistemas con poco amortiguamiento se produciraacuten oscilaciones apreciables que permiten medir con mayor exactitud la frecuencia propia

La respuesta a un escaloacuten podemos obtenerla a partir de la funcioacuten de

transferencia dada por la ecuacioacuten (26) obteniendo

)1sin(1

)( 2

2teaGtu o

t

o

e o ξωξω

ξω minusminus

= minus (44)

donde ldquoGerdquo es la transductancia efectiva ldquoardquo la aceleracioacuten equivalente producida por el escaloacuten y ldquoξrdquo el amortiguamiento efectivo

Si llamamos ldquo∆trdquo a la diferencia de tiempo entre los instantes en que la

respuesta cruza por cero en el mismo sentido y siendo ldquoDrdquo el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos consecutivos obtenemos

2

222

22

22

)()2()2(

tDD

D

o ∆+

=

+=

πω

πξ

(45)

En caso de que el amortiguamiento sea 07 o mayor es difiacutecil medir el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos y se puede realizar entre un maacuteximo y un miacutenimo sin maacutes que sustituir en la ecuacioacuten (45) el teacutermino ldquo2πrdquo por ldquoπrdquo (Alguacil 1986)

Siguiendo este procedimiento y utilizando el esquema indicado por Rodgers et

al (1995) hemos registrado la respuesta en el caso de una resistencia de carga de 6804KΩ (figura 49)

La estimacioacuten del amortiguamiento y de la frecuencia propia a partir de las

ecuaciones (45) presentan el inconveniente de que la presencia de ruido dificulta las medidas tanto de los cruces por cero como del decremento logariacutetmico Por ello se ha realizado un ajuste de la ecuacioacuten (44) por miacutenimos cuadrados una vez linealizada

Debemos considerar que incluso en ausencia de ruido la resolucioacuten temporal

se encuentra limitada por el periodo entre muestras (ldquoTsrdquo) aunque podemos mejorarla por interpolacioacuten de los datos en las proximidades de los cruce por cero

101

0 05 1 15 2 25 3 35 4-1500

-1000

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Tiempo (segundos)

Cue

ntas

dig

itale

sRESPUESTA A UN ESCALON

Datos ObservadosAjuste ec (44)

D = 17344

08272 s

Mo

Figura 4 9- Respuesta al escaloacuten del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 6804 KΩ straacutendose el ajuste de la ecuacioacuten (44) y la medida del decremento logariacutetmico y el intervalo entre dos

cruces por cero de igual sentido consecutivos

Debido a que el instante en que se produce el escaloacuten presenta la misma incertidumbre temporal (ldquoTsrdquo) hemos modificado la ecuacioacuten (44) introduciendo este paraacutemetro como una de las incoacutegnitas a determinar

Partiendo de los valores nominales hemos iterado el ajuste por miacutenimos

cuadrados de la ecuacioacuten (44) linealizada hasta alcanzar el miacutenimo error cuadraacutetico medio Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 4II

fo ξef toEc (45) 12541 02661 05000 Ec (44) 12540plusmn00001 02661plusmn00001 04983plusmn00001

Tabla 4 II- Valores obtenidos para el amortiguamiento efectivo y la frecuencia propia por ajuste de la ecuacioacuten (44) y por medida del intervalo entre cruces por cero y del decremento logariacutetmico El

paraacutemetro ldquotordquo indica el instante en que se produce el escaloacuten y como era de esperar difiere del valor teoacuterico en menos de un intervalo entre muestras ldquoTsrdquo

Debemos observar que el error en la medida del intervalo entre los cruces por

cero de un intervalo de muestreo (001 segundo) se traduce en un error del orden de 005 Hz en la estimacioacuten de la frecuencia propia Adicionalmente hay que antildeadir el error debido a la estimacioacuten del decremento logariacutetmico por ello este procedimiento por medida directa no es aconsejable obtenieacutendose mejores resultados mediante el ajuste de la respuesta

102

434 MEDIDA DE LA TRANSDUCTANCIA

Aunque teoacutericamente podemos calcular el valor de la constante de transduccioacuten

y del amortiguamiento a circuito abierto a partir de los resultados obtenidos (Rodgers et al 1995) es preferible utilizar el meacutetodo propuesto por Mitronovas y Wielandt (1975) para obtener una mejor precisioacuten

))(()( icoefice RRRRK +minus=+= ξξξ (46)

donde ldquoξerdquo es el amortiguamiento eleacutectrico ldquoξefrdquo el amortiguamiento efectivo y ldquoKrdquo una constante proporcional al cuadrado de la transductancia

Alguacil (1986) utiliza un procedimiento similar efectuando una regresioacuten

lineal de la ecuacioacuten del amortiguamiento efectivo sobre los valores obtenidos para diversas resistencias de carga

)(2

2

icooef RRM

G+

+=ω

ξξ (47)

En la figura 410 se muestran los resultados del ajuste de esta ecuacioacuten

Figura 4 10- Medida de la constante de transduccioacuten y del amortiguamiento mecaacutenico (a circuitoabierto) por ajuste de la ecuacioacuten (47)

El amortiguamiento a circuito abierto obtenido por este meacutetodo es de 0200 plusmn 0002 (09) algo maacutes impreciso que el obtenido en el punto 432 mientras que la constante de transduccioacuten es de 2676 plusmn 07 Vms (026)

103

435 MEDIDA DE LA AMPLIFICACION

Una vez determinadas todas las constantes del sensor soacutelo nos resta medir con

precisioacuten la amplificacioacuten del sistema preamplificador para poder determinar la respuesta total del sistema (ecuacioacuten (221) o su versioacuten simplificada (222))

Para ello hemos estimado su respuesta por comparacioacuten de las sentildeales

sinusoidales de entrada y salida del circuito preamplificador y filtro antialiasing Los resultados se indican en la tabla 4III

Ganancia seleccionable Frec Corte (Hz) Amortiguamiento

9706 31323 101111 80004plusmn003 12plusmn04 Tabla 4 III- Paraacutemetros de respuesta del circuito preamplificador incluyendo el filtro antialiasing

(ecuaciones (215) y (220))

Para los valores de ganancia soacutelo se han representado las cifras significativas

siendo el error inferior a 0001 en todos los casos Como puede apreciarse el amortiguamiento presenta un gran error debido a que las medidas se han efectuado a frecuencias mucho maacutes bajas a la de corte del filtro

436 RESPUESTA DEL SENSOR CON IMPEDANCIA DE CARGA

A partir de los paraacutemetros estimados en los puntos anteriores podemos generar

la respuesta del sensor cuando se conecta a su salida la impedancia de carga (RC serie) utilizando la ecuacioacuten (212)

En la figura 411 se muestran las respuestas a partir de los datos obtenidos por

ajuste de la frecuencia propia (punto 432) y la correspondiente si utilizamos los resultados de la medida del amortiguamiento (punto 433) y de la transductancia (punto 434)

La diferencia maacutexima obtenida entre ambas es de 013 dB en amplitud y de

062 grados en fase Por tanto la eleccioacuten del meacutetodo de calibracioacuten no es criacutetica Aunque efectuar ambos procedimientos aumenta el nuacutemero de pruebas en el

laboratorio si elegimos los paraacutemetros con menor error obtendremos una respuesta maacutes exacta (ver figura 411) aunque las diferencias entre todas ellas son muy pequentildeas

Se observa la existencia de una pequentildea resonancia en 1418 Hz (calculada a

partir del anaacutelisis de los polos y ceros obtenidos) no prevista en el disentildeo original (punto 255) y que la frecuencia de corte es de 0868 Hz algo superior a la de disentildeo de 064 Hz Este hecho se debe en gran medida a la alta frecuencia propia del sensor mucho mayor (25) que la nominal de 1 Hz

Para este sensor la impedancia de carga (RC serie) produce un aumento del

ancho de banda en algo maacutes del 30

104

44

bc

p

Figura 4 11- Respuesta del sensor de prueba con impedancia de carga RC serie utilizando diversosvalores de los paraacutemetros

La ecuacioacuten utilizada (212) en la estimacioacuten de la respuesta puede ser

aproximada por sus polos dominantes En la tabla 4IV se muestran la ganancia y los polos y ceros obtenido para el caso de utilizar los paraacutemetros con menor error

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-17067 (plusmn 001) (-73093 e5)

0 (doble) -51 (plusmn 01)

-495 (plusmn 006) -3177 (plusmn 0003) plusmn 556 (plusmn008) j

-42827 (plusmn01)

Tabla 4 IV- Ganancia polos y ceros de la respuesta del sensor con impedancia de carga El polo indicado con asterisco puede despreciarse por estar mucho maacutes alejado del eje imaginario que los polos dominantes (en caso de que no se desprecie para el

caacutelculo de la respuesta se debe utilizar la ganancia indicada entre pareacutentesis y con un asterisco)

LA BOBINA DE CALIBRACION La determinacioacuten de la respuesta por inyeccioacuten de sentildeales armoacutenicas a traveacutes de la

obina de calibracioacuten ha sido utilizado entre otros por Giner et al (1992) para la alibracioacuten de la red de microsismicidad de Alicante

Kim y Ekstroumlm (1996) estiman la respuesta por inversioacuten del transitorio producido

or la inyeccioacuten de pulsos por esta bobina auxiliar

105

Alguacil (1986) sentildeala que el acoplamiento entre las bobinas principal y auxiliar

induce a errores en la respuesta del sistema Steck y Prothero (1989) proponen su utilizacioacuten en la calibracioacuten por medio de

inyeccioacuten de sentildeales binarias aleatorias pero corrigiendo la respuesta por el mencionado acoplamiento

Nosotros hemos seguido el procedimiento indicado por Giner et al (1992) pero

corrigiendo la respuesta obtenida por las medidas del efecto de acoplamiento realizadas previamente

Los resultados mostrados en la figura 412 indican un decaimiento de la respuesta a

partir de unos 12 Hz no siendo corregido totalmente por las medidas del acoplamiento entre bobinas en parte debido a que han sido realizadas con el sensor invertido (masa bloqueada fuera de su posicioacuten de reposo)

Por otro lado el uso de la bobina de calibracioacuten presenta el inconveniente de que

debemos suponer conocida la constante de transduccioacuten de esta bobina lo que puede llevar a resultados poco exactos

Sobre los datos corregidos por acoplamiento entre bobinas hemos ajustado una

funcioacuten de transferencia (ecuacioacuten (213)) con tres polos (uno real y dos complejos conjugados) y tres ceros reales (uno doble en el origen y otro sobre el eje real negativo) Los resultados se muestran en la tabla 4V

au

Figura 4 12- Respuesta observada del sensor con impedancia RC serie de carga utilizando la bobina xiliar Se muestran los valores medidos para el acoplamiento entre bobinas la respuesta observada y la

corregida y la respuesta estimada por ajuste de la ecuacioacuten (213)

106

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-132 (plusmn 2) 0 (doble) -27 (plusmn 2) -343 (plusmn 02) -32 (plusmn 02) plusmn 55 (plusmn 01) j

Tabla 4 V - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (213) a los datos corregidos por el acoplamiento entre la bobina auxiliar y

principal La frecuencia de corte para este sensor incluyendo la impedancia de carga es de

0868 Hz algo mayor a la esperada (0648 Hz) tomando los valores nominales Esto se debe a la que la frecuencia propia del sensor es como hemos visto del orden del 25 superior a la nominal de 1 Hz

Asiacute mismo se observa una ligera resonancia en 1426 Hz (calculada a partir del

anaacutelisis de polos y ceros) con una ganancia de unos 3 dB mayor que la correspondiente para altas frecuencias

45 LA CALIBRACION EMPIRICA La calibracioacuten empiacuterica no presupone ninguacuten modelo para la respuesta del

instrumento sino que uacutenicamente presupone que el sistema es causal lineal e invariante en el tiempo o al menos invariante en el tiempo que dura la calibracioacuten

Para los sistemas lineales e invariantes en el tiempo la funcioacuten de transferencia viene

determinada por la relacioacuten de la transformada de Laplace de la salida (funcioacuten respuesta) a la correspondiente de la entrada (funcioacuten excitadora) bajo la suposicioacuten de que todas las condiciones iniciales son cero (Ogata 1980)

El principal problema al que nos enfrentamos para efectuar la calibracioacuten empiacuterica

es por tanto el conocimiento preciso de la sentildeal de entrada (velocidad del suelo) Pavlis y Vernon (1994) desarrollan una teacutecnica de calibracioacuten por comparacioacuten de

los datos de ruido siacutesmico registrados por dos sensores suficientemente proacuteximos siendo conocida la respuesta de uno de ellos y que describimos a continuacioacuten

El espectro de un sismograma ldquosi(t)rdquo registrado por el instrumento ldquoirdquo se relaciona

con el la velocidad del suelo ldquoe(t)rdquo mediante la siguiente ecuacioacuten

)()()()( ωωωω EATS iii sdotsdot= (48)

donde ldquoTirdquo es la respuesta en velocidad del sismoacutemetro ldquoirdquo ldquoAirdquo es la correspondiente del sistema AD y ldquoErdquo es el movimiento (velocidad) real del suelo

Si dos sensores se situacutean muy proacuteximos para poder suponer que el movimiento del

suelo es el mismo para ambos la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos es

)()()()(

)()()(

12

21

2

1

ωωωω

ωωω

ASAS

TTZ

sdotsdot

== (49)

Si del instrumento ldquo2rdquo conocemos la respuesta podremos obtener la del otro por

107

)()()( 21 ωωω TZT sdot= (410)

que es independiente de la sentildeal ldquoErdquo que se utilice Pavlis y Vernon (1994) obtienen buenos resultados tomando como sentildeal el ruido

siacutesmico y sentildealan los principales problemas para la estimacioacuten de la respuesta del instrumento que se desea calibrar

El primer problema que nos podemos encontrar es la componente DC debida al

efectos de los amplificadores y al convertidor AD La forma maacutes sencilla de eliminarla es simplemente restando la media del registro pero debe tenerse presente que la longitud de cada ventana debe ser mucho mayor que el periodo maacutes grande que podamos registrar (en el caso de sensores de banda ancha STS2 es de 100 segundos)

El segundo problema se refiere a la estimacioacuten de los espectros de la sentildeal El factor

maacutes criacutetico es la ventana elegida para su estimacioacuten Pavlis y Vernon (1994) utilizan una ventana ldquo4πrdquo con forma de campana La eleccioacuten de este tipo de ventana se debe a que proporciona una caiacuteda aproximada de 100 dB fuera de su ancho de banda

Finalmente el tercer gran problema se refiere a la estimacioacuten de la respuesta entre

ambos instrumentos (ecuacioacuten (49)) En primera aproximacioacuten podriacuteamos estimarla efectuando la media de los espectros obtenidos para cada una de las ventanas Sin embargo es preferible efectuar una media ponderada para reducir los efectos de espuacutereos en los datos

sum

sum

=

=

sdot= M

jj

M

jjj

w

ZwZ

1

1)(

)(ˆω

ω (411)

donde los coeficientes ldquowjrdquo son los pesos asignados a la estimacioacuten ldquojrdquo

Pavlis y Vernon (1994) utilizan el siguiente estimador robusto de forma iterativa

(hasta tres veces consecutivas)

bull Inicialmente estiman la respuesta entre ambos instrumentos como la mediana de las partes reales e imaginarias

bull En la estimacioacuten de los coeficientes soacutelo se considera el moacutedulo de los

residuos )(ˆ)()( ωωω jjj ZZr minus=

bull Consideran como escala de error del proceso la distancia intercuantil dada

por 44

3 NN rrSIQ minus= Es decir entre el 75 y el 25 de la distribucioacuten de los residuos

bull Finalmente estiman los pesos de la ecuacioacuten (411) mediante la siguiente

foacutermula

108

)(242

)exp(

34

)(

LnLnSddrx

ew

IQIQ

IQjj

xj

j

minus===

minus= minus

σσ

αα

(412)

siendo ldquoαrdquo el Neacutesimos cuantil de la distrubucioacuten de Rayleigh )2(2 NLn

Siguiendo esta teacutecnica hemos situado el sensor de corto periodo a calibrar junto al

ldquoStreckeisen STS-2rdquo (a unos 75 cm) de la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo cuya respuesta se conoce con precisioacuten Si tenemos presente ademaacutes que la respuesta de los instrumentos de banda ancha presentan una respuesta plana en un mayor ancho de banda que los de corto periodo podemos estimar el movimiento del suelo por inversioacuten de su registro y por tanto conocer la entrada (funcioacuten excitadora) para el sistema de corto periodo

El cuadrado de la magnitud de la coherencia (MathWorks 2000) entre dos sentildeales

viene dada por

)()()(

2211

212

12 ωωωSS

SC

sdot= (413)

donde ldquoS12rdquo es la densidad espectral cruzada y ldquoC12rdquo es un nuacutemero (entre 0 y 1) que proporciona una medida de la correlacioacuten entre las dos sentildeales a la frecuencia angular ldquoωrdquo

Esta definicioacuten difiere de la utilizada por Pavlis y Vernon (1994) para estimar la

bondad del procedimiento

xx

rrxx

SSS minus

=2γ (414)

donde ldquoSxxrdquo y ldquoSrrrdquo son las potencias de la salida y de los residuos respectivamente

Como hemos mencionado la misioacuten de los pesos de la ecuacioacuten (411) es la de

reducir el efecto de espuacutereos en los datos Si alguno de los registros contiene alguacuten espuacutereo eacuteste afectaraacute a la estimacioacuten de su espectro y por tanto a la correspondiente respuesta entre ambos instrumentos Pero en este caso la coherencia definida por la ecuacioacuten (413) entre ambos disminuiraacute

Pazos y Alguacil (2000) aplicaron la coherencia dada por la ecuacioacuten (413) como

funcioacuten de peso para calibrar las estaciones de corto periodo de la red ROA obteniendo respuestas con el mismo orden de precisioacuten que utilizando los pesos descritos en Pavlis y Vernon (1994)

Los resultados obtenidos por ambos meacutetodos utilizando los datos de ruido

registrados durante maacutes de 2 horas se muestran en la figura 413 El ajuste de la respuesta se realizoacute siguiendo el meacutetodo de Pazos y Alguacil (2000) sobre los datos con una coherencia mayor del 90

109

0

10

20

30

40

50CALIBRACION EMPIRICA

Vm

s-1 (

dB)

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Pavlis y Vernon (1994)Pazos y A lguacil (2000)Respues ta es timada Filtros FIR

Interferencias iquest

Figura 4 14- Respuesta observada por comparacioacuten de los registros de ruido siacutesmico entre la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo y el sistema desarrollado siguiendo el meacutetodo descrito por Pavlis y Vernon (1994) y el propuesto por Pazos y Alguacil (2000) Se muestra ademaacutes la respuesta estimada por ajuste de una funcioacuten de transferencia con tres ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejos conjugados)

En la figura 414 se muestra la coherencia estimada por la ecuacioacuten (413) para uno de los

registros de ruido utilizados

1 0- 1

1 00

1 01

0 3

0 4

0 5

0 6

0 7

0 8

0 9

1

F r e c u e n c ia ( H z )

Coh

eren

cia

Figura 4 13- Coherencia (ecuacioacuten 413) de uno de los registros de ruido utilizados en la estimacioacuten (ecuacioacuten 411)de la respuesta entre ambos instrumentos (corto periodo y STS2)

110

Como se aprecia en la figura la coherencia es superior al 90 en la banda que se

extiende desde 03 hasta algo maacutes de 15 Hz Pavlis y Vernon (1994) obtienen una mejor coherencia a altas frecuencias al

comparar el ruido registrado por los sensores GS-13 y L-28 pero debemos recordar que utilizan una definicioacuten diferente (ecuacioacuten 414) Sin embargo al comparar dos sensores horizontales L-28 con una separacioacuten de un metro (similar a la utilizada en nuestro experimento) obtienen una coherencia muy baja para las altas frecuencias

Los resultados del ajuste de una funcioacuten de transferencia de tercer orden con tres

ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejo conjugados) se muestran en la tabla 4VI

GANANCIA(V(ms-1) CEROS POLOS

-1349 (plusmn 03) 0 (doble) -144 (plusmn 017) -1931 (plusmn 003) -34 (plusmn 014) plusmn 542 j (plusmn 007)

Tabla 4 VI - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la una funcioacuten de transferencia de tercer orden

Como ya mencionamos para frecuencias inferiores a 03 Hz y para las superiores a

15 Hz los registros de ruido no presentan una alta coherencia A bajas frecuencias el ruido del sensor (punto 210) es el causante de la peacuterdida de coherencia mientras que a alta frecuencia (a partir de unos 40 Hz) se debe a la actuacioacuten de los filtros FIR de los sistema de adquisicioacuten (tanto del Quanterra de la estacioacuten de banda ancha como de los filtros FIR del CS5322) Adicionalmente se observa una pequentildea interferencia en torno a 25 Hz debido a la fuente de alimentacioacuten (onda rectificada) ya que en estos experimentos no se utilizaron bateriacuteas

Pavlis y Vernon (1994) observan tambieacuten desacuerdo entre las respuestas teoacuterica y

la observada a partir de unos 10 Hz atribuyeacutendolo a un efecto de distinto acoplamiento mecaacutenico y tal vez a influencia de modos propios de vibracioacuten del pilar Creemos que estos efectos requeririacutean un estudio maacutes en detalle

En la figura se observa al igual que en los meacutetodos anteriores una resonancia en

1418 Hz mientras que la frecuencia de corte es de 0858 Hz

46 COMPARACIOacuteN DE RESULTADOS Y DE LOS REGISTROS En los puntos anteriores hemos discutido varios meacutetodos de calibracioacuten del sensor

La calibracioacuten parameacutetrica proporciona resultados precisos pero requiere la utilizacioacuten de amplio material de laboratorio y numerosas pruebas La utilizacioacuten de la bobina auxiliar precisa corregir por el efecto de acoplamiento entre bobinas pero para estimarlo debemos bloquear la masa invirtiendo el sensor por lo que las correcciones a altas frecuencias se subestiman Finalmente el meacutetodo empiacuterico uacutenicamente requiere disponer de un sensor bien calibrado pero presenta la limitacioacuten de que la respuesta se subestima a partir de 10 oacute 15 Hz por falta de coherencia entre ambas salidas

111

En la figura 415 se representan las respuestas obtenidas por los tres meacutetodos descritos En el caso de la respuesta parameacutetrica se representa uacutenicamente la correspondiente a los paraacutemetros obtenidos con menor error

obsmanla d

calideb

perde con

resoaux

la b

0

10

20

30

40

50RESPUESTAS OBTENIDAS

Vm

s-1 (

dB)

Respues ta para el s ismo de SanlucarBobina AuxiliarCalibracion EmpiricaCalibracion Parametrica

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuecnia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Figura 4 15- Comparacioacuten de la respuesta parameacutetrica con la empiacuterica y la obtenida por medio de labobina de calibracioacuten Se presenta la respuesta en amplitud estimada a partir del sismo de Sanluacutecar de

Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 mb=37

Al comparar las respuestas instrumentales correspondientes a los tres meacutetodos

ervamos que para frecuencias superiores a la resonancia la respuesta parameacutetrica se tiene por encima de las otras dos en el orden de tres decibelios Algo menos acusada es iferencia en fase que se mantiene siempre inferior a seis grados

Por otro lado la respuesta empiacuterica es similar a la obtenida utilizando la bobina de

bracioacuten Las diferencias en amplitud son inferiores a 05 dB y en fase se mantienen por ajo de 4 grados

Los tres meacutetodos presentan praacutecticamente los mismos polos complejos conjugados

o hay grandes diferencias en la ubicacioacuten del polo real y el cero real no nulo En el caso la calibracioacuten parameacutetrica existe una cancelacioacuten praacutectica mientras que esta sideracioacuten no puede efectuarse en los otros dos meacutetodos

Tanto la calibracioacuten parameacutetrica como la empiacuterica presentan una frecuencia de

nancia de 1418 Hz siendo algo mayor (1426 Hz) en el caso de uso de la bobina iliar

La frecuencia de corte es del orden de 086 Hz en los tres casos (0868 en el caso de

obina auxiliar y la calibracioacuten parameacutetrica y 0858 Hz para la empiacuterica)

112

En la figura se presenta ademaacutes la estimacioacuten de la respuesta instrumental a partir de los registros de un sismo de Sanluacutecar de Barrameda Para este caso la fuente siacutesmica se encuentra a unos 40 km de distancia por lo que ambos sensores se pueden considerar situados en el mismo punto Como se aprecia la calibracioacuten empiacuterica presenta un mejor acuerdo con esta estimacioacuten por lo que la consideramos maacutes realista

La utilizacioacuten de la bobina auxiliar situacutea el polo y el cero real (no nulo) en posiciones

claramente diferentes a la empiacuterica pero las diferencias en las respuestas (tanto en fase como en amplitud) es pequentildea pudiendo ser utilizado como procedimiento alternativo

Por otro lado los paraacutemetros obtenidos mediante las teacutecnicas parameacutetricas son muy

precisos a excepcioacuten de la autoinductancia pero se calculan sin que el sensor se cargue con la impedancia ldquoRC serierdquo La respuesta teoacuterica con el sensor cargado con la impedancia RC serie parece no ajustarse a las estimaciones calculadas sobre datos reales El modelo utilizado carece de capacidades paraacutesitas que estariacutean en serie con la impedancia de carga disminuyendo la parte capacitiva efectiva Aunque no se muestra en la figura hemos simulado la respuesta parameacutetrica pero con una capacidad menor (135 microF ) coincidiendo praacutecticamente con la respuesta empiacuterica errores inferiores a 05 dB en amplitud y a 2ordm en fase

El hecho de que el modelo no contemple esta posible capacidad paraacutesita podriacutea

justificar el pequentildeo valor obtenido para la autoinductancia que por otra parte se encuentra mal determinada debido a que su efecto se aprecia principalmente a muy alta frecuencia

-1

0

1x 10

4 SISMO DE SANLUCAR DE BARRAMEDA DEL 18072003

SFS

(VBB

)

-4

-2

0

2

4x 10

4

RC

ser

ie

20 40 60 80 100 120 140-1000

0

1000

T iem po en segundos

SFS

(CP)

Figura 4 16- Registros filtrados paso bajo (12 Hz) del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del diacutea 18 de Julio de 2003 a las 21232150 horas UTC mb=37 En la parte superior se muestra el registro de la estacioacuten de Banda Ancha SFS en el centro el correspondiente al sistema descrito en esta tesis y en la parte inferior el registro de la estacioacuten de corto periodo SFS situada a unos 25 metros de las anteriores El eje de ordenadas

muestra el nuacutemero de cuentas digitales

113

Finalmente en la figura 416 se muestran los registros filtrados paso bajo (12 Hz)

del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 y mb=37 El registro del sistema desarrollado (RC serie) presenta el mayor nuacutemero de cuentas

debido a la amplificacioacuten seleccionada (1905 para el preamplificador y 156 del fitro antialiasing) En el caso de la estacioacuten de corto periodo la amplificacioacuten es de 1062 pero la conversioacuten a digital es de 12 bits

El registro del corto periodo aparece cortado debido a que el algoritmo de deteccioacuten

utilizado por la red de corto periodo subestimoacute el tiempo de coda

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seismographs using a Maxwell Bridgerdquo BSSA Vol 60 Nordm 6 pp 2015-2022

115

116

CAPITULO 5

TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122

531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 127 533 Diagramas en aacuterbol (Wavelet Packets) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132

117

51 INTRODUCCION Una sentildeal analoacutegica es una representacioacuten de una magnitud fiacutesica variable mediante

una variable eleacutectrica Una sentildeal digital es asimismo otra representacioacuten del mismo objeto mediante una serie numeacuterica que puede ser representada en diversos dominios dependiendo de las caracteriacutesticas que deseemos estudiar o el tratamiento que convenga hacer

Las transformadas integrales transforman una sentildeal temporal ldquof(t)rdquo a un nuevo

dominio generalmente al plano de la frecuencia ldquoF(w)rdquo En este dominio podemos analizar el contenido espectral de la sentildeal y caracterizarla en funcioacuten de la frecuencia Muchas ecuaciones diferenciales que describen la respuesta dinaacutemica de sistemas por ejemplo se transforman en el dominio de la frecuencia en ecuaciones algebraicas

La transformada de Fourier ha sido es y continuaraacute siendo una de las herramientas

maacutes ampliamente utilizadas para representar las sentildeales estacionarias en el plano de la frecuencia (Mallat 1998) Asiacute una sentildeal sinusoidal representada en el plano de Fourier queda perfectamente definida por un uacutenico coeficiente complejo ldquoArdquo correspondiente al vector base ldquoδ(f-fo)rdquo donde ldquofordquo es la frecuencia de la sentildeal

Pero debemos observar que lo que maacutes nos llama la atencioacuten son las sentildeales

transitorias el claxon de un camioacuten que suene repentinamente sobresalta nuestros sentidos mientras que el continuo y monoacutetono ruido de un motor pronto es olvidado sin que le prestemos la mayor atencioacuten De hecho son estas sentildeales transitorias o las variaciones temporales de sentildeales casi-estacionarias las que aportan maacutes informacioacuten

Las sentildeales siacutesmicas de los terremotos son altamente no-estacionarias De la propia

definicioacuten de la transformada de Fourier no se puede obtener ninguna informacioacuten sobre la evolucioacuten de las caracteriacutesticas espectrales o la posible ocurrencia de un evento localizado en el tiempo (Flandrin 1987)

La transformada integral ldquoidealrdquo seriacutea aquella que de informacioacuten puntual de la sentildeal

sobre su contenido espectral en cada instante pero sabemos que tal transformada no puede existir debido al principio de incertidumbre de Heisenberg (una discusioacuten detallada puede encontrarse en Mallat 1998)

La transformada wavelet es una buena aproximacioacuten en este sentido ya que

proporciona informacioacuten simultaacutenea en ambos dominios tanto en el temporal como en el de la frecuencia

Revisaremos en este capiacutetulo las principales transformadas integrales maacutes

comuacutenmente utilizadas en el campo de la sismologiacutea poniendo especial eacutenfasis en la forma en que cada una descompone el plano tiempo-frecuencia es decir las propiedades de localizacioacuten temporal y en frecuencia que cada representacioacuten proporciona

52 LA TRANSFORMADA DE FOURIER

En 1807 Fourier presenta su desarrollo en serie de cualquier sentildeal perioacutedica teniendo un gran impacto en el anaacutelisis matemaacutetico en la fiacutesica y en el campo de la

118

ingenieriacutea Posteriormente se generaliza esta transformada a sentildeales no perioacutedicas surgiendo la transformada de Fourier y su inversa definidas de la siguiente forma

int

intinfin

infinminus

infin

infinminus

minus

=

=

dwewFtf

dtetfwF

iwt

iwt

)(21)(

)()(

π

(51)

La transformada ldquoF(w)rdquo representa la sentildeal en el plano de la frecuencia donde las

funciones base son senos y cosenos (exponencial compleja) sin proporcionar informacioacuten temporal (duracioacuten infinita de las funciones base) mientras que la representacioacuten ldquof(t)rdquo en la base eucliacutedea (cuyas funciones base son deltas de Dirac) localiza de forma precisa en el tiempo pero no da informacioacuten sobre la frecuencia

Esta transformacioacuten presenta numerosas e interesantes propiedades ampliamente

conocidas (pe Hernando Raacutebanos 1982 Papoulis 1986 Scherbaum 1996 Mallat 1998) por lo que las omitiremos

521 LA TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER (DFT)

Los registros digitales se encuentran formados por una secuencia de N

muestras tomadas a intervalos regulares separados en T=1fm (siendo fm la frecuencia de muestreo) Desde el punto de vista del Aacutelgebra esta secuencia se puede considerar como un vector del espacio ZN y su descripcioacuten en la base eucliacutedea toma la siguiente expresioacuten

summinus

=

partsdot=minus=1

0][][]1[]1[]0[][

N

nnnfNfffnf

rr (52)

donde son las muestras de la sentildeal tomadas a intervalos regulares ldquonTrdquo (0 le n lt N)

)(][ nTfnf =

En esta representacioacuten cada coeficiente queda perfectamente localizado en el

tiempo lo que permite datar con precisioacuten las llegadas de las diversas ondas hecho esencial pe para obtener buenas localizaciones hipocentrales

Al igual que para el caso de sentildeales continuas para conocer las propiedades

espectrales de la sentildeal es usual la utilizacioacuten de la bien conocida transformada discreta de Fourier (DFT normalmente mediante el algoritmo de su transformada raacutepida FFT) representando la sentildeal en el plano de la frecuencia Las ecuaciones de transformacioacuten podemos encontrarlas en numerosos textos y salvo diferencias en los factores de normalizacioacuten (escala) vienen dadas por

NnekFN

nf

NkenfkF

N

k

ni

N

n

ni

Nk

Nk

ltlesdot=

ltlesdot=

sum

summinus

=

minus

=

minus

0][ˆ1][

0][][ˆ

1

0

1

0

2

2

π

π

(53)

En este plano las coordenadas del vector transformado proporcionan informacioacuten precisa sobre el contenido en frecuencia de la sentildeal (localizacioacuten en

][ˆ kF

119

frecuencia) pero como vemos en el caacutelculo de cada uno de sus coeficientes interviene toda la secuencia (el sumatorio se extiende para todos los valores de ldquonrdquo) Por ello cualquier propiedad estacionaria de la sentildeal quedaraacute bien descrita por la DFT

522 DIVISION DE LA ldquoDFTrdquo EN VENTANAS TEMPORALES (STFT)

Cuando la sentildeal es no-estacionaria (como sucede en sismologiacutea) su

representacioacuten en la base eucliacutedea o en la de Fourier pueden ser no adecuadas en tanto que no describen la evolucioacuten de sus propiedades espectrales en el tiempo

Una de las teacutecnicas utilizadas para estimar esta variacioacuten es el empleo de la

DFT sobre una secuencia de ventanas (elegidas simeacutetricas y generalmente normalizadas) que se desplazan a lo largo de la duracioacuten del registro Sin embargo la eleccioacuten de la longitud de la ventana es a menudo problemaacutetica Una ventana corta implica buena resolucioacuten temporal pero puede ocultar las componentes de mayor periodo mientras que una ventana demasiado larga supone una resolucioacuten en frecuencia muy precisa a expensas de aumentar la incertidumbre temporal

La eleccioacuten de la forma de la ventana tambieacuten es un compromiso Una ventana

abrupta (tipo pulso rectangular) pesa por igual a todos los coeficientes pero presenta problemas de borde Una ventana de bordes suaves (figura 51) elimina el efecto de borde pero cada coeficiente tiene un peso diferente en funcioacuten de su posicioacuten relativa dentro de la ventana

Tra

Figura 5 1- Diversos tipos de ventanas (sin normalizar) de 100 puntos (muestras)

La ecuacioacuten que describe la transformacioacuten ldquoSTFTrdquo (Short Time Fourier

nsform) es

NnelmSmngN

nf

NlmemngnflmS

N

m

N

l

nif

N

n

nif

Nl

Nl

ltlesdotminus=

ltlesdotminussdot=

sum sum

summinus

=

minus

=

minus

=

minus

0][][1][

0][][][

1

0

1

0

1

0

2

2

π

π

(54)

120

donde g[n-m] es la funcioacuten peso (ventana elegida) que se desplaza a lo largo del eje temporal y de tamantildeo ldquoM lt Nrdquo por lo que soacutelo intervienen ldquoMrdquo elementos de f[n] en el caacutelculo de cada coeficiente Sf[ml]

523 DESCOMPOSICION DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

Como hemos ido mencionando cada tipo de representacioacuten presenta unas

propiedades de localizacioacuten diferentes es decir descomponen el plano tiempo-frecuencia de diversa forma Mallat (1998) utiliza los denominados ldquoaacutetomos de Gaborrdquo que son representados por cajas (rectaacutengulos de Heisenberg) similares a los descritos en el paacuterrafo anterior ilustrando la descomposicioacuten mediante el dibujo de unos pocos aacutetomos

En la figura 52 se muestran la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia

para cada una de las representaciones (eucliacutedea DFT y STFT) mediante la representacioacuten de la caja de Heisenberg de uno de los coeficientes

re

Figura 5 2- Representacioacuten de cajas de Heisenberg de un aacutetomo de Gabor en las diversas presentaciones para una secuencia de tamantildeo N En el eje de frecuencias el elemento ldquoN2+1rdquo

corresponde a la frecuencia de Nyquist y ldquoNrdquo a la frecuencia de muestreo

En la figura se representa la caja de Heisenberg correspondiente a los coeficientes ldquof[n]rdquo de la representacioacuten eucliacutedea ldquo rdquo de la representacioacuten en la DFT y ldquoS

][ˆ kFf[lm]rdquo en la STFT Ademaacutes se indican las dimensiones en funcioacuten del

tamantildeo del registro ldquoNrdquo de la ventana utilizada ldquoMrdquo de la frecuencia de muestreo ldquofmrdquo y de su inversa el periodo de muestreo ldquoTrdquo

121

De la figura deducimos que la representacioacuten eucliacutedea presenta maacutexima

localizacioacuten temporal pero sin resolucioacuten en frecuencia en el caso de la Transformada Discreta de Fourier (DFT) la situacioacuten se invierte (maacutexima localizacioacuten en frecuencia sin resolucioacuten temporal) y para la transformada STFT la situacioacuten es intermedia pudiendo aumentar la resolucioacuten en uno u otro sentido en funcioacuten del tamantildeo de la ventana elegida

Finalmente cabe indicar que soacutelo los coeficientes de las transformadas DFT y

STFT que localicen frecuencias inferiores a la de Nyquist son relevantes (los N2+1 primeros si N es par o los (N+1)2 primeros si N es impar) ya que al ser una sentildeal real la transformada es par en moacutedulo e impar en fase Es decir la maacutexima frecuencia de la que podemos obtener informacioacuten es la frecuencia de Nyquist (el desarrollo matemaacutetico podemos encontrarlo en numerosos textos como por ejemplo Papoulis 1986 Hernando Raacutebanos 1982)

53 LA TRANSFORMADA WAVELET (WT) La transformada wavelet continua (WT) de una sentildeal ldquof(t)rdquo con respecto a la funcioacuten

wavelet ldquoψ(t)rdquo viene determinada por

( )

int

int int

int

infin

infinminus

infin

infinminus

+

Ψ=

=

minusisinisin⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ minus

sdot=

0

2

0 21

)(

)(1)(

0)(1)(

dwww

C

adadbabW

Ctf

RaRbdta

bttfa

abW

abt

af

f

ψ

ψ

ψ

ψ

(55)

donde el asterisco indica complejo conjugado el paraacutemetro ldquoardquo define la escala y ldquobrdquo el tiempo y ldquoΨ(w)rdquo es la transformada de Fourier de la funcioacuten wavelet

Obseacutervese que si elegimos la ecuacioacuten anterior se convierte en la

transformada de Fourier tomando b=0 y siendo

itet =)(ψaw 1= por tanto la escala es

directamente proporcional al periodo Pero la funcioacuten wavelet debe cumplir entre otras dos condiciones tener energiacutea

finita (por tanto media nula) y desvanecerse en el tiempo Estas dos condiciones significan que la wavelet deberiacutea oscilar como una pequentildea onda por lo que las funciones seno y coseno de Fourier no son realmente wavelets (Meyer 1987)

Grossmann et al (1987) analizan las propiedades de localizacioacuten en tiempo y

frecuencia para esta transformacioacuten en el plano escala-tiempo si elegimos una funcioacuten ldquoψ(t)rdquo que se desvanece fuera de unos intervalos de tiempo (tmin a tmax) y de frecuencia determinados (wmin a wmax) Los resultados se esquematizan en la figura 53

122

Figura 5 3- Semiplano ldquoabrdquo (Escala-Tiempo) en el que representan esquemaacuteticamente la localizacioacuten temporal y en frecuencia por medio de zonas de influencia El semieje de la escala aumenta hacia abajo

Debemos observar que elegida adecuadamente la funcioacuten wavelet ldquoψ(t)rdquo (tambieacuten llamada ldquowavelet madrerdquo) la escala ldquoardquo es inversamente proporcional a la frecuencia angular ldquowrdquo (como el caso representado) Observemos que el intervalo temporal de influencia crece a medida que disminuye la frecuencia (la escala ldquoardquo aumenta) e inversamente un instante dado ldquotordquo presenta un cono de influencia que se ensancha con el periodo Por tanto la localizacioacuten temporal mejora al aumentar la frecuencia

En el campo de la transformada observamos que los puntos correspondientes a la

misma escala ldquoaordquo presentan influencia del un mismo intervalo (oo a

wa

w w maxmin ltlt )que aumenta al disminuir la escala (frecuencias altas) Asiacute mismo la franja en la que influye una determinada frecuencia (

oo ww

ww a maxmin ltlt ) disminuye a frecuencias altas (ldquoardquo pequentildeo)

En definitiva la localizacioacuten en frecuencia empeora a frecuencias altas Daubechies (1987) describe las analogiacuteas y las principales diferencias entre la STFT

y la WT Enfatiza el hecho de que mientras la envolvente de la STFT siempre es la misma (la forma de la ventana elegida) aunque variacutee ldquolrdquo la envolvente de la WT se estrecha al aumentar ldquoardquo Por tanto hay una marcada diferencia en las propiedades de localizacioacuten temporal (figura 54) Asiacute mismo sentildeala que al aumentar ldquoardquo empeora la resolucioacuten en frecuencia

123

Figura 5 4- Ejemplo de funciones utilizadas por la STFT y la WT A la izquierda las funciones base de Fourier con ventanas Hanning de 100 puntos para las frecuencias centrales de 5 y 13 Hz (frecuencia de

muestreo de 100 mps ldquo∆f=1 Hzrdquo) A la derecha la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies-6rdquo para frecuencias centrales similares (ldquo∆f=3675 y 125 Hz respectivamenterdquo)

531 LA TRANSFORMADA DISCRETA WAVELET (DWT)

En el campo discreto tanto la escala ldquoardquo como el factor de traslacioacuten temporal

ldquobrdquo se encuentran cuantizadas (a = 2j j=01J siendo J el nuacutemero total de escalas) (b = 2j m m = 0 1 N2j) La escala se cuantiza de forma exponencial y el factor de traslacioacuten uniformemente proporcional a la escala con objeto de que las cajas de Heisenberg cubran totalmente el plano tiempo-frecuencia

La funcioacuten wavelet (o madre wavelet) viene dada por (comparar con (55))

[ ]j

Nj

j

jjm mJj

tmnn2

1010

22

21

==

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛∆

minus= ψψ (56)

donde ldquoNrdquo es el nuacutemero de muestras ldquo∆trdquo el intervalo entre muestras y el factor de traslacioacuten es dependiente de la escala ldquojrdquo

Al haber limitado el factor de escala hasta un maacuteximo 2J para poder

describir la sentildeal es necesario introducir una nueva funcioacuten llamada ldquofuncioacuten de escala o padre wavelet φ(t)rdquo que de cuenta de la informacioacuten a escalas mayores (frecuencias bajas) y que viene determinada por la siguiente relacioacuten en el campo de la transformada de Fourier

intinfin

=1

22)(ˆ)(ˆ

adaaww ψφ (57)

donde el siacutembolo ldquo^rdquo representa la transformada de Fourier

124

Si la wavelet se disentildea apropiadamente la DWT puede ser calculada mediante un raacutepido algoritmo basado en un banco de filtros FIR (respuesta impulsiva finita) que sigue el esquema de la figura 55

Debe observarse que en cada etapa el nuacutemero de coeficientes de cada una de las salidas del banco de filtros se reduce a la mitad El filtro ldquohrdquo se encuentra asociado a la funcioacuten de escala mientras que el ldquogrdquo se asocia a la funcioacuten wavelet

Ademaacutes es posible una perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original

(transformada inversa) mediante un banco de filtros similar (figura 56)

En el caso maacutes general (wavelets biortogonales) este banco de filtros de siacutentesis o reconstruccioacuten pueden diferir de los utilizados en el anaacutelisis Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal (como supondremos en lo que sigue) ambos bancos de filtros coinciden [ ] [ ] [ ] [ ]( )ngngnhnh == ~~ lo que se traduce en que el conjunto de funciones Jmjm φψ forman una base ortonormal del espacio ZN siendo N el nuacutemero de muestras de la sentildeal original

2 g _

2 h_

aj

dj+1

aj+1

Figura 5 5- Esquema del banco de filtros de anaacutelisis wavelet donde ldquo [ ] [ nhn ]minus=h rdquo y

ldquo [ ] [ ]ngng minus= rdquo representan filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente Los cuadrados representan convoluciones y los ciacuterculos decimacioacuten por un factor de 2

2 g

2 h

aj

dj+1

aj+1

+

Figura 5 6- Esquema del banco de filtros de siacutentesis wavelet donde ldquo [ ]nh~ rdquo y ldquo rdquo representan los filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente asociados Los cuadrados representan convoluciones y los

ciacuterculos la intercalacioacuten de ceros

[ ]ng~

125

En la figura 57 se muestran algunos ejemplos de los filtros FIR utilizados por

wavelets ortogonales (Daubechies de orden 6) y biortogonal de orden 3 (reconstruccioacuten) y 9 (descomposicioacuten)

Figura 5 7- Wavelets y sus filtros FIR asociados A) En la parte superior se muestra la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies de orden 6rdquo y su funcioacuten de escala asiacute como los filtros (y su espectro) utilizados en la descomposicioacuten y reconstruccioacuten Debe observarse como los filtros de reconstruccioacuten son el reflejo

especular de los de anaacutelisis o descomposicioacuten B) Idem para la wavelet ldquobiortogonalrdquo de orden 3 y 6 Sentildealar que las wavelets biortogonales presentan funciones duales para la perfecta reconstruccioacuten y por ello

los filtros de siacutentesis difieren de los utilizados en el anaacutelisis

En el caacutelculo del espectro de los filtros FIR se ha supuesto una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la magnitud se presenta en decibelios

126

Por tanto en las wavelets ortonormales podemos interpretar la transformada

como un cambio de base donde los coeficientes ldquodjrdquo representan los detalles a la escala ldquojrdquo (en realidad a = 2j) y los ldquoaJrdquo representan la aproximacioacuten de la sentildeal en la escala ldquoJrdquo

[ ] [ ] JmoJjmoj amaamd φψ == (58)

siendo ldquoaordquo la sentildeal original y ldquom = 01N2jrdquo Es decir cada coeficiente es la proyeccioacuten del vector ldquoa0rdquo del espacio vectorial Z sobre los nuevos vectores de la base ortonormal

N

Jmjm φψ La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original viene dada por

[ ] [ ]434214434421

J

JN

j

jN

P

mJmJ

J

j

Q

mjmjo mamda sumsumsum

minus

==

minus

=

+=1

01

1

0

22

φψ (59)

es decir la sentildeal original es la suma de los detalles ldquoQjrdquo y la aproximacioacuten ldquoPJrdquo que se puede interpretar como la descomposicioacuten de la sentildeal en suma de la salida de un banco de filtros paso banda (Qj) y uno paso bajo (PJ) En el caso de las wavelets biortonormales las funciones wavelet y la funcioacuten de escala utilizadas en la ecuacioacuten (59) difieren de las de la ecuacioacuten (58)

Un completo desarrollo matemaacutetico de la teoriacutea de la transformada wavelet

tanto continua como discreta puede ser encontrado en Mallat (1998) o Frazier(1997) entre otros

La eleccioacuten de la wavelet debe ser elegida en funcioacuten de la sentildeal La idea es

que la energiacutea se concentre en el menor nuacutemero de coeficientes por ello el aspecto de la wavelet debe parecerse a la sentildeal que queramos analizar en nuestro caso las llegadas de las ondas siacutesmicas (Anant y Dowla 1997) pero la eleccioacuten no parece ser tan criacutetica (Fedorenko and Husebye 1999)

Pazos et al (1998) indican la capacidad de concentracioacuten si se elige una

wavelet que se asemeje a la sentildeal analizada de forma que el nuacutemero de coeficientes significativos sea pequentildeo y por tanto la energiacutea se concentre en pocos coeficientes Este es el principio en que se basan muchos algoritmos de compresioacuten de datos

532 DESCOMPOSICIOacuteN DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

De las ecuaciones (56) y (58) se puede deducir faacutecilmente que el intervalo

entre los coeficientes de la transformada variacutea con la escala siendo de ldquo2jrdquo de forma que la localizacioacuten temporal disminuye al aumentar la escala (al disminuir la frecuencia)

127

En la figura 54 se mostroacute como la funcioacuten wavelet se dilata al aumentar la

escala sin variar su forma Nuevamente se observa una resolucioacuten temporal inversamente proporcional a la resolucioacuten en frecuencia

Cada coeficiente (ecuacioacuten (58)) se determina por el producto interior de la

sentildeal original y la correspondiente wavelet (o vector base) por lo que el nuacutemero de muestras que influyen en su caacutelculo viene determinado por la duracioacuten de la wavelet (coeficientes no nulos) Por otro lado en cada etapa se produce una decimacioacuten en un factor de dos (figura 55) lo que se traduce en que la localizacioacuten temporal se duplica respecto a la etapa anterior

Al haber cuantizado el factor de escala en potencias de 2 la funcioacuten wavelet

representa una octava en cada escala que suelen llamarse ldquovocesrdquo (Mallat 1998) La caja de Heisenberg asociada a un determinado coeficiente ldquodj[m]rdquo se centra

en la muestra ldquo2j-1 (2m+1)rdquo presentando una localizacioacuten temporal de ldquo2jrdquo y una resolucioacuten en frecuencia de ldquofN2jrdquo con centro en ldquo3 fN2j+1rdquo siendo fN la frecuencia de Nyquist En la figura 58 se muestra la divisioacuten del plano tiempo-frecuencia

Figura 5 8- Esquema de la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la DWT En la figura se sentildealan las cajas de Heisenberg para diversos coeficientes hasta una escala J=4 donde ldquofnrdquo representa la

frecuencia de Nyquist

128

533 DIAGRAMAS EN ARBOL (WAVELET PACKETS)

El banco de filtros utilizado en el anaacutelisis (figura 55) puede aplicarse tambieacuten

sobre los detalles ldquodjrdquo en lugar de hacerlo sobre la aproximacioacuten como se ha supuesto hasta el momento obteniendo un diagrama de descomposicioacuten (aacuterbol) diferente

De esta forma cada coeficiente de la aproximacioacuten obtenida en el nivel ldquoj+1rdquo

a partir de la sentildeal ldquodjrdquo viene representado por una caja de Heisenberg que ocupa el doble espacio temporal y la mitad inferior del ancho de banda mientras que los nuevos detalles ocupan el mismo ancho temporal y la mitad superior de la banda original del nivel anterior

La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal es posible utilizando el mismo diagrama

de siacutentesis representado en la figura 56 En la figura 59 se representan las diferentes diagramas de aacuterbol posibles hasta

el nivel ldquoJ=2rdquo donde las ramas o flechas representan el filtro paso bajo o alto seguacuten su tendencia hacia la izquierda o hacia la derecha respectivamente

Debe observarse que el nuacutemero de nodos posibles en el nivel ldquoLrdquo es de 2L numeraacutendose de izquierda a derecha desde cero (aproximacioacuten y hemos omitido el superiacutendice) hasta 2L-1 Dependiendo del tipo de aacuterbol elegido el nuacutemero de nodos finales de la descomposicioacuten variacutea

Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal el conjunto de funciones

generadas por cualquier tipo de descomposicioacuten (aacuterbol) conjuntamente con sus desplazadas ldquomrdquo forman una base ortonormal del espacio ZN donde las funciones ldquo rdquo no variacutean y las ldquo rdquo vienen dadas por 0

0jj φφ = p

[ ] [ ] [ ][ ] [ ] [sum ]sum

minus=

minus=

++

+

n

jpj

pj

k

jpj

pj

knkgn

knkhn

2

2

121

21

ψψ

ψψ (510)

siendo [ ] [ ]nn jj 0

1 ψψ =

a0

d11

A) B) C)

a1

a2 d12

a0 a0

a1 a1d11 d1

1

a2 d12 d2

2 d32 d2

2 d32

Figura 5 9- Esquema de las posibles descomposiciones wavelets para el nivel ldquoJ=2rdquo A) Descomposicioacuten wavelet B) Descomposicioacuten completa C) Descomposicioacuten en aproximacioacuten a nivel 1 y detalles

El nivel se indica mediante el subiacutendice y el nuacutemero de nodo mediante superiacutendice habiendo omitido el superiacutendice cero (aproximaciones)

129

La reconstruccioacuten de la sentildeal puede ser efectuada a partir de la reconstruccioacuten

de forma independiente de cada una de los detalles y de la aproximacioacuten mediante una expresioacuten similar a la dada en la ecuacioacuten (59)

La eleccioacuten del mejor aacuterbol suele basarse en algoritmos que minimizan alguna

funcioacuten que represente la entropiacutea de la sentildeal (Misiti et al 2000) y que verifique alguna propiedad de tipo aditivo aunque otros criterios han sido utilizados como por ejemplo maximizar el nivel de sentildeal-ruido SNR (por ejemplo Pazos et al 2000 Galiana et al 2000)

Como ya se indicoacute si la wavelet es ortonormal el nuevo conjunto de funciones

ldquo JjJMMpj leltle 0 0ϕψ ldquo (para todos los nodos del aacuterbol ldquo(jp)rdquo elegido)

forman una base de ZN y el anaacutelisis y la siacutentesis de la sentildeal pueden ser interpretados como un cambio de base

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

[ ] [ ] [ ]( )

[ ] [ ]4444 34444 21444 3444 21

0

22

22

22

01

0

0

1

00

00

M

MN

pj

jN

P

MM

mM

pj

Q

m

jpj

pj

MM

jpjo

pj

mnmamnmdna

mnnamamnnamd

minus+minus=

minus=minus=

sumsumsumminus

=

minus

=

φψ

φψ

(511)

El anaacutelisis multiresolucioacuten no es maacutes que considerar la sentildeal descompuesta en

suma de los vectores ldquo rdquo y ldquo rdquo Cada uno de estos vectores puede ser considerado como la salida de haber aplicado un banco de filtros lineales paso banda que cubren la totalidad del espectro y que presentan la particularidad de que la suma todas las salidas es la perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal

pjQ 0

MP

54 APLICACIOacuteN A LOS REGISTROS SISMICOS En el anaacutelisis de las sentildeales siacutesmicas pueden interesarnos muchas diferentes

caracteriacutesticas en funcioacuten de las propiedades que deseemos estudiar Asiacute por ejemplo si queremos datar las diversas llegadas de las ondas la eleccioacuten de la representacioacuten eucliacutedea presenta la mayor resolucioacuten temporal

Para el anaacutelisis de las caracteriacutesticas espectrales se utiliza la transformada de Fourier

si bien hay que sentildealar que eacutesta suele efectuarse sobre una ventada de pequentildea duracioacuten normalmente para analizar un determinado tren de ondas Bakun y Jonson (1970) utilizan el espectro para discriminar explosiones de sismos naturales Caton (1998) analiza el factor de escala para obtener amplitudes del espectro de Fourier correctas Solomon (1994) estudia el nivel sentildeal ruido y la distorsioacuten armoacutenica de trenes de onda mediante la DFT en funcioacuten del tamantildeo de la ventana utilizada

El anaacutelisis de caracteriacutesticas no estacionarias puede ser efectuado mediante la STFT

Rogers y Stephens (1995) la utilizan para efectuar medidas de amplitud espectral en tiempo real sobre sentildeales volcaacutenicas Margheriti et al (2000) la utilizan para el estudio de efectos de sitio Ibaacutentildeez et al (2000) para clasificar diferentes eventos volcaacutenicos

130

En las uacuteltimas deacutecadas la transformada wavelet ha sido desarrollada ampliamente siendo aplicada a numerosos campos como por ejemplo Saito y Coifman (1997) la aplican para extraer informacioacuten geoloacutegica de los registros de perfiles acuacutesticos Freeden y Schneider (1998) para la determinacioacuten del campo gravitatorio de la tierra Liu et al (1998) aplican una nueva familia ortonormal de wavelets sobre datos geodeacutesicos Machu et al (1999) en su estudio sobre la concentracioacuten de la clorofila en Sudaacutefrica Zheng et al (1999) para procesar imaacutegenes digitales Gibert et al (1998) la aplican al anaacutelisis de la variacioacuten del eje de rotacioacuten de la Tierra

En el campo de la sismologiacutea la transformada Wavelet presenta numerosas

aplicaciones Yomogida (1994) la utiliza para detectar fases siacutesmicas anoacutemalas en los registros del terremoto de La Unioacuten (Meacutexico) de 1985 Lilly y Park (1995) la utilizan para estimar el espectro de procesos no estacionarios particularmente sobre registros siacutesmicos Gao et al (1999) la utilizan para extraer la amplitud fase y frecuencia instantaacutenea de forma precisa Tibuleac y Herrin (1999) entre otros la utilizan en sus algoritmos de picking

En la figura 510 se muestra un sismo local sinteacutetico y la descomposicioacuten del plano

tiempo-frecuencia en las diversas representaciones Para mayor claridad en cada caja de Heisenberg se representa la energiacutea en decibelios de cada uno de los coeficientes en lugar de su moacutedulo

Figura 5 10- Sismo sinteacutetico con llegada en el segundo 20 y una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia para las diversas representaciones En la transformada STFT se ha utilizado una ventana rectangular de 25 segundos de duracioacuten y sin solapar Para la descomposicioacuten

DWT se ha elegido la base de ldquoDaubechiesrdquo de orden 4

131

Como puede observarse la representacioacuten que presenta el menor nuacutemero de

coeficientes significativos es la DWT donde la energiacutea de la sentildeal se concentra en torno a una ventana que se extiende de 20 a 30 segundos

En la representacioacuten STFT la energiacutea se concentra un intervalo algo mayor Tanto la

resolucioacuten en frecuencia como la localizacioacuten temporal dependen ampliamente de la duracioacuten y tipo de ventana elegida

La DWT seguacuten la descomposicioacuten wavelet presenta una gran resolucioacuten temporal a

altas frecuencias donde el ancho de banda de cada coeficiente es grande La descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia puede mejorar utilizando las ldquowavelet packetsrdquo de forma que el aacuterbol utilizado maximice la concentracioacuten de energiacutea de la sentildeal analizada

55 BIBLIOGRAFIA

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134

CAPITULO 6

TEacuteCNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138

622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147

625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150

631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165

135

61 INTRODUCCION

Como cualquier proceso en la Naturaleza los registros siacutesmicos estaacuten afectados por ruido debido principalmente a fuentes naturales (viento corrientes de agua mareas etc) o a fuentes artificiales (traacutefico industria etc) El ruido estaacute siempre presente aunque algunas veces sea despreciable en comparacioacuten con la sentildeal siacutesmica

Por otro lado ruidos transitorios y de muy corta duracioacuten lsquospikesrsquo pueden

contaminar el registro Son causados principalmente por la transmisioacuten de datos analoacutegicos viacutea radio aunque tambieacuten pueden encontrarse en sistemas digitales

El ruido variacutea con el tiempo la estacioacuten del antildeo y es diferente en cada estacioacuten

siacutesmica por lo que es muy difiacutecil construir un modelo matemaacutetico que lo represente pe Bormann et al (1997) comparan el ruido de varias estaciones de la red siacutesmica regional de Alemania (GRSN) Cesca (2001) estudia la variabilidad del ruido de la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCMGEOFON

Uno de los objetivos del procesado de datos siacutesmicos es la separacioacuten en la medida

de lo posible de la sentildeal y ruido Todos los programas de procesado de sentildeales incluyen la aplicacioacuten de diversos filtros digitales (paso alta paso banda y paso baja normalmente no incluyen filtros de rechazo de banda) bien de forma automaacutetica bien a juicio del analista

Los filtros lineales tratan de minimizar el efecto del ruido pero reducen el ancho de

banda de la sentildeal Estos meacutetodos se basan en la transformada de Fourier por tanto cualquier perturbacioacuten en uno de sus coeficientes afecta a la totalidad del registro

Las propiedades de localizacioacuten de la transformada wavelet (capiacutetulo 5) permiten el

disentildeo de filtros tanto lineales como no lineales donde la modificacioacuten de alguno de los coeficientes soacutelo afecta a la ventana temporal que lo soporta (Pazos et al 2000)

62 FILTROS LINEALES

Cualquier filtro digital linear y causal presenta una funcioacuten de transferencia en el dominio de la transformada ldquozrdquo dada por la ecuacioacuten (37) y cuya ecuacioacuten de diferencias viene dada por la ecuacioacuten (38) Ambas ecuaciones las reunimos en la siguiente ecuacioacuten

sum sum

sum

sum

= =

minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

minussdotminusminussdot=

++++++

=+

==

M

j

N

kkj

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

knyajnxbny

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH

0 1

11

11

1

0

][][][

11)()()(

K

K

(61)

donde ldquo rdquo siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo Si existe alguacuten coeficiente ldquoakrdquo no nulo el filtro se encuentra realimentado y su

respuesta impulsiva es infinita (filtro IIR) mientras que si todos los coeficientes ldquoakrdquo son nulos la ecuacioacuten de diferencias queda reducida al primer sumatorio la salida soacutelo

136

dependeraacute de las ldquoM+1rdquo uacuteltimas muestras de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (filtros FIR)

Los filtros FIR son siempre estables y no recursivos mientras que los IIR pueden

presentar inestabilidades debido a la realimentacioacuten (recursividad) Scherbaum (1996) sentildeala que el disentildeo de filtros puede realizarse directamente los

polos y ceros en el plano complejo ldquoZrdquo analizando las propiedades asociadas a su ubicacioacuten para conseguir la respuesta deseada

La forma tradicional de disentildeo de filtros digitales involucra la trasformacioacuten de un

filtro analoacutegico a uno digital que verifique las especificaciones deseadas En la figura 61 se muestra un esquema de la relacioacuten entre un filtro analoacutegico paso bajo y su aproximacioacuten digital

La transformacioacuten de un filtro analoacutegico a digital se efectuacutea comuacutenmente por el meacutetodo de la invarianza del impulso o bien mediante la transformacioacuten bilineal basaacutendose el primero en el muestreo de la respuesta impulsiva mientras que el segundo aplica la siguiente ecuacioacuten para transformar la funcioacuten de transferencia analoacutegica ldquoH(s)rdquo al plano discreto ldquoH(z)rdquo

112

+minus

=zzfs m (62)

siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo

Figura 6 1 Relacioacuten entre las caracteriacutesticas de un filtro paso-bajo analoacutegico y su correspondiente digital utilizando la transformacioacuten bilineal

137

Ambos meacutetodos obtienen filtros digitales que se aproximan al original analoacutegico La

aplicacioacuten directa de la relacioacuten entre ambas transformadas es poco praacutectica ya que se obtendriacutean relaciones transcendentales (Plesinger et al 1996)

sTez =

Debe observarse que los filtros digitales presentan una respuesta espectral perioacutedica

por lo que antes de efectuar la transformacioacuten de un filtro analoacutegico paso-alto o de supresioacuten de banda debemos ser cuidadosos para que no se produzca el efecto de contaminacioacuten (aliasing)

Una forma de evitar este inconveniente es disentildear siempre filtros digitales paso bajo

y posteriormente transformar la frecuencia utilizando las ecuaciones mostradas en la siguiente tabla (Oppenheim y Schafer 1975)

Tipo de filtro Transformacioacuten Formulas de disentildeo

Paso-bajo 1

11

1 minus

minusminus

minusminus

=Z

Zzα

α

)sin()sin(

2

2pp

pp

ωθ

ωθ

α +

minus

=

Paso-alto 1

1

1 minus

minus

++

minusZ

α

)cos()cos(

2

2pp

pp

θω

ωθ

α minus

+

minus=

Paso-banda

111

2211

111

122

+minus+minus

minus minus+

minus+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kk

kk

kk

kk

α

α

)tan()cot()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Supresor de banda

111

221

11

111

22

+minus+minusminus

+minus

+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kkk

kk

α

)tan()tan()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Tabla 6 I- Transformaciones de un prototipo de filtro digital paso-bajo con una frecuencia de corte ldquoθprdquo donde ldquoωprdquo representa la nueva frecuencia de corte deseada y ldquoω2rdquo y ldquoω1rdquo las frecuencias de corte alta y baja

respectivamente ldquoZrdquo es la variable compleja del nuevo sistema mientras que ldquozrdquo es la correspondiente al sistema original

621 FILTROS IIR CLAacuteSICOS

Los sistemas de registro analoacutegicos tradicionales suelen disponen de una

bateriacutea de filtros tanto paso-bajo como paso-alto con diversas frecuencias de corte prefijadas (Alguacil 1986) de forma que combinaacutendolos adecuadamente se pueda sintetizar cualquier tipo

Los sistemas de procesado de sentildeales suelen implementar filtros IIR

equivalentes a los utilizados en los sistemas analoacutegicos aunque incorporan ademaacutes nuevas teacutecnicas de filtrado

Nosotros revisaremos los principales filtros IIR maacutes comuacutenmente utilizados

indicando en cada caso sus principales caracteriacutesticas Aunque los filtros son descritos en el dominio de la transformada de Laplace (analoacutegico) su conversioacuten al dominio digital puede realizarse faacutecilmente mediante la transformacioacuten bilineal (ecuacioacuten (62)) y la posterior transformacioacuten en frecuencia siguiendo la tabla 6I

Para poder comparar las caracteriacutesticas normalizaremos la ganancia a la

unidad la frecuencia de corte (digital) a 05Hz y supondremos una frecuencia de muestreo de 2 Hz

138

bull FILTRO BUTTERWORTH

Los filtros Butterworth se definen por la propiedad de que su respuesta en

amplitud es maacuteximamente plana El cuadrado de la magnitud del filtro analoacutegico paso bajo tiene la siguiente forma

( ) Ncjws

sH 22

11)(

+= (63)

siendo ldquowcrdquo la frecuencia angular de corte y ldquoNrdquo el orden del filtro

Cuanto mayor es el orden la respuesta es maacutes abrupta y permanece maacutes

proacutexima a la unidad en la banda de paso En la figura 62 se muestra la respuesta en frecuencia de varios filtros

Butterworth digitales paso-bajo

0

02

04

06

08

1

FILTRO BUTTERWORTH PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=1

N=2

N=4

N=8

N=1

N=2 N=4

N=8

Figura 6 2- Respuesta en frecuencia de filtros Butterworth digitales paso-bajo de orden 1 2 4 y 8

bull FILTRO CHEBYSHEV Los filtros Chebyshev tambieacuten llamados de igual rizado permiten tener igual

rizado en toda la banda de paso (tipo I) o de rechazo (tipo II) Para el primer caso el rizado se mantiene dentro de los maacutergenes especificados

en la banda de paso mientras que presenta maacutexima planitud en la banda de rechazo El cuadrado de la magnitud viene dado por la siguiente ecuacioacuten

)(11)( 22

2

cjws

NCsH

sdot+=

ε (64)

donde ldquoCN(x)rdquo es el polinomio de Chebyshev de orden N y el rizado viene dado por ldquo

2111ε+

minus rdquo

139

En la figura 63 se muestran las respuestas en frecuencias de varios filtros de

Chebyshev tipo I con un factor de rizado de 1 decibelio

El tipo II permite el rizado en la banda de rechazo mientras mantiene la maacutexima planitud la banda de paso En la figura 64 se muestran varios ejemplos de este tipo para los mismos oacuterdenes que en el caso anterior pero con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso

Los filtros tipo II no se aproximan a cero tan raacutepidamente como los tipo I pero

presentan la ventaja de que la banda de paso es plana

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEB YSHEV TIP O I (PASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)N=2

N=4 N=8

N=2 N=4

N=8

Figura 6 3- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo I con un rizado de 1 dB para los oacuterdenes 2 4 y 8

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEBYSHEV TIP O II (P ASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

50

100

150

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2

N=8

N=4

N=2

N=4 N=8

Figura 6 4- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo II con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso y para los oacuterdenes 2 4 y 8

140

Los filtros Chebyshev tanto del tipo I como del II presentan una transicioacuten maacutes abrupta que los Butterworth pero su respuesta transitoria es peor (Kuo 1966)

bull FILTRO ELIPTICO

Los filtros eliacutepticos presentan rizado tanto en la banda de paso como en la de

rechazo obteniendo un corte maacutes abrupto que en los casos anteriores y por tanto mayor selectividad

)(11)( 22

2

cN jwsUsH

ε+= (65)

donde ldquoUN(x)rdquo es el jacobiano de la funcioacuten eliacuteptica

En la figura 65 se muestran estos filtros para los oacuterdenes 2 y 4 con un rizado

de 1 dB en la banda de paso y una caiacuteda de 10 dBrsquos hasta la banda de rechazo (el filtro correspondiente al orden 8 se ha omitido por ser praacutecticamente igual al de orden 4)

0

02

04

06

08

1

FILTROS ELIP TICOS PASO-B AJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fas

e (g

rado

s)

N=2

N=2

N=4

N=4

Figura 6 5- Respuesta en frecuencia de los filtros eliacutepticos con un rizado en la banda de paso de 1 dB y una caiacuteda de 10 dBrsquos en la banda de rechazo y para los oacuterdenes 2 y 4

bull FILTRO BESSEL Los filtros Bessel maximizan la linealidad de la fase y vienen dados por la

siguiente ecuacioacuten

)(1)(

cjws

NBsH = (66)

donde ldquoBN(x)rdquo son los polinomios de Bessel

En la figura 66 se muestran los filtros de Bessel de orden 2 4 y 8

141

El retardo de grupo de un filtro es una medida del retardo promedio en funcioacuten de la frecuencia Se define como la opuesta a la primera derivada de la respuesta en fase del filtro seguacuten la siguiente ecuacioacuten

ωωϕωτ

dd

g)()( minus= (67)

donde ldquoφ(ω)rdquo es la fase de la respuesta en frecuencia del filtro

Un sistema de fase lineal no presenta distorsioacuten en fase en la salida y su

retardo de grupo seraacute constante De todos los filtros analizados los Bessel presentan la maacutexima linealidad de la

fase En la figura 67 se comparan los retardos de grupo producidos por cada tipo de filtro en el caso de orden 2

0

02

04

06

08

1

FILTROS BESSEL PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2 N=4

N=2

N=4

Figura 6 6- Respuesta en frecuencia de los filtros Bessel paso-bajo de orden 2 y 4

10-3

10-2

10-1

100

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Frecuencia

RETARDO DE GRUPO

Butterw orthChebyshev IChebyshev IIElipticoBessel

Figura 6 7- Retardo de grupo de los diversos filtros analizados de orden 2

142

Una discusioacuten maacutes detallada todos los filtros analizados la localizacioacuten de sus

polos y ceros y toda la teoriacutea referente a las transformaciones mencionadas (tanto del plano ldquosrdquo al ldquozrdquo como las transformaciones en frecuencia sentildealadas en la tabla 6I) puede encontrarse en diversa bibliografiacutea destacando entre otros las explicaciones dadas por Kuo (1966) y Oppenheim y Schafer (1975)

622 FILTROS FIR

El filtro ideal es aquel que tiene una ganancia constante en la banda de paso y

nula en la de rechazo manteniendo la fase lineal Hemos visto diversos filtros claacutesicos IIR que tratan de aproximarse al filtro ideal maximizando alguacuten tipo de caracteriacutestica

Los filtros FIR ademaacutes de las ventajas indicadas en el punto 62 pueden

disentildearse faacutecilmente para obtener de forma cuasi-exacta la respuesta deseada Para los filtros FIR causales todos los coeficientes ldquoakrdquo de las ecuaciones

generales (61) son nulos

sumsumminus

=

minus

=

minus minussdot===1

0

1

0][][

)()()(

N

jj

N

j

jj jnxbnyzb

zXzYzH (68)

La principal ventaja sobre los filtros IIR es que pueden disentildearse con fase

exactamente lineal basta que cumpla la siguiente condicioacuten

]1[][ nNbnb minusminus= (69) La ecuacioacuten anterior representa la condicioacuten necesaria y suficiente para que un

filtro tenga fase lineal por lo que uacutenicamente los filtros FIR pueden tener fase lineal (Oppenheim y Schafer 1975) Ademaacutes implica un retardo de ldquo(N-1)2rdquo muestras correspondiendo a un nuacutemero de muestras entero si ldquoNrdquo es impar

Los filtros FIR ldquoacausalesrdquo responden a la ecuacioacuten (39) y son utilizados por

muchos sistemas de adquisicioacuten como filtros antialiasing produciendo artefactos precursores Su estudio y eliminacioacuten es discutido por Scherbaum (1996 y 1997 [1] y [2]) y por Scherbaum y Bouin (1997) y no seraacuten tratados en esta tesis

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR UTILIZANDO VENTANAS

La forma maacutes sencilla de disentildear un filtro FIR es por truncamiento del

muestreo de la respuesta impulsiva deseada

)()()( nwnhnb d sdot= (610)

donde ldquohd(n)rdquo es la respuesta impulsiva muestreada y ldquow(n)rdquo la ventana de duracioacuten ldquoNrdquo

Hay que observar que al truncar la respuesta impulsiva se produciraacute el

fenoacutemeno de Gibbs de igual forma que se observa al truncar una serie de Fourier

143

Cuanto menor duracioacuten tenga la ventana menor seraacute el nuacutemero de coeficientes del filtro (maacutes rapidez de caacutelculo) pero maacutes notable seraacute el fenoacutemeno de Gibbs

En la figura 68 se muestra el efecto del tamantildeo una ventana rectangular en el

disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase lineal por truncamiento de la respuesta impulsiva de un filtro ideal (funcioacuten sinc)

recBaefe

Flin

Fi

igura 6 8- Efecto de la longitud de la ventan en el disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase eal por truncamiento de la respuesta impulsiva Debe observarse que el retardo es diferente para

cada filtro siendo de 25 muestras para el FIR de 51 muestras y de 50 para el de 101

El fenoacutemeno de Gibbs puede reducirse utilizando otro tipo de ventana no tangular cuyos bordes sean menos abruptos como las ampliamente conocidas de rtlett Hanning Hamming Blackman Kaiser etc En la figura 69 se muestra el cto de la eleccioacuten del tipo de ventana ldquowrdquo de la ecuacioacuten (610)

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

Frecuenc ia

dBs

EFECTO DEL TIPO DE VENTANA

RectangularBartlettHanningHammingBlackmanKaiser (Beta=3)Chebysehev (60 dBs)

gura 6 9- Efecto del tipo de ventana elegido en la ecuacioacuten (610) sobre el disentildeo de un filtro FIR lineal simeacutetrico de 101 muestras

144

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR MUESTREANDO EN FRECUENCIA

Ademaacutes del disentildeo por truncamiento de la respuesta impulsiva podemos

disentildear el filtro FIR directamente por muestreo de la respuesta en frecuencia deseada

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

minus=sdot==

minus==

summinus

=

casosdemaacuteslosen

NnekHNnh

NkeHkHN

k

kj

kjd

N

N

0

110)(~1)(

110)()(~

1

0

2

2

L

L

π

π

(611)

donde ldquo rdquo representa la muestra ldquokrdquo de la respuesta en frecuencia del filtro deseado ldquoH

)(~ kHdrdquo y ldquoh(n)rdquo la respuesta impulsiva

En la figura 610 se muestra el disentildeo de un filtro FIR de fase lineal por

muestreo en frecuencia ademaacutes se indica la respuesta real del filtro disentildeado

ospu(enba

0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

02

04

06

08

1

DISENtildeO F ILTRO F IR P OR MUESTREO EN F RECUENCIA

Frecuenc ia

Am

plitu

d

F

623

de(ecpapava

igura 6 10- Disentildeo de un filtro FIR lineal paso bajo con un muestreo en frecuencia de 101puntos (La fase no es mostrada en la figura) En gris se muestra la respuesta real del filtro

disentildeado

Como podemos observar en la figura la respuesta real del filtro presenta cilaciones debidas al filtro interpolador (Oppenheim y Schafer 1975) que se eden suavizar si admitimos una o maacutes muestras de transicioacuten de valor intermedio tre 0 y 1) mejorando ademaacutes la atenuacioacuten de los loacutebulos que aparecen en la

nda de rechazo aunque se aumenta el ancho de la banda de transicioacuten

FILTROS LINEALES CON WAVELETS En el capiacutetulo anterior hemos sentildealado como una sentildeal puede ser

scompuesta utilizando la DWT como suma de detalles y una aproximacioacuten uacioacuten 59) Cada sumando representa la salida de un filtro FIR cuya banda de

so dependeraacute del nivel en el que nos encontremos (paso-alto para Q1 paso banda ra Qj con j=2J y paso-bajo para PJ) pero la forma de su respuesta en frecuencia riacutea en funcioacuten de la base wavelet que se elija

145

Una forma sencilla de filtro lineal se obtiene al eliminar uno o maacutes sumandos

de la mencionada ecuacioacuten Por ejemplo Oliva (1998) utilizoacute este procedimiento para el filtrado de sentildeales siacutesmicas Las bandas de frecuencia para cada sumando vienen determinadas por las propiedades de descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la descomposicioacuten wavelet (figura 58) y soacutelo dependen del nivel elegido

Otra estrategia se basa en la descomposicioacuten en el mejor aacuterbol (wavelet

packets) haciendo maacuteximo alguacuten criterio (maacutexima entropiacutea o maacutexima SNR) Nuevamente la sentildeal puede entenderse como suma de varias sentildeales filtradas (anaacutelisis multirresolucioacuten ecuacioacuten 511) La eliminacioacuten de alguno de los sumandos responde a un filtro lineal cuya banda de paso dependeraacute uacutenicamente de los sumandos eliminados y la forma de su respuesta de la base elegida Este meacutetodo ha sido utilizado por Galiana et al (2000) para la deconvolucioacuten y filtrado de sismogramas de corto periodo de la red siacutesmica de Alicante

En la figura 611 se muestra un ejemplo de filtrado del sismograma sinteacutetico de

la figura 510 contaminado con ruido

El resultado para este ejemplo es un filtro paso-bajo con una frecuencia de

corte aproximada de 3125 Hz

-1

0

1

Sentilde

al(S

NR

=40

dB)

FILTRADO LINEAL WAVELET

0 10 20 30 40 50 60-1

0

1

Tiempo (seg)

Sentilde

alF

iltr

ada

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

P6

P6+Q

6+Q

5

Figura 6 11- Filtrado de una sentildeal con SNR de 40 decibelios (sismograma sinteacutetico de la figura 510 contaminado de ruido) por medio de la descomposicioacuten wavelet hasta nivel 6 La sentildeal filtrada es la suma de

los detalles correspondientes a los niveles 5 y 6 y de la aproximacioacuten al nivel 6

146

624 FILTROS ECUALIZADORES AMPLIACIOacuteN DEL ANCHO DE BANDA

En la figura 215 se mostroacute la ganancia adicional que se debiacutea proveer el filtro

de ecualizacioacuten para el caso de un sistema con resistencia de carga (tanto para sistemas subamortiguados como sobreamortiguados) y con impedancia RC serie

Daniel (1979) Stauber (1983) Prothero y Schaecher (1984) y Roberts (1989)

entre otros aplican filtros paso bajo de 2ordm orden en dos etapas para ecualizar sensores de 1 segundo de periodo propio

Aunque cada uno aborda la ecualizacioacuten de forma diferente utilizando

amplificadores operacionales realimentados todos obtienen un sistema con polos y ceros reales casi siempre dobles Si se disentildean adecuadamente se puede cancelar el polo doble de un sistema con amortiguamiento criacutetico o los polos reales de un sistema sobreamortiguado

En sus disentildeos se incluye ademaacutes un filtro paso alto de primer orden para

eliminar el ldquooffsetrdquo introducido por los amplificadores La ecualizacioacuten analoacutegica por medio de esta teacutecnica presenta el inconveniente

de que tanto los sistemas amortiguados criacuteticamente como los sobreamortiguados reducen la ganancia efectiva necesitando una mayor amplificacioacuten (ver ecuacioacuten 26) Por otro lado al reforzar por amplificacioacuten electroacutenica la banda de menor frecuencia se reduce el rango dinaacutemico del sensor en esa banda

Aunque la exacta cancelacioacuten de polos y ceros es praacutecticamente imposible la

respuesta del sistema total seraacute parecida a la deseada ya que tanto ceros como polos se encontraraacuten muy proacuteximos

Los filtros ecualizadores analoacutegicos presentan ganancias mayores que la

unidad por lo que a menudo es necesario atenuar la sentildeal en etapas intermedias lo que puede enmascarar sentildeales saturadas En la figura 612 se muestra una simulacioacuten presentando este efecto para un sistema con amortiguamiento criacutetico

F

a

igura 6 12- Enmascaramiento de una sentildeal saturada por efecto del filtro ecualizador En la parte superior se muestra el registro del sismo de Algodonales de 02062001 Mb=23 para un sistema con

mortiguamiento criacutetico mientras en la inferior se ha simulado el mismo registro una vez ecualizado hasta 10segundos

147

Si el conversor AD presenta gran rango dinaacutemico como el utilizado es

posible realizar el filtro de ecualizacioacuten por software evitando la reduccioacuten del rango dinaacutemico electroacutenico debido a la necesidad de aumentar la amplificacioacuten

Ademaacutes en nuestro caso el disentildeo de un filtro ecualizador analoacutegico seriacutea

engorroso y complicado ya que deberiacutea proporcionar la cancelacioacuten del polo real los complejo conjugados y el cero real no nulo e introducir uacutenicamente dos polos complejo conjugados de forma que el sistema resultante fuese de segundo orden (ecuacioacuten 26) con amortiguamiento efectivo de 0707 y frecuencia propia de 01 Hz (la discusioacuten de la eleccioacuten de estos valores se realizoacute en el capiacutetulo 2)

Ya que el filtro de ecualizacioacuten deberiacutea encontrarse en cascada con el sistema

su funcioacuten de transferencia viene dada por

)2)(()2)((

2)2)(()(

221

221

22

2

221

21

ddd

eeeec

r

decdrec

ddd

ed

eee

er

wswszswswspsH

HHHHHH

wswssGH

wswspsszsGH

++++++

=

=rArr=sdot

++minus

=+++

+minus=

ξξ

ξξ

(612)

donde ldquoHrrdquo es la respuesta del sistema con impedancia RC serie (con dos polos complejo conjugados y uno real y un ceros real no nulo) y ldquoHdrdquo es la respuesta del sistema de segundo orden deseado

Ya hemos mencionado en el capiacutetulo 3 que el sistema grabaraacute el canal de 125

mps por disparo mientras que el correspondiente a 20 Hz (tras la oportuna decimacioacuten) se grabaraacute en continuo Por ello hemos disentildeado un filtro IIR de ecualizacioacuten de 4ordm orden (en la tabla 6II se dan los coeficientes) que se ajusta a la ecuacioacuten (612) y suponiendo una frecuencia de muestreo de 20 mps

0 1 2 3 4 bi 11147 -11529 -05837 08067 -01105 ai 1000 -13433 -04103 09026 -01477

Tabla 6 II- Coeficientes del filtro IIR de ecualizacioacuten la nomenclatura utilizada se refiere a la ecuacioacuten (61)

Debe tenerse presente que este filtro presenta una amplificacioacuten de

aproximadamente 35 decibelios en continua por lo que previamente debe ser aplicado un filtro paso alto que elimine el descentrado (offset) de la sentildeal

En cuanto al rango dinaacutemico debemos sentildealar que permanece inalterado ya

que la respuesta analoacutegica no se modificada Conviene recordar uacutenicamente que al cargar el sistema con una impedancia RC serie la ganancia del sistema a bajas frecuencias se ve incrementada en el orden de 5 dB respecto a los sistemas claacutesicos con resistencia de carga Al aplicar el filtro ecualizador digital sobre el canal de 20 mps la resolucioacuten se incrementa ligeramente debido al efecto de sobremuestreo ya que el factor de decimacioacuten es de 625

148

En la figura 613 se muestra su respuesta en frecuencia su respuesta impulsiva y la ubicacioacuten de los polos y ceros en el plano ldquozrdquo

-1 -0 5 0 05 1

-1

-05

0

05

1

P art e Real

Par

te I

mag

inar

ia

Plano z

0 5 10 15 20 25 30

-02

0

02

04

06

08

1

12

T iem po (seg)

Am

plit

ud

Respuesta impulsiva

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40Respuesta en Frecuencia

dBs

Filt ro analogFilt ro IIR

10-2

10-1

100

101

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(ordm)

Figura 6 13- Respuesta en frecuencia del filtro IIR ecualizador de 4ordm orden (en azul se muestra el correspondiente filtro analoacutegico ecualizador ideal) Asiacute mismo se muestran las

posiciones de los polos y ceros en el plano complejo ldquozrdquo y la respuesta impulsiva del filtro

625 FILTRADO DE RUIDOS PERIODICOS

Los ruidos perioacutedicos pueden ser caracterizados por su desarrollo en serie de

Fourier Este tipo de ruido aunque no muy frecuente puede estar presente en los registros siacutesmicos y son causados principalmente por la actividad humana o por interferencias En los registros obtenidos en algunos sistemas por ejemplo en los MiniDOBS es frecuente encontrar interferencias del pps junto con el registro siacutesmico

Siguiendo la teoriacutea de las series de Fourier cualquier ruido perioacutedico puede ser

descompuesto en suma de sentildeales monocromaacuteticas que oscilan a la frecuencia fundamental o sus armoacutenicos

sum sum +sdot==i i

iiiip nTfAnwnw )2sin(][][ φπ (613)

donde ldquowprdquo es el ruido perioacutedico ldquowirdquo son los diversos armoacutenicos considerados como sentildeales monocromaacuteticas de frecuencia ldquofirdquo amplitud ldquoAirdquo y fase ldquoφirdquo

Estas sentildeales monocromaacuteticas pueden ser detectadas analizando el espectro del

ruido en el plano de la transformada de Fourier de forma que aquellas frecuencias ldquofirdquo con un valor de densidad espectral mucho mayor que la de un pequentildeo entorno

149

(experimentalmente se ha determinado un ancho de banda de 2 Hz) seraacuten consideradas como ruidos armoacutenicos

Debemos observar que si efectuamos la transformada de Fourier de una sentildeal

de ldquoNrdquo muestras la resolucioacuten en frecuencia que obtendremos es de ldquofmNrdquo siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo Para obtener con una mejor precisioacuten en la frecuencia de cada armoacutenico ldquowi[n]rdquo hemos aplicado el algoritmo explicado en el capiacutetulo 4 obteniendo la amplitud la frecuencia y la fase

La eliminacioacuten del ruido es realizada en el dominio del tiempo restando de la

sentildeal original la componente perioacutedica dada por la ecuacioacuten (613) En la figura 614 se muestra el registro del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de

08042001 a 084453 y de magnitud 24 y el resultado posterior a la eliminacioacuten de los ruidos perioacutedicos

Creduce que el rse encu

Terremoto de EL BOSQUE 08042001 a 084453 mb=24

30 35 40 45 50 55 60

T iempo en segundos

0 5 10 15 20 25 30-60

-40

-20

0

20

40

60

80Densidad espectral de potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Datos originalesFiltrado usando FourierFiltrado con ajus te de frec

F

63 FILTR Cuando

de determinatotalidad del registro debidplano tiempo

igura 6 14- Filtrado de ruidos perioacutedicos del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de 08042001utilizando las frecuencias obtenidas por el anaacutelisis de Fourier y las correspondientes

utilizando el ajuste preciso propuesto

omo se aprecia en la figura el meacutetodo por ajuste preciso de la frecuencia el ruido monocromaacutetico aunque no logra eliminarlo por completo debido a uido real no es puramente monocromaacutetico sino que sus diversos armoacutenicos entran dispersos a lo largo de una banda estrecha de frecuencias

OS NO LINEALES CON WAVELETS

aplicamos filtros lineales basados en la transformada de Fourier la energiacutea das bandas de frecuencia (bandas de rechazo) es reducida afectando a la registro La reduccioacuten de alguacuten coeficiente de Fourier afecta a la totalidad del o a las propiedades de localizacioacuten (ya descritas en el capiacutetulo anterior) del

-frecuencia

150

La utilizacioacuten de filtros no lineales basada en transformadas con mayor capacidad de

localizacioacuten en el plano tiempo-frecuencia ha sido empleada por diversos sismoacutelogos Ulrych et al (1999) comparan diversas teacutecnicas de filtrado no lineal basadas en diversas transformadas que tratan de separar la sentildeal del ruido Fedorenko y Husebye (1999) aplican un suavizado no lineal sobre el filtro de polarizacioacuten en su algoritmo de ldquopickingrdquo

Los filtros no lineales basados en la transformada wavelet se basan en las

propiedades de localizacioacuten ya estudiadas de forma que la eliminacioacuten o reduccioacuten de algunos de sus coeficientes soacutelo afecta a una determinada banda de frecuencia y a una determinada ventana de tiempo que dependeraacute principalmente de la escala

631 HARD Y SOFTHRESHOLD

Donoho (1994) proboacute que en el caso las sentildeales se encuentren contaminadas

por ruido gausiano blanco la oacuteptima estimacioacuten de la sentildeal se obtiene amulando los coeficientes de la transformada wavelet ortonormal que no superen un determinado umbral Esta teacutecnica es ampliamente conocida por su teacutermino ingleacutes ldquothresholdingrdquo

Para un ruido gausiano de varianza ldquoσ2rdquo el umbral o ldquothresholdrdquo viene dado

por

NT elog2σ= (614)

donde ldquoNrdquo es el tamantildeo de los datos Auacuten suponiendo que el ruido presente en los registros siacutesmicos sea gausiano

su varianza no es conocida a priori por lo que debemos estimarla a partir de los datos ldquoz = s + wrdquo (donde ldquosrdquo es la sentildeal y ldquowrdquo representa al ruido)

Mallat (1998) establece que si la sentildeal ldquosrdquo es ldquosuaverdquo los coeficientes wavelet

ldquoltsψ1kgtrdquo son pequentildeos y por tanto los coeficientes ldquoltzψ1kgt asymp ltwψ1kgtrdquo representan una variable aleatoria gausiana de varianza ldquoσ2rdquo es decir se puede suponer que los coeficientes wavelet a escala 1 (d1) representan uacutenicamente los detalles del ruido En este caso un buen estimador de la desviacioacuten tiacutepica es

20

67450)(~ 1 Nk

zMediana k ltle=ψ

σ (615)

Para el denominado ldquosofthresholdrdquo los coeficientes wavelets son anulados por

umbral de la siguiente forma

⎪⎩

⎪⎨

ltminusle+

geminus=

TcTcTc

TcTcc

i

ii

ii

i

0 (616)

donde ldquocirdquo representa cada uno de los coeficientes de la descomposicioacuten wavelet tanto los detalles ldquodjrdquo a todos los niveles ldquojrdquo como la aproximacioacuten ldquoaJrdquo siendo ldquoJrdquo el uacuteltimo nivel alcanzado

151

En el ldquohardthresholdrdquo los coeficientes cuyo valor absoluto superan el nivel

umbral no son modificados

632 METODO DE ESTRUCTURAS COHERENTES Cuando no tenemos ninguacuten conocimiento a priori sobre las caracteriacutesticas del

ruido la estimacioacuten de la sentildeal es mejor efectuarla extrayendo las estructuras coherentes que tienen una alta correlacioacuten con los vectores base de forma que la varianza del ruido no es utilizada

Mallat (1998) propone este meacutetodo de forma que si ldquoB=gm0lemltMrdquo representa

una base wavelet ortonomal soacutelo extraeremos aquellos vectores de la base ldquoBrdquo que tengan una mejor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para ello debemos ordenar todos los coeficientes wavelets (dados por los

productos internos ldquoltzgmgtrdquo) en orden descendente de su valor absoluto

101

minusltlege+

Nkgzgzkk mm (617)

Los datos ldquozrdquo no seraacuten considerados como ruido si

NNT

z

gz

z

gze

NmNmm log2max

22

210

2

2

0 =gt= minusltle (618)

El vector ldquo rdquo es considerado como una estructura coherente 0mg

Para cada k ge 0 el vector correspondiente ldquo rdquo es una estructura coherente

si se verifica kmg

kNkNT

gz

gze

kNN

kpm

m

p

k

minusminus

=gt minusminus

=sum

)(log2

2

1 2

2

(619)

Es decir una vez ordenados los valores absolutos de los coeficientes wavelet

si la relacioacuten de su energiacutea (su cuadrado) respecto a la energiacutea contenida en el resto de coeficientes supera al umbral correspondiente se dice que el vector asociado a dicho coeficiente es una estructura coherente

El algoritmo para cuando encontramos el primer iacutendice ldquok=Mrdquo tal que ldquo rdquo

no es una estructura coherente y por tanto a partir de este iacutendice todos los coeficientes restantes (incluido eacuteste) son anulados La sentildeal ldquosrdquo es estimada por la suma de las ldquoMrdquo estructuras coherentes

kmg

summinus

=

sdot=1

0

M

kmm kk

ggzs (620)

152

Mallat (1998) sentildeala que este algoritmo estima la sentildeal de forma eficiente soacutelo si la mayor parte de la energiacutea es superior al nivel de ruido con respecto a la base wavelet ortonomal utilizada

633 ESTRUCTURAS COHERENTES POR NIVELES

El meacutetodo de filtrado no lineal que proponemos se basa en el meacutetodo de las

estructuras coherentes pero incorpora alguna informacioacuten sobre la forma de la sentildeal siacutesmica que deseamos filtrar

Al efectuar la descomposicioacuten wavelet de un registro siacutesmico la sentildeal se

descompone en suma de la aproximacioacuten (al maacuteximo nivel ldquoJrdquo alcanzado) y detalles a todas las escalas (ecuacioacuten (511)) La idea es extraer la energiacutea de la sentildeal siacutesmica de cada una de las bandas de frecuencia que representa cada nivel (cajas de Heisenberg) es decir extraer las estructuras coherentes por bandas de frecuencia

Por tanto baacutesicamente la principal diferencia radica en aplicar el meacutetodo de

las estructuras coherentes a cada nivel ldquojrdquo de la descomposicioacuten wavelet de forma independiente y no sobre la totalidad de los coeficientes como indica la ecuacioacuten (617)

Para cada nivel definimos un umbral dado por

jj

jekN Nk

kNkNp

Tj

ltleminus

minussdot=minus 0

)(log2 (621)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes wavelet del nivel ldquojrdquo ( jjNN 2= siendo N

el tamantildeo de los datos) y ldquoprdquo es un paraacutemetro (empiacutericamente determinado) que puede tomar los valores 0 2 oacute 3 dependiendo del valor SNR calculado para ese nivel

En la figura 615 se muestra el nivel umbral en funcioacuten del nuacutemero de

coeficientes y se compara por el dado por la ecuacioacuten (618)

01000200030004000500060000

001

002

003

004

005

006

007

008

009

01NIVEL UMBRAL

N-k

T2 N

-k

Umbral ec (618)Umbral ec (621) p=2Umbral ec (621) p=3

F

igura 6 15- Niveles de umbral o ldquothresholdrdquo dados por la ecuacioacuten (621) para ldquop = 2rdquo y ldquop = 3rdquo frente alpropuesto por Mallat (1998) para el meacutetodo de las estructuras coherentes ecuacioacuten (618)

153

Como se observa en la figura utilizamos siempre umbrales maacutes bajos que el propuesto por Mallat (1998) lo que implica considerar como estructura coherente vectores con menor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para estimar el nivel de sentildeal-ruido asumiremos que son independientes por lo

que se verifica el principio de adiccioacuten de la energiacutea El nivel de sentildeal-ruido (SNR) expresado en decibelios viene dado por

⎟⎟

⎜⎜

⎛minussdot=

⎟⎟

⎜⎜

⎛sdot=

+=

1log10log10 2

2

102

2

10

222

w

z

w

sSNR

wsz

dB

(622)

Para estimar este valor a cada nivel ldquojrdquo asumiremos que el pre-evento de los

registros proporcionan una buena estimacioacuten del nivel de ruido y la ecuacioacuten anterior se transforma en

⎟⎟⎟⎟⎟

⎜⎜⎜⎜⎜

minussdot=

sum

summinus

=

minus

= 1log10 1

0

2

1

0

2

10 P

kk

j

N

mm

j

cPN

cSNR

j

(623)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes a nivel ldquojrdquo y los ldquoPrdquo primeros coeficientes son los correspondientes al pre-evento

Si el SNRj es mayor de 40 decibelios el ruido es despreciable frente a la

energiacutea de la sentildeal contenida en el nivel por lo que los coeficientes no son modificados es decir utilizaremos el valor ldquop = 0rdquo

En el caso de que SNRj esteacute comprendido entre 10 y 40 decibelios

utilizaremos ldquop = 2rdquo y todos los coeficientes que no sean considerados como estructuras coherentes son anulados Recordemos que el algoritmo siempre se aplica despueacutes de que los coeficientes correspondientes al nivel ldquojrdquo hayan sido reordenados en orden descendente de valor absoluto

Cuando la relacioacuten sentildeal-ruido es superior a 4 dB pero inferior a 10 decibelios

aplicaremos el umbral con ldquop = 3rdquo aumentando el nivel umbral ya que se trata de un nivel ruidoso En este caso ademaacutes estimaremos la desviacioacuten estaacutendar del ruido utilizando uacutenicamente sobre coeficientes de ese nivel que localizan en el pre-evento y aplicando la ecuacioacuten (615) sobre los mencionados coeficientes

Al igual que en el caso anterior los coeficientes no asociados a estructuras

coherentes son anulados pero en este caso los correspondientes a estructuras coherentes son reducidos en amplitud en una desviacioacuten estaacutendar de forma similar al softhreshold

Para valores de SNRj entre 25 y 4 dB se aplica el procedimiento del caso

anterior uacutenicamente para bajas frecuencias ldquoj gt 3rdquo en el caso de un muestreo de 100 Hz corresponde a frecuencias inferiores a 625 Hz mientras que para 125 mps es 781 Hz

154

Finalmente en cualquier otro caso todos los coeficientes son anulados ya que

se considera que no es posible distinguir entre sentildeal y ruido En la figura 616 se muestra un diagrama esquemaacutetico de este meacutetodo

Figura 6 16- Diagrama esquemaacutetico del meacutetodo propuesto de filtrado no-lineal estructuras coherentes por niveles

64 REDUCCION DE SPIKES Los ldquospikesrdquo son ruidos altamente transitorios caracterizados por su gran amplitud y

corta duracioacuten Generalmente tienen siempre el mismo signo y se producen principalmente por interferencias siendo mucho maacutes frecuentes en sistemas con transmisioacuten de datos analoacutegicos

155

Evans (1982) muestra la gran efectividad de un filtro de medianas frente a un filtro de promedios para su eliminacioacuten Ambos filtros son paso-bajo cuyo ancho de banda depende del nuacutemero de puntos seleccionado El principal problema radica en que este filtro es aplicado a la totalidad del registro afectando tambieacuten a las porciones de sentildeal no contaminadas por este tipo especial de ruido

Nosotros hemos desarrollado un algoritmo para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo

que se aplica sobre los coeficientes wavelets en cada uno de los niveles de la descomposicioacuten

En primer lugar se estima la media y la varianza de la energiacutea sobre un pequentildeo

intervalo por medio de los siguientes filtros FIR

sumsumminus=minus=

minus==k

klljk

k

kljk mldldm

9

222

9

2 )][(101][

101 σ (624)

Un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo cuando se verifica

kkj mkd σ4][2 +gt (625) Para evitar que una llegada impulsiva pueda ser considerada como ldquospikerdquo ambos

filtros se aplican tanto en sentido directo como reverso es decir en orden creciente de tiempo como decreciente debieacutendose cumplir la ecuacioacuten (625) en ambos sentidos

Cuando un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo es anulado Los filtros FIR dados por la ecuacioacuten (624) presentan un decaimiento lento por lo

que ldquospikesrdquo proacuteximos pueden no ser detectados por el algoritmo Por este motivo el algoritmo se aplica sucesivamente hasta 8 veces o hasta que ya no se declara ninguacuten ldquospikerdquo

Por otro lado debido a las caracteriacutesticas de los transitorios de los filtros presentes al

comienzo (en sentido directo) y al final (cuando se aplica en sentido inverso) del nivel considerado la condicioacuten dada por la ecuacioacuten (625) soacutelo se considera en un sentido (inverso para el comienzo y directo al final) en esas ventanas

65 COMPARACION Y RESULTADOS El meacutetodo de filtrado que proponemos (Pazos et al 2003) consiste en la aplicacioacuten

en cascada de los algoritmos de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos reduccioacuten de ldquospikesrdquo y el filtrado de estructuras coherentes por nivel todos ellos desarrollados por el autor de la presente tesis

Para poder evaluar su comportamiento lo compararemos con otras teacutecnicas de

filtrado ya explicadas atendiendo a diversas caracteriacutesticas como son bull Error relativo en la amplitud maacutexima ya que este paraacutemetro interviene en el

caacutelculo de la magnitud de los terremotos

bull Error eficaz (rms) en amplitud que en cierta medida cuantifica la similitud de la sentildeal filtrada con la original no ruidosa

156

bull El nivel de sentildeal-ruido (SNR) calculaacutendolo tanto para la totalidad del registro como para la llegada de la onda P (sobre una pequentildea ventana que experimentalmente hemos fijado en 2 segundos)

Las dos primeras caracteriacutesticas indicadas requieren el conocimiento exacto de la

sentildeal en ausencia de ruido por lo que utilizaremos una base de datos generada a partir de un sismo sinteacutetico mostrado en la figura 510 al que se le ha antildeadido diversos tipos de ruidos Este registro sinteacutetico (amplitud maacutexima normalizada a la unidad) ha sido generado de forma que su densidad espectral de potencia sigua una curva suave promediando las densidades espectrales de 10 sismos registrados por las estaciones de la red de corto periodo del ROA

En cuanto a las comparaciones sobre el SNR se hace notar que su estimacioacuten para la

llegada de la onda P nos indica la calidad de ldquopickingrdquo mientras que su caacutelculo para la totalidad del registro nos proporciona informacioacuten sobre la calidad para datar llegadas de ondas de pequentildea amplitud asiacute como la contaminacioacuten por ruido de la onda de coda

Tras varias experiencias previas se ha comprobado que los resultados obtenidos

utilizando diversos tipos de filtros lineales de igual banda de paso no variacutean sustancialmente los resultados analizados por lo que finalmente hemos seleccionado para la comparacioacuten dos bancos de filtros filtros Butterworth de 4ordm orden y Eliacutepticos con 1 dB de rizado en la banda de paso y 20 dB de caiacuteda para la banda de rechazo

Cada banco se compone de los siguientes filtros

bull 2 filtros paso-alto con frecuencias de corte de 02 y 07 Hz bull 6 paso-bajo 4 6 8 10 16 y 32 Hz bull 12 paso-banda cuyas frecuencias de corte son las combinaciones de las

anteriormente indicadas para los paso-alto y paso-bajo Los resultados preliminares obtenidos por aplicacioacuten de las teacutecnicas de filtrado no

lineal por ldquoHard y softhresholdrdquo no resultaron satisfactorias a excepcioacuten de los registros con un alto SNR por lo que ha sido desestimado para esta comparacioacuten Por ello soacutelo consideraremos el filtrado por el meacutetodo de las estructuras coherentes

Los resultados sobre la base de datos sinteacuteticos con diferentes niveles de sentildeal-ruido

se muestran en las tablas 6III a 6VI La utilizacioacuten de una base de datos sinteacutetica presenta la gran ventaja del conocimiento exacto de la forma de onda de la sentildeal el instante de llegada de la P simulada y el SNR de la sentildeal contaminada de forma aleatoria con los diversos tipos de ruido (ruido gausiano blanco ruido coloreado ruidos perioacutedicos y ruido siacutesmico grabado por la red ROA) Ademaacutes se han antildeadido ldquospikesrdquo de forma aleatoria

Las tablas 6III y 6IV muestran los resultados del error relativo para la amplitud

maacutexima y el error eficaz en amplitud respectivamente El meacutetodo propuesto presenta un error relativo para la maacutexima amplitud inferior al 10 en para el 90 de los casos analizados mientras que el error eficaz es inferior a 25

Debemos indicar que el meacutetodo propuesto consideroacute al primer evento de esta base de

datos sinteacuteticos como ruido anulando todos los coeficientes

157

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 10003 ------- 4927 2477 3357 2 4385 6948 1510 2209 2994 3 2573 833 1216 1713 2022 4 2149 026 924 3195 3498

5 771 147 567 3001 3244 6 2955 1696 1274 695 731 7 166 757 019 4887 4004

8 1096 795 257 1227 337 9 3124 662 524 2153 1478 10 640 019 289 413 1012

11 122 382 199 319 956 12 742 261 532 719 762

13 8534 631 7005 4960 4299 14 188 171 1714 196 1405 15 043 636 203 025 745

16 570 151 1204 4699 4448 17 016 411 258 078 671 18 471 151 912 4683 4453

19 006 646 251 160 612 20 468 765 455 4525 4269 21 023 748 284 225 565

22 037 837 311 277 528 23 021 941 376 4784 1594 24 166 152 156 161 1363

25 119 153 012 114 1322 26 021 700 386 348 356 27 110 153 257 106 1313

28 038 186 318 033 1249 29 010 010 389 015 1207 30 10045 011 9960 2163 1134

Tabla 6 III- Error relativo en amplitud maacutexima obtenida por diferentes meacutetodos de filtrado

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 11303 -------- 793 3801 3133 2 10214 113 4623 2342 2286

3 8367 014 8005 8001 7267 4 6406 138 2785 1577 1438 5 4812 004 4909 4779 4289

6 3574 217 315 1202 999 7 4294 089 3556 341 149 8 3168 099 161 1389 1249

9 2493 097 141 1210 215 10 1394 142 168 450 379

11 1130 135 155 380 324 12 1612 010 1287 1599 1018 13 1256 011 1091 128 041

14 787 009 685 780 528 15 450 080 088 161 138 16 350 004 389 328 323

17 284 061 077 107 092 18 221 004 235 226 222 19 179 063 067 073 062

20 162 024 059 080 076 21 113 043 058 047 043 22 071 035 053 031 030

23 067 019 046 039 037 24 031 004 044 031 026 25 021 004 042 021 019

26 011 010 041 008 010 27 007 004 042 007 009 28 003 005 041 003 005

29 001 002 037 001 003 30 000 000 040 000 004

Tabla 6 IV- Error rms en amplitud obtenido por las diferentes teacutecnicas de filtrado

De los numerosos resultados obtenidos por cada uno de los bancos de filtros lineales

(20 filtros por banco) hemos seleccionado uacutenicamente y de forma automaacutetica los correspondientes al que obtuvo mejor SNR para la onda P para cada uno de los eventos analizados Por este motivo se podriacutean mejorar los resultados del resto de las caracteriacutesticas analizadas con otro filtro con distintas frecuencias de corte

En las tablas 6V y 6VI se muestran los resultados para el nivel sentildeal-ruido de la

onda P y del registro completo respectivamente El meacutetodo propuesto proporciona los mejores resultados en el 733 de los casos

para la SNR de la onda P destacando el meacutetodo de estructuras coherentes en el resto de los casos Debemos destacar como ya hemos mencionado que este paraacutemetro fue maximizado para los bancos de filtros lineales

158

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliacuteptico

1 -028 --------- -237 -032 -21352 -019 1300 -1388 -012 -913 3 -1038 1810 -943 -884 -790

4 -2070 -063 -380 -1521 -726 5 -858 3449 -821 -722 -642 6 -005 -853 -240 -1313 -813

7 -1391 392 -1216 -649 052 8 -1177 -231 -741 -911 -793 9 -818 -644 -108 -544 -424

10 -945 000 -126 -441 -293 11 -812 -293 -1272 -357 -223 12 -167 2090 -073 -167 -123

13 -422 2010 -520 298 1442 14 -080 1426 -117 -084 -091 15 -282 493 340 119 193

16 051 3434 248 099 163 17 -055 714 543 337 395 18 227 3432 521 254 315

19 162 621 936 548 595 20 303 1337 977 538 668

21 373 880 1198 755 793 22 580 1069 1429 958 988 23 855 1659 2054 1698 1628

24 1063 3430 2894 1063 1108 25 1254 3429 3020 1254 1302 26 1390 2002 1924 1753 1772

27 1630 3431 2839 1630 1672 28 2111 1541 1027 1346 1047 29 2839 3251 3025 2839 2899

30 3931 2884 2986 3932 3950

Tabla 6 V- SNR para la onda P obtenida por los diversos meacutetodos de filtrado

Original Method Est Coh Butterw Eiacuteiptico

1 -12 --------- -258 -848 -779 2 -11 546 -1218 -1471 -1259 3 -10 2300 -1061 -1278 -1217

4 -9 597 -1004 -942 -812 5 -8 4781 -847 -1019 -966 6 -7 356 297 -270 -250

7 -6 1079 -683 -077 341 8 -5 819 600 -324 -424 9 -4 845 882 -259 297

10 -3 684 611 160 164 11 -2 795 869 242 249 12 -1 1811 -288 -200 -083

13 0 2046 -067 648 1542 14 1 1805 -146 -062 057 15 2 1105 1297 640 643

16 3 4765 377 175 229 17 4 1308 1505 839 841 18 5 4764 627 375 428

19 6 1135 1708 1037 1038 20 7 1499 573 771 876

21 8 1347 1910 1236 1236 22 10 1428 2111 1434 1433 23 12 1886 2621 1878 1890

24 14 4515 3785 1397 1441 25 16 4510 3964 1598 1644 26 18 2440 2844 2228 2234

27 20 4508 4112 1998 2035 28 25 2013 412 688 981 29 32 4591 4479 3200 3260

30 64 2406 1019 1250 1144

Tabla 6 VI-Resultados para el SNR de la totalidad del registro

Para el nivel de sentildeal-ruido calculado para la totalidad del registro (tabla 6VI) el

meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 666 de los casos Como ya se comentoacute el primer evento fue considerado como ruido por el meacutetodo

que se propone y por tanto la sentildeal filtrada es nula En el caso del evento 30 soacutelo los filtros lineales presentan una ligera mejoriacutea en el

SNR para la onda P respecto al de la sentildeal original aunque es bajo cuando se calcula para la totalidad del registro debido al efecto de los ldquospikesrdquo presentes en la sentildeal (figura 617)

Los niveles de sentildeal-ruido de la sentildeal original columna 2 de las tablas 6V y 6VI

han sido calculadas antes de la adicioacuten de ldquospikesrdquo lo que debe tenerse presente a la hora de comparar los resultados para las sentildeales filtradas que incluyen sus efectos

159

100

101

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

Densidad Espectral de Potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Original Metodo Est CohButterw Eliptico

Original

Meacutetodo

Est Coh

Butterw

Eliacuteptico

EVENTO SINTETICO Nordm 30

Figura 6 17- Evento sinteacutetico nuacutemero 30 y las correspondientes sentildeales filtradas por los meacutetodos indicados En la figura inferior se muestra las densidades espectrales de potencia correspondientes

Estos mismos filtros se han aplicado a una base de 60 sismos registrados por la red de corto periodo del ROA seleccionados atendiendo a su localizacioacuten (figura 618) magnitud y principalmente por su contenido y caracteriacutesticas de ruido

La respuesta de las estaciones son las correspondiente a una resistencia de carga para

un amortiguamiento proacuteximo a 0707 y la resolucioacuten digital es de 12 bits a 100 mps Los errores relativos a la amplitud no son calculados debido al desconocimiento de la

forma de onda exacta de la sentildeal en ausencia de ruido por lo que el estudio comparativo se centra en los niveles de sentildeal ruido Para el caacutelculo del SNR de la onda P se han tomado los tiempos de llegada dados por el analista (ROA 2000 y 2002)

Figura 6 18- Epicentros de los 60 sismos utilizados como base de datos

160

El meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 50 de los casos para el

SNR de la onda P (tabla 6VII) siendo mejor que el meacutetodo de estructuras coherentes en un 566 un 70 mejor que el banco de filtros Butterworth y en el 611 de los casos mejor que los filtros eliacutepticos

Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 3003 3520 3224 3976 3892 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -016 1061 1048 1696 1634 3 990311 25733 Jerez 23 SFS 1386 2089 1348 1388 1481 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1917 -181 161 216 261 5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 2395 2483 3039 2783 2784 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija 136 2493 2611 2283 2264 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real -141 1304 1030 898 986 8 10115 104756 Medina 20 Sfs -391 1209 1128 661 634 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -2084 702 1573 492 499

10 10116 232822 Casares 25 SCRT -2303 1017 848 910 984 11 10131 174843 Torregorda 25 SFS -1151 -410 -041 -219 -179 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -039 -021 -2194 -157 -177 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 086 633 655 594 654 14 10213 110243 Olvera 25 Lija 2022 4392 3637 4565 4432 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -853 1140 899 996 1041 16 10224 110121 NE Tetuaacuten 27 Lija 229 2628 2212 2191 2266 17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 491 485 624 636 696 18 10313 131954 Algar 26 Momi -008 548 -026 478 685 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -004 387 142 -501 -563 20 10322 130603 Campillo 23 Real -309 1834 2470 1533 1603 21 10328 121517 Jimena 24 Alj -029 -064 -375 -029 -029 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1434 1598 1503 880 891 23 10408 84453 El bosque 24 Real 833 2512 2623 2511 2648 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -956 1461 1875 1332 1315 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1833 682 -011 127 232 26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2784 -140 -237 -310 -249 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2785 3775 4070 4190 4238 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija -046 1758 1001 1508 1577 29 10508 195915 Jubrique 19 Real 226 3493 3804 2732 2619 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -002 -216 -159 -113 -071 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 2951 2951 4190 4292 4255 32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 063 2272 2926 1933 1977 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -022 1747 100 343 387 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 2842 4527 4430 4662 4342 35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -655 569 915 1153 1206 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 397 3164 3475 3382 3309 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -2870 1154 1663 1094 1138 38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil -003 1236 1075 1208 1275 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -1828 1702 1008 2504 2417 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 120 2279 3260 3006 2987 41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -916 061 453 200 181 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1370 1086 770 936 986 43 10901 60028 S Faro 27 Alj -555 087 -051 -026 001 44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -299 1314 2209 1417 1450 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -1511 779 1094 727 825 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -1541 1465 1216 1041 1095

161

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 361 2525 2521 2103 2066 48 11009 90410 Ronda 22 Real -471 2451 2178 1115 1174 49 11011 23035 Algar 18 Lija -979 1029 924 869 940 50 11015 11100 Faro 27 Lija -971 820 372 363 408 51 11015 120803 Estrecho Gibraltar 27 Alj 715 2584 2230 3243 3159 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija 288 2580 2264 1821 1837 53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -958 317 -744 208 268 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1175 1619 1020 730 807 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -918 1680 1901 1671 1716 56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1097 ------ 1698 969 1012 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -1046 1747 1917 1642 1723 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -760 2402 2594 2245 2288 59 11118 202633 Montellano 23 Lija 265 2725 2932 2494 2551 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -744 1132 152 509 511

Tabla 6 VII-Nivel sentildeal-ruido para la onda P estimado para los diversos meacutetodos de filtrado usando una base de 60 sismos registrados por la red siacutesmica del ROA El evento nordm 11 sentildealado con ldquordquo es una explosioacuten

El evento nordm 56 (terremoto de ldquoDontildeanardquo de 06112001 a 221655 y de magnitud

21) fue considerado como ruido por el meacutetodo propuesto por lo que todos los coeficientes se anularon Este error del meacutetodo se debe a que las primeras llegadas del sismo han tenido lugar dentro de la ventana de pre-evento considerada y por tanto se subestimaron los niveles de sentildeal- ruido en todas las etapas de la descomposicioacuten wavelet imponiendo mayores niveles de umbral

La tabla 6VIII muestra los resultados obtenidos para el nivel de sentildeal-ruido estimado

para la totalidad del registro Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 2471 3706 3275 3373 3337 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -541 1805 384 -332 1570

3 990311 25733 Jerez 23 SFS 341 1516 323 342 425 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1542 1702 1835 1580 1510

5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 1376 1545 2383 1752 1751 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija -171 2438 2722 2407 2450 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real 024 1262 1172 977 1045

8 10115 104756 Medina 20 Sfs -587 835 730 421 389 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -1755 924 084 171 291 10 10116 232822 Casares 25 SCRT -1156 1507 991 992 1013

11 10131 174843 Torregorda 25 SFS 1584 1516 3408 2858 2954 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -1819 304 -497 -585 -593 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 207 694 591 220 283

14 10213 110243 Olvera 25 Lija 1392 3934 3965 3943 4002 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -804 1443 1016 1128 1233 16 10224 110121 NE Tetuan 27 Lija -337 1927 1633 1571 1679

17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 499 912 738 617 650 18 10313 131954 Algar 26 Momi -759 1189 1296 1099 1092 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -453 -1504 -733 -940 -905

20 10322 130603 Campillo 23 Real -413 2053 2179 1361 1371 21 10328 121517 Jimena 24 Alj 287 1776 1343 761 633 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1614 1118 615 549 478

162

23 10408 84453 El bosque 24 Real 864 2668 3141 2610 2671 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -1524 953 1123 669 700 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1431 776 489 253 245

26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2054 858 419 491 563 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2411 4131 3836 3553 3499 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija 662 2325 1923 1904 1949

29 10508 195915 Jubrique 19 Real -544 2041 1023 1819 1870 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -1170 1053 1191 1045 1022 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 3017 3382 4400 4260 4411

32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 152 2545 3207 2152 2180 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -1630 1378 520 411 553 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 1862 3825 4315 3875 3909

35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -137 2104 1720 1723 1688 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 124 3210 2998 2881 2693 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -1535 2002 1864 1702 1775

38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil 524 1506 788 1150 936 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -690 1752 540 1381 1351 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 046 2124 3488 3191 3093

41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -1160 1152 805 688 704 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1847 1576 1454 1158 1077 43 10901 60028 S Faro 27 Alj 236 1191 1281 964 1023

44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -793 965 1338 458 416 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -478 840 555 252 327 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -917 1923 1763 1437 1395

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 547 2874 3231 2345 2268 48 11009 90410 Ronda 22 Real -349 1700 1725 1003 1067 49 11011 23035 Algar 18 Lija -844 1634 1210 1119 1225

50 11015 11100 Faro 27 Lija -061 2325 2034 1861 1879 51 11015 120803 Estrecho Gribraltar 27 Alj 718 2034 3365 3356 3344 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija -508 1605 1344 1032 1077

53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -534 1701 1738 1397 1547 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1468 681 398 314 344 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -1346 1876 2173 1654 1773

56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1988 -------- 822 105 068 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -593 2602 3136 2457 2441 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -1293 2345 1851 1654 1681

59 11118 202633 Montellano 23 Lija -209 2387 2297 1812 2150 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -439 979 270 299 272

Tabla 6 VIII- Estimacioacuten del SNR para la totalidad del registro por los diversos meacutetodos de filtrado El meacutetodo que proponemos obtiene el mayor SNR del registro en el 60 de la base

de sismos utilizada siendo mejor el meacutetodo de estructuras coherentes en un 60 que los filtros Butterworth en un 85 y un 85 mejor que el banco de filtros eliacutepticos

Insistimos nuevamente en que los resultados obtenidos para los bancos de filtros

lineales corresponden al que maximizoacute el nivel sentildeal-ruido de la llegada de la onda P por lo que el resultado presentariacutea ligeras mejoras si maximizaacutesemos la razoacuten sentildeal-ruido para la totalidad del registro

163

100

101

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia (Hz)

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalMeacutetodoEst CoherentesButterworthEliacuteptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 20 22032001 a 130603 Campi l lo mb=23

Figura 6 19- Evento 20 de la base de los 60 sismos utilizada (22112001 a 130603 ldquoCampillordquo mb=23) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose el efecto de recorte producido por el meacutetodo de Estructuras Coherentes En la figura inferior se muestra la

densidad espectral de potencia para cada una de las trazas

Aunque el meacutetodo de estructuras coherentes ha obtenido resultados similares (algo inferiores) al propuesto se ha comprobado que en ciertos casos recorta la forma la onda ademaacutes de no reducir los ldquospikesrdquo por lo que resulta de poca aplicacioacuten sobre registros siacutesmicos En la figura 619 se muestra el efecto de recorte mencionado para el sismo de ldquoCampillordquo de 22032001 a 130603 y de magnitud 23 (evento nordm 20)

En cuanto a la reduccioacuten de ldquospikesrdquo el meacutetodo propuesto muestra los mejores

resultados tanto sobre la base de datos sinteacutetica (ver figura 617) como sobre la real en maacutes del 90 de los casos En la figura 620 se muestra un ejemplo para un sismo real (evento nuacutemero 21) el terremoto de ldquoJimenardquo de 28032001 a 121517 y de magnitud 24 donde un ldquospikerdquo localizado sobre las primeras llegadas produce la sobreestimacioacuten del SNR (tablas 6VII y 6VIII) Esta sobreestimacioacuten es menor en el caso del meacutetodo propuesto debido a la reduccioacuten del ldquospikerdquo

Analizando conjuntamente todos los resultados obtenidos a partir de ambas bases de

datos el meacutetodo propuesto presenta los resultados en todos los aspectos Ademaacutes en el 97 de los casos analizados su espectro se adapta mejor a la sentildeal como se puede apreciar en las figuras mostradas

Una segunda versioacuten del algoritmo estaacute siendo probada en la actualidad En esta

nueva versioacuten se ha incluido la descomposicioacuten por mejor aacuterbol (ldquowavelet packetsrdquo) maximizando al SNR de la totalidad del registro (aunque el criterio de maximizado todaviacutea debe ser mejorado) Asiacute mismo el meacutetodo de reduccioacuten de ldquospikesrdquo estaacute siendo modificado

164

100

101

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia en Hz

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalProposed MethodEst CoherentesButterworthEliptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 21 28032001 a 121517 Jimena mb=24

Figura 6 20- Evento 21 de la base de los 60 sismos utilizada (28032001 a 121517 ldquoJimenardquo mb=24) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose un ldquospikerdquo localizado durante las primeras llegadas En la figura inferior se muestra la densidad espectral de

potencia para cada una de las trazas

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and sciencerdquo Geophysics Vol 64 Nordm 5 1648-1656

167

168

CAPITULO 7

ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170

722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177

723 Algoritmos de envolvente 179

724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181 73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194

169

71 INTRODUCCION La adquisicioacuten continua produce un enorme volumen de datos que deben ser

almacenados y analizados bien de forma automaacutetica bien por la inspeccioacuten de un analista Esta situacioacuten ha forzado a que numerosos sismoacutelogos desarrollasen sistemas de

deteccioacuten de eventos y algoritmos de ldquopickingrdquo Los primeros encaminados a discernir las sentildeales siacutesmicas del ruido presente mientras que los segundos se encaminan en la identificacioacuten y datacioacuten de fases

La red de corto periodo del ROA funciona actualmente por disparo (ldquotriggerrdquo)

aunque se pretende en un futuro no lejano cambiar a un sistema de adquisicioacuten continua En este sistema la deteccioacuten automaacutetica se plantea como una posible ayuda indicando las ventanas de tiempo de probable presencia de sentildeal siacutesmica ya que la localizacioacuten en tiempo cuasi real no es un factor prioritario para esta red

En la praacutectica los algoritmos disponibles en la actualidad realizan estas tareas de

forma parcial y con limitaciones Asiacute Withers et al (1998) realizan una comparacioacuten de diversos algoritmos de deteccioacuten mostrando que ninguno de ellos es oacuteptimo para todas las situaciones posibles

Zhao y Takano (1999) aplican algoritmos basados en inteligencia artificial indicando

que hasta ahora ninguacuten sistema logra detectar y datar todos los eventos observados por un analista tal y como sentildeala tambieacuten Trnkoczy (2002)

Para seleccionar el algoritmo que mejor funciona sobre los datos registrados por la

red del ROA se revisaraacuten y analizaraacuten diversos algoritmos que operan sobre una estacioacuten monocomponente (vertical) aplicaacutendolos sobre las bases de datos sinteacutetica y real ya utilizadas en el capiacutetulo anterior

72 ALGORITMOS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO Los algoritmos que trabajan en el dominio del tiempo (base eucliacutedea) se basan en

enfatizar alguna propiedad de la sentildeal siacutesmica caracteriacutestica en este dominio ya sea su amplitud envolvente o su potencia y normalmente trabajan sobre la sentildeal previamente filtrada con objeto de incrementar la razoacuten sentildeal ruido

El algoritmo maacutes sencillo seriacutea la deteccioacuten por nivel umbral Este algoritmo soacutelo

seriacutea eficaz para sentildeales con un elevado nivel de sentildeal ruido como es el caso de muchos aceleroacutemetros cuya finalidad es el registro de movimientos fuertes

En este estudio soacutelo analizaremos cuatro tipos de algoritmos en el dominio del

tiempo basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) la denominada demodulacioacuten compleja la estimacioacuten de la envolvente o basados en las propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis

721 ALGORITMOS DE MEDIAS MOVILES (STALTA)

Los algoritmos basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) son los

maacutes ampliamente utilizado en sismologiacutea La idea principal es comparar la media de

170

los datos en una ventana de corta duracioacuten (STA) frente a la correspondiente en una ventana mayor (LTA) Cuando se produce una llegada de la sentildeal sobre el nivel de ruido ambas medias se ven incrementadas pero el cambio seraacute mucho maacutes abrupto en la de corta duracioacuten

Este tipo de algoritmos son ampliamente conocidos por lo que no entraremos

mucho en el detalle de su funcionamiento ni en la eleccioacuten de sus paraacutemetros Una explicacioacuten ampliamente detallada puede encontrarse en Trnkoczy (2002) entre otros

Prothero (1980) calcula en primer lugar el LTA mediante un filtro recursivo

IIR mientras que utiliza un filtro FIR para el caacutelculo del STA fijando el umbral en un factor de 8

N

XXSTAb

NLTAXX

LTALTAa

i

Nijj

i

iiii

sum+minus=

minusminus

minus=

minusminus+=

1

11

)

)

(71)

donde ldquoXirdquo representa la muestra en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo el offset y ldquoNrdquo la longitud de la ventana utilizada (2048 para el LTA y 32 para el caso del STA)

El segundo sumando de la ecuacioacuten (7-1 a) lo considera como un factor

correctivo y es multiplicado por alguacuten factor cuando es negativo al objeto de acelerar su recuperacioacuten tras un incremento apreciable

Tras varios ensayos previos hemos probado el algoritmo variando la razoacuten a

un factor de 4 y utilizando una confirmacioacuten de 25 disparos sobre una ventana de 50 muestras (05 segundos) Los resultados se muestran en la figura 71

Debemos destacar que los datos han sido filtrados previamente mediante un

filtro Butterworth paso bajo de tercer orden con una frecuencia de corte de 15 Hz al objeto de eliminar ruido de alta frecuencia incrementando la razoacuten sentildeal ruido

Hemos considerado como detecciones tardiacuteas a las que se producen maacutes allaacute de

los 5 segundos posteriores a la primera llegada Al aplicar el algoritmo sobre la base de datos sinteacuteticos se ha podido

comprobar que el instante de disparo se produce antes cuanto mayor sea la razoacuten sentildeal-ruido correspondiendo los disparos maacutes tardiacuteos a las sentildeales ruidosas no producieacutendose ninguacuten falso disparo

Los resultados sobre sismos reales presentan resultados similares pero con un

133 de falsos disparos en su mayoriacutea debidos a espurios y en un 5 de los casos a cambios del nivel de ruido registrado En el histograma soacutelo se presentan los disparos producidos durante los 5 segundos siguientes a la llegada de la onda ldquoPrdquo datada por el analista considerando los demaacutes casos como tardiacuteos De estos uacuteltimos el 90 de los casos se relacionan con la llegada de la onda ldquoSrdquo mientras que el 10 restante se asocian a otras fases no identificadas por el analista

171

Figura 7 1- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas obtenidos al aplicar el algoritmo de Prothero (1980) a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

McEvilly y Majer (1982) aplican los filtros de medias moacuteviles sobre la

secuencia formada por el promedio de los valores absolutos de la sentildeal original una vez eliminada la componente de continua

NYNXYb

N

XXXa

iii

i

Nij

i

1

)1()

)

minus

minus

sdotminus+=

minus=sum

(72)

donde ldquoXirdquo representa la muestra original en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo la media (ldquooffsetrdquo) ldquo X rdquo la nueva secuencia y N=16

Los valores del STA y LTA son calculados por la ecuacioacuten (72 b) con un valor

de ldquoNrdquo de 4096 para el LTA y de 16 para el STA El nivel umbral lo establecen en 4 aunque la datacioacuten se realiza desde el instante en que el valor del STA se mantiene por encima de 15 veces el LTA

Al igual que en caso anterior hemos antildeadido la condicioacuten del nuacutemero de votos

para la determinacioacuten del disparo del algoritmo con el fin de reducir el nuacutemero de falsos disparos por efecto de ldquospikesrdquo Los resultados se muestran en la figura 72

172

Figura 7 2- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de McEvilly y Majer (1982) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

La aplicacioacuten de este algoritmo sobre la base de datos sinteacutetica muestra los

mismos resultados que para el algoritmo anterior pero funciona peor sobre la base de sismos reales lo que se debe a que los datos no han sido previamente filtrados

Por otro lado los histogramas muestran dataciones adelantadas a la primera

llegada lo que se debe a que la condicioacuten de datacioacuten es inferior a la de disparo Evans y Allen (1983) desarrollaron un algoritmo para la deteccioacuten de

telesismos que opera sobre la salida de dos filtros paso banda (05 a 2 Hz y 3 a 8 Hz) Para cada uno se calcula el STA el LTA por medio del siguiente filtro (similar

a los anteriores)

1)1( minussdotminus+sdot= iii YCXCY (73)

donde ldquoXirdquo representa el dato filtrado en el instante ldquoirdquo y ldquoCrdquo es una constante (ver tabla 7I)

Ademaacutes aplicando la ecuacioacuten (73) calculan la media moacutevil del valor absoluto

de la diferencia entre el STA y LTA que denomina STAV que tiene en cuenta las inestabilidades producidas por espurios reduciendo el nuacutemero de falsos disparos

173

Establecen varios niveles umbrales (tabla 7I) dependientes del canal (banda de bajas o altas frecuencias) no sobre la razoacuten entre el STA y LTA sino sobre el cociente entre la diferencia entre el STA y el STAV y el valor del LTA

Bajas Frecuencias (05 ndash 2 Hz)

Altas Frecuencias (3 ndash 8 Hz)

C (STA) 05 0025 C (LTA) 00025 00025 C (STAV) 00005 00005 Umbral TH1 = 26 TH3 = 20 TH2 = 50

Tabla 7 I - Valores de las constantes y niveles umbrales utilizados para la prueba del algoritmo de Evans y Allen (1983) Los valores mostrados difieren de los indicados en el

artiacuteculo original y fueron seleccionados tras varias experiencias previas Soacutelo seraacuten declaradas como eventos cuando suceden uno de los dos casos

siguientes Primer caso

bull La razoacuten (STA-STAV)LTA excede a TH1 durante 35 muestras en una ventana de 40 (04 segundos)

bull No haber superado TH2 durante el minuto anterior bull No superar TH3 desde 2 segundos antes hasta 1 segundo despueacutes

Segundo caso

bull Exceder TH2 al menos una vez bull Superar TH1 90 veces durante el segundo (100 muestras) posterior

Este algoritmo fue disentildeado para la deteccioacuten de telesismos mientras que las

bases de datos utilizadas en este trabajo se componen de sismos locales y regionales principalmente Por ello hemos antildeadido un tercer caso siguiendo la filosofiacutea del artiacuteculo original

bull TH3 es excedido durante 01 segundos en el 75 de las muestras bull TH1 se es superado durante los 05 segundos posteriores al menos en el

75 de las muestras Este uacuteltimo supuesto considera el hecho de que los sismos locales y regionales

presentan un alto contenido de energiacutea en ambas bandas Los resultados de las pruebas realizadas sobre las bases de datos se muestran

en la figura 73 Este algoritmo presenta un alto nuacutemero de falsos disparos sobre la base de

datos sinteacuteticos mientras que se muestra maacutes robusto al actuar sobre datos reales donde el porcentaje se mantiene en el mismo orden que los otros algoritmos analizados Por otro lado la deteccioacuten sobre datos sinteacuteticos es relativamente elevada (50) mientras que al actuar sobre datos reales diminuye hasta el 38 (detecciones tardiacuteas incluidas)

Creemos que estos efectos se deben a que las condiciones de disparo para el

caso introducido necesitan un mayor refinamiento

174

Figura 7 3- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Evans y Allen (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

Pazos y Alguacil (1995) presentaron los resultados sobre una base de telesismos registrados por la red de corto periodo del ROA obteniendo un 775 de detecciones y el 5 de falsos disparos

Olivares et al (1983) prueban tres algoritmos basados en la razoacuten STALTA

con sentildeales de terremotos ocurridos en la Depresioacuten de Granada de los que hemos seleccionado dos

El primero (EVENT 2) calcula las medias moacuteviles mediante filtros FIR

N

XXY

i

Nijii

i

summinus=

minusminus=

1

(74)

siendo N el nuacutemero de muestras de la ventana (64 para el STA y 2048 para el LTA) Se declara un evento cuando la razoacuten STALTA es superior a dos durante el

75 de ventana de 1 segundo Los resultados se muestran en la figura 74 pudieacutendose observar que las

pruebas sobre ambas bases no han producido falsos disparos y reducen el nuacutemero de disparos tardiacuteos concentrando la deteccioacuten en el primer segundos posterior a la onda P (caso de datos reales)

175

Figura 7 4- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 2 de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

El segundo algoritmo ensayado es el que denominan EVENT 3 modificado Los promedios se calculan aplicando filtros IRR sobre la diferencia de muestras

NYXX

YY iiiii

111

minusminusminus

minusminus+= (75)

donde ldquoNrdquo vale al igual que antes 64 o 2048 para el STA y el LTA respectivamente

Las condiciones de disparo son iguales a las utilizadas en las pruebas del

EVENT 2 y los resultados algo peores que en el caso anterior se muestran en la figura 75

Figura 7 5- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 3 modificado de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

176

722 ALGORITMOS BASADOS EN LA DEMODULACION COMPLEJA

Las denominadas series de demodulacioacuten compleja (Roberts y

Christoffersson 1991) se obtienen aplicando en el dominio del tiempo la propiedad de desplazamiento en frecuencia de la transformada de Fourier y aplicando un filtro posteriormente

La propiedad de desplazamiento en frecuencia equivale a la multiplicacioacuten en

el tiempo por una exponencial (ldquo rdquo) obteniendo asiacute una nueva serie compleja que es filtrada paso baja con frecuencia de corte ldquoδωrdquo lo que equivaldriacutea a retener informacioacuten de la sentildeal original en la bada que se extiende desde ldquoω-δωrdquo hasta ldquoω+δωrdquo

tje ωminus

Hemos probado el algoritmo de deteccioacuten siguiendo las indicaciones expuestas

por Roberts y Christoffersson (1991) En primer lugar formamos las series complejas aplicando el teorema de desplazamiento en frecuencia

itj

ii eXY ωω sdot= (76)

donde ldquoωrdquo toma los valores correspondientes para 2 4 6 8 y 10 Hz

Cada una de las series obtenidas es filtrada paso bajo mediante un filtro

Butterworth de 5ordm orden y frecuencia de corte 15 Hz obteniendo cinco series de demodulacioacuten compleja Como ya hemos sentildealado cada una de las series retiene la informacioacuten de la sentildeal original en una banda de 3 Hz (ver tabla 7II) centrada en cada una de las frecuencias utilizadas en la ecuacioacuten (76)

Frecuencias de corte en Hz

Baja Alta f = 2 Hz 05 35 f = 4 Hz 25 55 f = 6 Hz 45 75 f = 8 Hz 65 95 f = 10 Hz 85 115

Tabla 7 II- Banda de frecuencias equivalentes a la demodulacioacuten compleja Para detectar sentildeales siacutesmicas se aplica la razoacuten STALTA sobre el cuadrado

del moacutedulo de cada una de las series utilizando un filtro IIR (ecuacioacuten (72 b) con un valor de N de 4096) para el LTA y un filtro FIR de 16 muestras para el STA

Cuando se supera el nivel umbral (establecido en un valor de 5) se le asigna un

peso de 3 para el canal de frecuencias maacutes bajas y 1 a los demaacutes siendo nulo si no se excede este nivel

Las nuevas series de peso se suman en cada instante formando una nueva serie

que denominaremos SDWN La deteccioacuten se produce cuando SDWNgt2 durante el 70 de una ventana de 1

segundo (70 de 100 muestras) En la figura 76 se muestra la evolucioacuten de una sentildeal para la banda de 4 Hz y los resultados de las pruebas se muestran en la figura 77

177

Figura 7 6 Evolucioacuten del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991) para el canal de 4 Hz del evento Nordm 1 de la base de datos reales (Sismo de Sierra Lijar de 08011999 a 130952 UTC mb=25) En la figura se muestran la sentildeal original la parte real e imaginaria de la demodulacioacuten compleja para la frecuencia de 4

Hz y el cuadrado de su moacutedulo los valores del STA frente al producto del nivel umbral por el LTA y en la parte inferior el peso asignado a este canal (1 oacute 0 en este caso) para el caacutelculo del SDWN utilizado en la

deteccioacuten

Figura 7 7 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991)al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

178

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un elevado porcentaje de disparos (834 incluidos los disparos tardiacuteos sobre la base de datos reales) manteniendo un aceptable porcentaje de falsos disparos (15 para la base de datos reales y el 67 para los datos sinteacuteticos)

Ademaacutes los resultados sobre datos reales muestran que el disparo se efectuacutea en

su mayoriacutea dentro del primer segundo posterior a la llegada de la onda P

723 ALGORITMOS DE ENVOLVENTE De entre los algoritmos que estiman la envolvente de la sentildeal quizaacute el maacutes

representativo sea el desarrollado por Baer y Kradolfer (1987) En eacutel la funcioacuten envolvente de la sentildeal viene dada por la ecuacioacuten no lineal siguiente

sum

sum

=

=+= i

jj

i

jj

iii

x

xxxe

1

2

1

2

222

amp

amp (77)

donde ldquoxrdquo es la sentildeal y ldquo rdquo su derivada xamp Para evitar falsos disparos debidos a cambios bruscos del nivel de ruido y a

espurios la funcioacuten caracteriacutestica la estima de la siguiente forma

i

iii

ii

SSFSFCF

eSF

)(

4

minus=

= (78)

donde ldquo SF rdquo es la media y ldquoSrdquo la desviacioacuten estaacutendar contabilizadas desde el principio hasta el instante considerado Cuando la funcioacuten caracteriacutestica (ldquoCFrdquo) es superior a 5 se produce una posible deteccioacuten El valor de la desviacioacuten tiacutepica no se actualiza cuando la funcioacuten caracteriacutestica es superior a 10

Se declara un evento cuando la funcioacuten caracteriacutestica supera el umbral durante

25 muestras de una ventana de 03 segundos (30 muestras) permitiendo asiacute que debido a la complejidad de las sentildeales siacutesmicas pueda estar por debajo del umbral durante un pequentildeo intervalo

Para el caacutelculo de la derivada hemos utilizado la foacutermula de tres puntos que

puede ser encontrada en numerosos textos de caacutelculo numeacuterico por ejemplo en Burden y Douglas Faires (1985)

En la figura 78 se muestra la evolucioacuten del algoritmo para el evento real Nordm 14

(sismo de Olvera del 13 de Febrero de 2001 a 110243 UTC mb=25) registrado por la estacioacuten de corto periodo ldquoLIJArdquo y con un SNR estimado de 20 dB para la onda P (14 dB para todo el registro)

En la figura 79 se muestran los resultados obtenidos por este algoritmo al

aplicarlo sobre las bases de datos sinteacutetica y real

179

Figura 7 8- Evolucioacuten del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) para el evento Nordm 14 de la base de datos reales (Terremoto de Olvera de 13022001 a 110243 UTC mb=25) En la figura se muestra de arriba abajo la sentildeal original la envolvente la funcioacuten SF su media y desviacioacuten estaacutendar (estimadas desde el

comienzo hasta el instante considerado) y la funcioacuten caracteriacutestica CF y el nivel umbral establecido

Figura 7 9 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

180

724 ALGORITMO BASADO EN EL SESGO Y LA CURTOSIS

Savvaidis et al (2002) desarrollan un algoritmo detector de fase basado en las

propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis para estaciones de tres componentes La idea principal es la identificacioacuten de una sentildeal no gausiana (sentildeal siacutesmica)

inmersa en ruido simeacutetricamente distribuido y que por tanto presentan valores de sesgo (tercer orden) y de curtosis (cuarto orden) nulos En cambio la asimetriacutea de la distribucioacuten de la sentildeal siacutesmica presenta altos valores de sesgo y curtosis debido a su larga cola

El sesgo( 3γ ) y la curtosis ( 4γ ) de una serie finita se calcula por

( )

( )3

)1(

)1(

41

4

4

31

3

3

minussdotminus

minus=

sdotminus

minus=

sum

sum

=

=

x

N

jxj

x

N

jxj

N

mx

N

mx

σγ

σγ

(79)

donde ldquomxrdquo es la media de la serie y ldquoσxrdquo su desviacioacuten estaacutendar

Savvaidis et al (2002) aplican esta idea a las escalas de baja frecuencia

obtenidas del anaacutelisis multirresolucioacuten y para las 3 componentes Para enfatizar maacutes los altos valores del sesgo y la curtosis efectuacutean el producto cruzado de las 3 componentes

Tras varias pruebas hemos ensayado un algoritmo algo diferente pero basado

en las mismas ideas expuestas por ellos Nosotros calculamos el sesgo y la curtosis utilizando la media y desviacioacuten

estaacutendar calculada para todo el registro y aplicamos los sumatorios de la ecuacioacuten (79) a una ventana moacutevil de 1 segundo

La meacutetrica se forma multiplicando el valor absoluto del sesgo por la curtosis

(siempre positiva) y se suaviza por la media de 16 puntos Hemos establecido como nivel umbral 5 veces la mediana de la meacutetrica de los

primeros 15 segundos del buffer donde se supone ldquoa priorirdquo que no hay presencia de sentildeal Si este promedio es demasiado bajo (en el caso de un ruido gaussiano deberiacutea ser nulo) se fija en 5 diezmileacutesimas (obtenido experimentalmente)

Para evitar falsos disparos por espurios se ha impuesto un criterio de duracioacuten

miacutenima fijado en el 90 de los votos para una ventana de 05 segundos En la figura 710 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten de la sentildeal y en la

711 los resultados obtenidos

181

Figura 7 10- Evolucioacuten del algoritmo de Savvaidis et al (2002) para el evento Nordm 16 de la base de datos reales (Terremoto al NE de Tetuaacuten de 24022001 a 11024 UTC mb=27) En la figura se muestra la sentildeal

original la curtosis el valor absoluto del sesgo y la meacutetrica utilizada frente al nivel umbral

Figura 7 11 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Savvaidis et al (2002) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

182

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un alto porcentaje de aciertos

(766 dentro los 5 primeros segundos y un 10 de detecciones tardiacuteas respecto a la onda P) aunque el porcentaje de falsos disparos es algo elevado (10)

73 ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE WALSH Las funciones de Walsh definidas en 1923 por JL Walsh forman una base

ortogonal y aunque soacutelo toman los valores +1 y ndash1 presentan propiedades similares a las series trigonomeacutetricas En la figura 712 se muestran las siete primeras secuencias

La nomenclatura indicada a la derecha es utilizada en diversos textos debido a la semejanza de las secuencias de Walsh con el signo que toman las series trigonomeacutetricas (las denominadas ldquoSalrdquo se refieren a la semejanza con las series de senos mientras que las funciones denominadas ldquoCalrdquo a las series de cosenos)

Goforth y Herriacuten (1981) las utilizan en su algoritmo de deteccioacuten debido a que los

coeficientes se calculan de forma maacutes raacutepida que utilizando senos y cosenos

summinus

=

sdot=1

0)(1 N

iik ikWalshx

Ns (710)

Los datos digitales son analizados en ventanas (128 segundos) que desplazamos de

muestra en muestra pesaacutendolos de forma inversamente proporcional al contenido de ruido del canal ldquokrdquo correspondiente

Figura 7 12 Primeras siete secuencias de Walsh A la derecha se indica otra nomenclatura utilizada en literatura por semejanza con las series trigonomeacutetricas

183

La estimacioacuten del contenido espectral de ruido se ha efectuado utilizando un pre-evento de 512 segundos al que se le ha aplicado la transformada dada por la ecuacioacuten (710)

Posteriormente se forma la meacutetrica mediante la suma de los valores absolutos de los

coeficientes correspondientes a la banda de que se extiende desde 06 a 11 Hz

sum=

=28

2

kiki sm (711)

El nivel umbral se establece mediante la siguiente ecuacioacuten

)( 507550 VVKVT minussdot+= (712)

donde ldquoTrdquo es el nivel umbral ldquoV50 y V75rdquo son la mediana y el 75 percentil de los 512 valores previos respectivamente y ldquoKrdquo es una constante que experimentalmente se ha fijado en 51

Finalmente hemos establecido una confirmacioacuten de 5 ventanas consecutivas En la figura 713 se muestra la meacutetrica y el nivel umbral para el evento sinteacutetico

nuacutemero 30

Figura 7 13 Meacutetrica y nivel umbral calculado para el evento sinteacutetico Nordm 30 al aplicar el algoritmo de Goforth y Herrin (1981)

184

En la figura 714 se muestran los resultados obtenido al aplicar este algoritmo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

disentilde

128 p

elimicons2 3 y

ecua

dondel niv

Figura 7 14 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Goforth y Herrin (1981) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Michael et al (1982) aplican la transformada de Walsh en su algoritmo de deteccioacuten ado para operar en la red siacutesmica MIT (situada en Nueva Inglaterra) Como en el caso anterior los coeficientes de Walsh son calculados en ventanas de untos (128 segundos) que se desplazan de muestra en muestra El canal cero (ldquok=0rdquo) corresponde a la componente de continua por lo que es

nado Los demaacutes coeficientes se agrupan por parejas ya que cada dos series ecutivas representan las misma frecuencia pero desfasadas (ver figura 712 series 1 y 4) y se suman los cuadrados de la siguiente forma

22

212 ppp ssS += minus (713)

Por tanto los 128 canales iniciales se han reducido a la mitad De igual forma se estima la potencia del ruido para cada canal (ldquoNprdquo) aplicando la

cioacuten (713) al pre-evento de 512 segundos La meacutetrica viene dada por la suma de las razones sentildeal ruido

sum=p p

p

NS

m (714)

e el sumatorio se extiende a los canales correspondientes a la banda de 06 a 11 Hz y el umbral se establece por la ecuacioacuten (712) con un valor de ldquoKrdquo de 51 En la figura 715 se muestran los resultados obtenidos

185

F

dispel nique

74

com

en su

dondsism

seguobte

90

de D

igura 7 15 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Michael et al (1982) alaplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Como se aprecia en la figura este algoritmo presenta un elevado nuacutemero de falsos

aros debidos a espurios y cambios en las caracteriacutesticas de ruido Debemos sentildealar que vel de ruido se ha estimado en el pre-evento de 512 segundos suponiendo por tanto permanece invariable a lo largo del registro

ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE HILBERT La transformada de Hilbert de una sentildeal se obtiene desfasando -90ordm todas sus

ponentes espectrales Earle y Shearer (1994) la utilizan para la determinacioacuten de la envolvente de una sentildeal

algoritmo de deteccioacuten Nosotros hemos aplicado como envolvente el cuadrado de la dada por ellos

22 )()()( txtxtE += (715)

e ldquoErdquo es la envolvente (representa el cuadrado de la amplitud instantaacutenea) ldquoxrdquo el ograma y ldquo x rdquo su transformada de Hilbert

Sobre la envolvente aplicamos un algoritmo STALTA con ventanas de 05 y 3

ndos respectivamente Esta razoacuten se suaviza mediante un filtro Hanning de 1 segundo niendo la funcioacuten ldquoSRFrdquo (signal ratio function)

Finalmente se establece un nivel umbral de 25 con una confirmacioacuten de disparo del

en una ventana de 05 segundos En la figura 716 se muestra la evolucioacuten de la sentildeal para el evento real nordm 57 (sismo

ontildeana de 07112001 a 083810 UTC mb=25)

186

porce

Figura 7 16 Evolucioacuten del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo al evento real nordm 57 (terremoto de Dontildeana del 07112001 a 083810 UTC mb=25

Los resultados obtenidos (figura 717) sobre las bases de datos de prueba muestran ntaje de aciertos relativamente pobre y con un nivel de falsos disparos elevado

Figura 7 17 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

187

75 ALGORITMOS BASADOS EN LA STFT

Gledhill (1985) utiliza la Transformada de Fourier ldquoventaneadardquo (Short Time Fourier

Transform STFT) para la deteccioacuten de sismos regionales Para ello calcula los coeficientes de Fourier en ventanas de 1 segundo estimando la

amplitud espectral mediante la suma de las partes reales e imaginarias en lugar de sus cuadrados

Estas amplitudes espectrales se suman en 5 bandas de igual ancho (1 a 4 Hz 5 a 8

Hz 9 a 12 Hz 13 a 16 Hz y de 17 a 20 Hz) En cada una de estas bandas estima el promedio de largo teacutermino tanto para las series

obtenidas como para sus diferencias (LTA y DLTA respectivamente) calculando el nivel umbral como

))(50)(()()( kLTAkDLTARkLTAkTS sdot+sdot+= (716)

donde ldquokrdquo es el nuacutemero de la banda ldquoRrdquo una constante (que hemos fijado en 3) y ldquoDLTArdquo y ldquoLTArdquo son como ya se indicoacute los promedios de largo periodo de las diferencias espectrales y del espectro respectivamente (experimentalmente fijado en 5 segundos)

Cuando el espectro en una banda supera al umbral se asigna el peso de la banda

correspondiente a la banda (que hemos fijado como 3 2 2 1 1 en orden ascendente de frecuencia) La suma de los pesos en cada instante proporciona la meacutetrica ldquoSDWNrdquo (Spectral difference weight number)

La deteccioacuten se produce cuando se supera el valor de 5 durante el 666 de una

ventana de 03 segundos (En nuestro ensayo hemos desplazado las ventanas de muestra en muestra mientras que en el artiacuteculo original las ventanas no se solapan)

En la figura 718 se muestran los resultados obtenidos

Figura 7 18 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

188

Como puede apreciarse el algoritmo se comporta mejor sobre la base de datos reales que sobre los sinteacuteticos presentando menores diferencias en el datado de la primera llegada con el analista La principal razoacuten al igual que en casos anteriores se debe a que en la base de datos sinteacuteticos los registros se contaminaron en proporciones aleatorias con ruido siacutesmico ldquoespuriosrdquo de gran amplitud y ruido artificial perioacutedico que afecta a determinadas bandas de frecuencia

En la figura 719 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten del algoritmo para el caso

del evento real nordm 6 de Zahara de la Sierra ocurrido el 18 de Noviembre de 1999 a las 065507 UTC y mb=18

Figura 7 19 Evolucioacuten del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo al evento real nordm 6 (terremoto de Zahara de la Sierra del 18111999 a 065507 UTC mb=18 En la figura se muestra la sentildeal original y las

amplitudes espectrales en cada una de las cinco bandas junto al correspondiente nivel umbral (TS) En la parte inferior se muestra la meacutetrica compuesta por la suma de los pesos asignados en cada banda

76 ANALISIS DE LOS RESULTADOS Como puede apreciarse el algoritmo que mejor ha funcionado es el sugerido por

Savvaidis et al (2002) tanto sobre la base de datos sinteacuteticos como reales concentrando la mayoriacutea de dataciones con un error inferior al segundo

En la tabla 7III se indican las diferencias en datacioacuten entre los algoritmos ensayados

y el analista para la base de datos sinteacuteticos

189

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 -028 (-12) -- -- -- -- -- -- -470 -- -- -- -- --

2 -019 (-11) -- -- -- -- -- -- -- -- -- -362 -- --

3 -1038 (-10) -- -- -309 -- -- -- -- -- -273 -276 -- --

4 -2070 (-9) -- -- -- -- -- -- -474 -- -- -326 -- --

5 -858 (-8) -- -- -307 -- -- -- -719 -324 -267 -265 -- --

6 -005 (-7) -- -- -- -- -- -- -461 -212 -- -268 -- --

7 -1391 (-6) -- -- -- -- -- -292 -471 -265 -348 881 -- --

8 -1177 (-5) -- -- -287 -- -- -280 -268 -155 -- -263 -299 --

9 -818 (-4) -- -- -- -- -- -251 -266 -147 -- -261 -- --

10 -945 (-3) -- -- -- -- -- -288 -273 -196 -- -208 -- --

11 -812 (-2) -- -- -291 -- -- -257 -272 -195 -- -204 -286 --

12 -167 (-1) -- -- -268 -277 -276 -289 551 -103 -034 1261 -- -271

13 -422 (0) -- -- -279 -277 -280 -140 -773 -072 -273 1035 -- -268

14 -080 (1) -- -- -270 -275 -275 -294 202 -104 -141 946 -- -278

15 -282 (2) -459 -398 -281 -- -- -255 -268 -109 -- -119 -264 -284

16 051 (3) -467 -396 002 -266 -266 -296 -034 -018 -039 -038 -- -275

17 -055 (4) -289 -226 -272 -- -- -231 -267 -104 -280 -100 -257 -264

18 227 (5) -460 -226 005 -265 -262 -293 -009 -014 -034 -008 -285 -272

19 162 (6) -281 -220 -267 -- -- -137 -046 -036 -280 -054 -252 -263

20 303 (7) -301 -220 -264 -279 -280 -257 -266 -038 -176 1499 -268 -264

21 373 (8) -270 -216 -261 -378 -428 -135 -033 -029 -280 -035 -248 -263

22 580 (10) -264 -212 -126 -280 -330 -133 -026 -028 -280 -028 -246 -262

23 855 (12) -138 -210 -076 -280 -282 -035 -014 -017 -109 -007 -020 -026

24 1063 (14) -265 -208 039 -045 -028 -041 -005 -011 -022 -005 -036 -035

25 1254 (16) -263 016 003 -038 -024 -039 -004 -012 -004 -005 -025 -019

26 1390 (18) -037 020 -020 -265 -265 -034 -012 -028 -037 -008 -014 -025

27 1630 (20) -036 033 029 -033 -022 -034 -004 -014 -004 -004 -013 -011

28 2111 (25) 946 996 988 -043 946 932 202 -018 -003 946 946 945

29 2839 (32) -012 043 265 -013 -004 -018 -001 -019 -001 -002 006 -005

30 3931 (64) 1044 1088 1597 -022 1035 1030 -266 -023 -001 1035 1090 1034

Tabla 7 III- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de datos sinteacuteticos Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista

mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Como podemos apreciar en la tabla la mayoriacutea de los algoritmos se disparan a partir

de un nivel umbral para la razoacuten sentildeal ruido calculada para la totalidad del registro no siendo tan clara en relacioacuten a la estimada para la onda P (en una ventana de 2 segundos)

Los numerosos falsos disparos para los eventos 28 y 30 se deben a la presencia de

espurios proacuteximos en el pre-evento lo que hace que la meacutetrica supere los umbrales correspondientes durante mayor tiempo (confirmacioacuten de disparo) ya que no hay suficiente tiempo para que el raacutepido incremento provocado en la meacutetrica por un espuacutereo recupere su nivel normal

190

Los algoritmos basados en la razoacuten STALTA son los maacutes simples aunque presentan los porcentajes de acierto maacutes bajo y mayores diferencias en los tiempos de llegada no siendo muy adecuados para la datacioacuten (ldquopickingrdquo) de eventos

Como cabiacutea esperar la datacioacuten mejora (en general) al incrementar la SNR de la

sentildeal En particular el algoritmo de Savvaidis et al (2002) mantiene la diferencia inferior a 04 segundos a partir de una SNR de 5 decibelios

En la tabla 7IV se muestran los resultados para la base de datos reales

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 3003 (2471) -006 044 150 -008 -004 -018 -008 -008 -003 -003 021 -004

2 -016 (ndash541) -- -- -- -- -- -065 -241 -148 -- -124 -148 -143

3 1386 (341) -- -- -- -026 -027 3627 -080 -081 -023 2432 -104 -078

4 -1917 (-1542) -620 -799 -- -- -- 1391 -843 -123 -- 073 -856 --

5 2395 (1376) -027 033 -001 -033 -068 -026 -004 -005 -011 -003 007 -005

6 136 (-117) -023 036 -001 -019 -021 -018 -002 -016 -008 1806 007 -003

7 -141 (024) -- -- -- -- -- -077 -048 -048 -- 1085 -- --

8 -391 (-587) -- -- -- -- -- -061 -- -004 -2989 -065 -- --

9 -2084 (-1755) -- -- -- -- -- -1024 -- -160 -- -1025 -- --

10 -2303 (-1156) -- -756 -- -- -- -576 -031 -402 -- 637 -- --

11 -1151 (1584) -2905 -2844 -3381 -2859 -2872 -2874 -2898 -3405 -2902 -040 -2879 -2896

12 -039 (1819) 093 143 135 -- -- 081 091 -- 094 1446 123 093

13 086 (207) -- -407 -- -427 -427 -174 1403 -132 -- -154 -- --

14 2022 (1392) -005 046 038 -005 -005 -018 -002 -007 -003 -003 024 -004

15 -853 (-804) -- -- -- -- -- -044 -111 -069 -- -121 -133 -161

16 229 (-337) -044 018 -017 -039 -039 -032 -011 -018 -019 -002 -019 -022

17 491 (499) -- -- -- -262 -256 -163 -022 040 -068 974 -- --

18 -008(-759) -363 -- -320 -- -- -376 -363 -- -360 -361 -338 -362

19 -004 (-453) -- -- -- -- -- -180 -255 -206 -- -249 -- --

20 -309 (-413) -- -- -561 -- -- -039 -022 -020 -- -019 -018 -047

21 -029 (287) -002 -048 1165 -102 -103 1139 1155 -001 1158 1158 1169 1156

22 -1434 (-1614) -- -- -- -- -- -131 -- -408 -- -044 -- --

23 833 (864) -083 -063 -175 -- -- -054 -025 -039 -105 -035 -028 -036

24 -956 (-1524) -076 -018 -056 -072 -077 -060 -016 -019 -063 2208 -047 -071

25 -1833 (-1431) -- -- -- -046 -- -562 673 101 -- -086 -- --

26 -2784 (-2054) -- -- -- -1566 -- -1300 -2945 -1069 -- 1291 -- --

27 2785 (2411) -022 043 002 -033 -026 -027 -009 -033 -003 -003 005 -005

28 -046 (662) -050 -5336 -- -149 -- -035 -015 -021 -029 -008 -013 -020

29 226 (-544) -414 -- -- -- -- -033 -015 -015 -- -029 -014 -015

30 -002 (-1170) -12819 -12732 -- -- -- -12113 -737 -11998 -- 619 -12828 -743

31 2951 (3017) -018 033 -096 -129 -132 -033 -010 -131 -027 -005 -008 -009

32 063 (152) -068 -- -- -- -- -053 -016 -016 -063 -020 -017 -058

33 -022 (-1630) -- -- -- -201 -- -2105 -178 -106 -197 -121 -- --

34 2842 (1862) -011 039 -064 -021 -022 -023 -002 -044 -015 -002 009 -004

35 -655 (-137) -- -- -121 -- -- -120 -231 -118 -- -105 -137 -131

36 397 (124) -022 030 -006 -061 -065 -032 -010 -024 -053 -011 -009 -015

37 -2870 (-1535) -573 -514 -- -- -- -024 -014 029 -044 011 -019 --

38 -003 (524) -262 -- -- -- -- -286 -- -017 -- 1769 -020 -095

39 -1828 (-690) 592 643 -044 -- -- 579 592 -1072 593 592 638 591

40 120 (046) -044 019 -014 -056 -058 -034 -020 -048 -043 -026 -019 -044

191

41 -916 (-1160) -- -- -- -- -- -933 -- -189 -- -201 -- --

42 -1370 (-1847) -2245 -2148 -- -070 -084 -059 -027 -010 -070 -044 -052 -076

43 -555 (236) -- -1266 -- -3680 -3682 -633 -693 -436 -- -695 -- --

44 -299 (-793) -- -- -706 -- -- 4860 20095 -060 -- 4859 -141 -154

45 -1511 (-478) -- -- -- -- -- -034 -026 006 -046 1365 -033 --

46 -1541 (-917) -224 -164 -- -170 -198 -050 -016 -030 -036 -019 -053 -071

47 361 (547) -060 -268 -315 -- -- -035 -031 -027 -059 -027 -028 -042

48 -471 (-349) -- -- -511 -- -- -054 2833 -039 -- -094 -- -551

49 -979 (-844) -551 -502 -539 -- -- -250 105 107 -611 -020 -540 -552

50 -971 (-061) -2644 -2566 -- -- -2555 1391 -2514 -136 -144 081 -- -150

51 715 (718) -035 030 -164 -023 -027 -046 -010 -040 -010 3694 -010 -028

52 288 (-508) -053 000 -056 -057 -060 -042 -019 -014 -057 2236 -018 -040

53 -958 (-534) -3956 -3881 -- -3947 -3954 -540 -3707 -374 -- -3710 -3956 -4001

54 -1175 (-1468) -- -- -- -087 -- -061 1992 -1853 -057 1966 -- --

55 -918 (-1346) -015 035 -451 -070 -097 005 -007 006 -018 544 010 -010

56 -1097 (-1988) -- -- -- -- -- 328 -012 -344 -040 -020 -- -029

57 -1046 (-593) -032 003 -066 -047 -085 -025 011 -018 -034 -007 -006 -012

58 -760 (-1293) 2647 000 -- -076 -093 -034 -013 -009 -053 2649 -020 -033

59 265 (-209) -037 023 -004 -042 -054 -034 -008 -017 -020 -008 -013 -009

60 -744 (-439) -- -- -- -- -- -- -168 -537 -- -- -- --

Tabla 7 IV- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de

datos reales Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Al igual que antes los algoritmos basados en la razoacuten STALTA obtienen los peores

resultados tanto en los porcentajes de deteccioacuten como en el datado El algoritmo de Michael et al (1982) basado en la transformada de Walsh presenta

un alto nuacutemero de falsos disparos mientras que tan soacutelo el 17 de los casos no son detectados Un mejor refinamiento de los paraacutemetros utilizados podriacutea mejorar los resultados pero tras varias pruebas hemos comprobado que los cambios evaluados para disminuir el nuacutemero de falsos disparos reducen enormemente la capacidad de deteccioacuten del algoritmo Un mayor nuacutemero de pruebas sobre una base maacutes amplia podriacutea resultar en una mejora global de los resultados de este algoritmo

El evento nordm 12 (terremoto de Alhucemas de 02022001 a 134408 mb=37) no ha

sido correctamente detectado por ninguno de los algoritmos debido al gran nuacutemero de espurios de gran amplitud que enmascaran totalmente el registro

El sismo nordm 21 (Jimena 28032001 a 121517 mb=24) es similar al anterior pero

con menor nuacutemero de espurios lo que permite que en algunos casos se detecte correctamente

Nuevamente el algoritmo sugerido por Savvaidis et al (2002) presenta los mejores

porcentajes tanto en deteccioacuten como en datacioacuten

192

En la figura 720 se muestran las diferencias en los tiempos de llegada para los algoritmos con mejores resultados (Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) Savvaidis et al (2002) Goforth y Herrin (1981) y Gledhill (1985)) en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro

Figura 7 20 Diferencias de tiempo para la onda P entre el analista y varios algoritmos de deteccioacuten en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro Las marcas de la parte superior con

diferencias positivas indican uacutenicamente los falsos disparos y los eventos no detectados por los algoritmos

Los algoritmos de Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) y el de

Savvaidis et al (2002) son los que presentan menores diferencias mantenieacutendose por debajo de 1 segundo para los eventos con SNR superior a 548 dB

Los falsos disparos o no detecciones se producen para eventos con SNR inferiores a

524 decibelios La mayoriacutea de los eventos no detectados y los falsos disparos se han producido por

la presencia de espurios o por el bajo nivel sentildeal-ruido Hay que destacar que la deteccioacuten enormemente tardiacutea del eventos nuacutemero 30

(terremoto de Grazalema del 18052001 a 111915 mb=28) se debe a que el registro es muy ruidoso y la llegada de la onda P es muy poco impulsiva siendo difiacutecil su deteccioacuten incluso para un analista experimentado En el caso del evento nuacutemero 11 (explosiones de Torregorda del 31012001 a 174843 mb=25) el retardo en la deteccioacuten se debe a que la primera explosioacuten se encuentra enmascarada por mucho ruido mientras que las siguientes se pueden observar con claridad datando los algoritmos estas uacuteltimas

193

Finalmente el algoritmo de Savvaidis et al (2002) detecta el evento 54 (sismo de Tetuaacuten de 27102001 a 235645 mb=36) de forma tardiacutea mientras que la mayoriacutea de los algoritmos lo detectan correctamente Para este sismo la onda P supera el nivel umbral ampliamente pero tan soacutelo durante algo maacutes de 1 segundo posteriormente vuelve a superarlo durante cortos intervalos hasta que finalmente la onda S es la que dispara el algoritmo

En definitiva tal y como comentamos en la introduccioacuten ninguno de los algoritmos

ensayados logran acercarse adecuadamente en todos los casos a las detecciones y dataciones efectuadas por el analista De entre todos los algoritmos sugeridos por Savvaidis et al (2002) Roberts y Christoffersson (1991) y Baer y Kradolfer (1987) proporcionan niveles de deteccioacuten y datado superiores al 60 de los casos

En lo referente a la deteccioacuten los porcentajes de acierto para cualquiera de los

algoritmos ensayados se veraacuten incrementados al actuar sobre el conjunto de las estaciones de una red siacutesmica ya que en general seraacuten varias las estaciones que registren un mismo evento

La aplicacioacuten de estos algoritmos sobre los registros de estaciones de tres

componentes proporcionaraacuten una mayor capacidad de deteccioacuten elevando el porcentaje de aciertos Pero para estas estaciones es maacutes conveniente utilizar algoritmos especiacuteficos como por ejemplo los disentildeados por Magotra et al (1987) Christoffersson et al (1988) Roberts et al (1989) o maacutes recientemente los disentildeados por Anant y Dowla (1997) y el de Fedorenko y Husebye (1999)

77 BIBLIOGRAFIA Anant K S y Dowla FU (1997) ldquoWavelet Transform Methods for Phase

Identification in Three-Component Seismogramsrdquo BSSA Vol 87 Nordm 6 pp 1598-1612

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195

196

CONCLUSIONES

Como hemos mencionado en el Capiacutetulo 1 los liacutemites entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien definido en el Sur de Espantildea

La creciente instrumentacioacuten de la zona ampliacioacuten de la red del Observatorio y red

del Estrecho la red siacutesmica de Andaluciacutea del Instituto Andaluz de Geofiacutesica (Observatorio de Cartuja de Granada) la red siacutesmica de Almeriacutea etc junto al creciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS (tanto permanentes como temporales) permitiraacuten un mejor conocimiento de las estructuras y la geodinaacutemica de esta compleja zona

Con este objetivo el Real Instituto y Observatorio de la Armada pionero en Espantildea

en el campo del registro siacutesmica mantiene desplegadas en la zona diversas redes siacutesmicas la red de estaciones de Banda Ancha ROAUCMGFZ (integrada en la red mundial GEOFON) la estacioacuten siacutesmica de largo periodo de San Fernando y la ya mencionada red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho

La red de corto periodo fue desplegada a principios de los 90 y se basa en la

transmisioacuten analoacutegica desde las estaciones de campo hasta el Observatorio donde se datan y convierten a formato digital con una resolucioacuten de 12 bits

Los raacutepidos avances de la telefoniacutea receptores GPS el bajo coste de los

convertidores AD de alta resolucioacuten etc permitieron plantear la actualizacioacuten de la instrumentacioacuten de esta red por estaciones de altas prestaciones coste moderado y sobre todo de disentildeo propio El disentildeo y puesta en funcionamiento de un prototipo asiacute como el preprocesado digital de eventos siacutesmicos constituyen el nuacutecleo de la presente memoria

Se exponen a continuacioacuten aquellos puntos que a juicio del autor sintetizan las

aportaciones maacutes relevantes de esta memoria haciendo un mayor eacutenfasis en aquellas ideas que introducen una cierta novedad en el campo de la instrumentacioacuten siacutesmica y del procesado digital de datos

bull Se ha disentildeado un prototipo de estacioacuten siacutesmica digital con caracteriacutesticas optimizadas para el registro de microterremotos y terremotos moderados adaptada a las particularidades de la Red del ROA registro continuo enlace viacutea moacutedem o Internet amplio margen dinaacutemico y con respuesta plana desde 10 segundos hasta los 100 Hz bull Se propone como novedad la utilizacioacuten de una impedancia de carga ldquoRC serierdquo en lugar de utilizar uacutenicamente una resistencia como en los sistemas claacutesicos El anaacutelisis del efecto de esta impedancia sobre la respuesta muestra que uno de los polos reales puede ser claramente despreciado y su funcioacuten de transferencia puede ser aproximada por una ecuacioacuten formada por tres ceros (uno doble en el origen y otro real negativo) y tres polos (en general uno real y dos complejo conjugados)

Eligiendo adecuadamente los valores de la resistencia y del condensador puede variarse la frecuencia natural del sistema sin variar la ganancia El estudio realizado

197

muestra que para el sensor Mark L4-C se obtiene un aumento del ancho de banda en el orden del 35 bull El estudio de la dinaacutemica del sistema propuesto muestra que el convertidor AD utilizado (Cristal CS5322CS5323) con un margen dinaacutemico de 129 dB a 125 mps es adecuado para el registro de la microsismicidad aprovechando la casi totalidad del margen dinaacutemico del sensor La necesaria amplificacioacuten de la sentildeal previa a la conversioacuten a formato digital puede ser seleccionada entre 20 30 o 40 decibelios bull Hemos desarrollado los circuitos amplificadores y filtros necesarios utilizando una primera etapa no inversora ya que presenta la gran ventaja de tener una alta impedancia de entrada Los posibles ruidos inducidos en modo comuacuten se evitan situando el amplificador cerca del sensor y utilizando cables altamente apantallados La segunda etapa consiste en un filtro ldquoantialiasingrdquo con una frecuencia de corte muy alta (800 Hz) para evitar posibles interferencias de radiofrecuencia mientras que los filtros digitales del propio convertidor eliminan la contaminacioacuten de maacutes baja frecuencia antes de producirse la correspondiente decimacioacuten bull El anaacutelisis de ruido del sistema propuesto muestra como eacuteste se mantiene por debajo del modelo de bajo ruido de Peterson entre 10 segundos y 10 Hz al igual que los sistemas convencionales con resistencia de carga bull Hemos desarrollado los circuitos y programas necesarios para el correcto funcionamiento del sistema proponiendo la utilizacioacuten del sistema operativo Linux y el uso del puerto paralelo para la toma de datos Este puerto ha sido poco aprovechado en la mayoriacutea de los sistemas desarrollados hasta la actualidad y permite una velocidad de transferencia para la entrada de datos de hasta 2Mbytes por segundo cuando opera en modo EPP En este modo la transferencia de datos es ldquohardwarerdquo sin que intervenga el microprocesador

El sistema de sincronismo por GPS desarrollado por la Seccioacuten de Hora del

Real Instituto y Observatorio de la Armada operando conjuntamente con el puerto paralelo en modo EPP permite datar cada una de las muestras con una precisioacuten mejor que el milisegundo cumplieacutendose las especificaciones inicialmente fijadas

bull Los disentildeos de las tarjetas convertidoras AD y la ldquointerfazrdquo serie-paralelo incluyen diversos circuitos que facilitan las pruebas de los diversos componentes por lo que seraacuten mucho maacutes sencillas en futuros disentildeos reduciendo el consumo

Las tarjetas electroacutenicas se pueden adaptar faacutecilmente para el registro de tres

componentes sin necesidad de triplicar el nuacutemero de circuitos utilizados En este caso soacutelo necesitariacuteamos modificar el ldquodriverrdquo del puerto paralelo para que lea nueve ldquobytesrdquo cada vez que se genera la interrupcioacuten

bull Las pruebas de funcionamiento de las diversas tarjetas electroacutenicas y de los programas resultaron satisfactorias concordando los datos con las especificaciones del fabricante a excepcioacuten de la componente de continua del conversor AD que es ligeramente superior aunque creemos que se debe al ruido interno del generador de ondas utilizado

198

bull Se propone la calibracioacuten parameacutetrica por ajuste de la impedancia equivalente como meacutetodo alternativo de estimacioacuten de la respuesta instrumental Este meacutetodo obtiene estimaciones bastante precisas de las diversas constantes del sensor (015 para la resistencia interna 14 en la estimacioacuten del amortiguamiento a circuito abierto 040 para la frecuencia propia y 051 en la constante de transduccioacuten) La excepcioacuten es la autoinductancia que presenta un error elevado debido a que soacutelo se manifiesta de forma apreciable en el rango de muy altas frecuencias

La medida de la frecuencia propia la constante de transduccioacuten y el

amortiguamiento a circuito abierto pueden ser mejoradas ligeramente por otros meacutetodos claacutesicos (inferiores al 001 03 y 09 respectivamente) pero suponen un gran incremento del nuacutemero de experimentos a realizar en laboratorio

Las respuestas totales del sistema no difieren de forma apreciable al utilizar los

paraacutemetros obtenidos por los diversos meacutetodos ensayados (la maacutexima diferencia en amplitud es de 013 dB y en fase de 062 grados)

Aunque la impedancia de carga se eligioacute para que la respuesta en amplitud fuese

plana se observa una ligera resonancia en torno a 14 Hz debido a la gran diferencia de la frecuencia propia del sensor (125 Hz) con su valor nominal (1 Hz)

bull Se propone la calibracioacuten empiacuterica por comparacioacuten de los registros de ruido entre dos instrumentos situados en el mismo sitio utilizando los valores de la coherencia como pesos en la estimacioacuten de la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos Esta estimacioacuten estaacute limitada hasta unos 10 oacute 15 Hz bull La estimacioacuten de la respuesta por comparacioacuten de los registros de un sismo relativamente lejano (unos 40 km) muestra la mejor precisioacuten de la calibracioacuten empiacuterica La respuesta obtenida mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar no presenta grandes errores mientras que la calibracioacuten parameacutetrica parece sobreestimar la respuesta a partir de la frecuencia de resonancia en el orden de 3 decibelios

bull Las respuestas obtenidas mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar (efectuando la correccioacuten por acoplamiento entre bobinas) y por calibracioacuten empiacuterica difieren de la parameacutetrica a partir de la frecuencia de resonancia mantenieacutendose unos 3 decibelios por debajo en amplitud mientras que en fase las diferencias son siempre inferiores a seis grados Creemos que el claacutesico modelo equivalente del sensor adolece de capacidades paraacutesitas que justificariacutean estas diferencias

Para frecuencias inferiores a la de resonancia los tres meacutetodos presentan la

misma respuesta con una frecuencia de corte del orden de 086 Hz lo que supone un incremento del ancho de banda de un 30

bull A partir del estudio de diversos filtros lineales (tanto IIR como FIR) se propone efectuar la ecualizacioacuten digital para ampliar el ancho de banda hasta los 10 segundos La ecualizacioacuten analoacutegica puede provocar la saturacioacuten de la sentildeal e incluso mostrar sentildeales aparentemente no saturadas cuando en realidad se habiacutean saturado en etapas previas a la ecualizacioacuten analoacutegica

199

bull Se propone un meacutetodo para la estimacioacuten precisa de la frecuencia fase y amplitud de las diversas componentes del desarrollo en serie de Fourier de ruidos perioacutedicos que permite su mejor eliminacioacuten sin alterar las componentes espectrales de la sentildeal original

bull Se ha disentildeado un procedimiento novedoso para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo que presenta buenos resultados aunque en la mayoriacutea de los casos no logra eliminarlos por completo

bull Se propone un meacutetodo de filtrado no lineal basado en la transformada wavelet con ideas semejantes a las empleadas por el meacutetodo de estructuras coherentes pero aplicadas a los coeficientes en cada uno de los niveles de descomposicioacuten

La comparacioacuten del meacutetodo de filtrado no lineal propuesto (actuando

conjuntamente con el meacutetodo de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos y ldquospikesrdquo) con diversos filtros lineales claacutesicos y otros filtros no lineales demuestra su gran eficacia tanto al aplicarlo sobre la base de datos de sismos sinteacuteticos como reales

En esta comparacioacuten se han analizado los errores en la amplitud maacutexima el error

eficaz y los niveles de sentildeal-ruido tanto de la primera llegada como del registro completo El meacutetodo propuesto se manifestoacute claramente superior a los demaacutes en todos y cada uno de los aspectos sentildealados

bull Se han analizado y comparado diversos algoritmos de deteccioacuten de eventos que operan uacutenicamente con una estacioacuten monocomponente De entre todos destacan claramente los basados en las propiedades del sesgo y la curtosis (Savvaidis et al 2002) la demodulacioacuten compleja (Roberts y Christofferson 1991) y en la estimacioacuten de la envolvente (Baer y Kradolfer 1987) Estos tres algoritmos presentan un porcentaje de aciertos superior al 60

Ninguno de los algoritmos ensayados como era de esperar logra alcanzar bajo

todas las circunstancias las precisiones de un analista experimentado pero representan una ayuda inmejorable a la hora de analizar la gran cantidad de datos diarios que produce una red siacutesmica

200

ANEXO A

201

202

LISTA DE COMPONENTES DEL PREAMPLIFICADOR Y FILTRO ANTIALIASING

U1 y U2 OP27E RL 9k5 CL 20 uF

R1 20 R2 105 274 y 866 Ra 4k3 C1 y C2 47 nF Rb 2k4 R3 y R4 4k3

Las tres resistencias se conectan en serie a traveacutes de un microinterruptor El valor elegido para R2 es por tanto 105 379 o 1245 Ω

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA AD

U3 CS5323 U4 CS5322 U5 Crystal CMOS 2048MHz U6 74HC74A U7 y U8 74HC04

R5 3k92 C3 01 uF R6 6K04 C4 y C5 68 uF R7 7K59 C6 01 uF R8 32K4 C7 27 nF R9 R10 64K9 C8 470 pF R11 a R14 10 C9 01 uF R15 y R16 47K SIPS C10 10 uF R17 y R18 100K0 C11 a C15 01 uF R19 y R20 5K0 C16 10 uF R21 10 C17 33 uF

C18 a C23 01 uF C24 10 uF

S1 Selector Frec Muestreo S2 Selec USEOR y ORCAL J2 Jumper Frec Reloj J3 Jumper CLKSCLK

203

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA INTERFACE

U9 74HC14 U26 74HC04 U10 a U15 HCPL-2300 U27 74AC191 U16 y U17 74HC14 U28 74ACT138 U18 y U19 74HC74 U29 y U30 74ACT1284 U20 a U22 74HC595 U31 74HC595 U23 a U25 74ACT646

R22 a R25 47K0 C25 a C31 01 uF R26 a R31 5K1 C32 a C37 10 uF R32 a R39 33R0 C38 a C43 22 pF

C44 a C59 01 uF

J5 Conector sentildeales serie J7 J8 y J9 Sentildeal de test J6 Jumper de test J10 Conector paralelo

LISTA DE COMPONENTES DE LA FUENTE DE ALIMENATACION

U32 LM79L05AC U34 LT1021-10 U33 y U35 LM78M05 U36 LM123

C60 a C64 47 uf C65 y C67 1 uF C66 01 uF C68 a C74 01 uF

D1 a D5 1N6273 D6 P6KE68

204

  • INDICEpdf
    • INDICEpdf
      • Introduccioacuten 2
      • Introduccioacuten 16
      • Introduccion 62
      • Introduccioacuten 90
      • Introduccioacuten 118
      • Introduccioacuten 136
      • Introduccioacuten 170
          • CAPITULO 1pdf
            • Introduccioacuten 2
              • CAPITULO 2pdf
                • Introduccioacuten 16
                  • CAPITULO 3pdf
                    • Introduccioacuten 62
                      • CAPITULO 4pdf
                        • Introduccioacuten 90
                          • CAPITULO 5pdf
                            • Introduccioacuten 118
                              • CAPITULO 6pdf
                                • Introduccioacuten 136
                                  • CAPITULO 7pdf
                                    • Introduccioacuten 170
                                      • Apendice Apdf
                                        • ANEXO A
                                        • 9k5
                                          • CL
                                          • Rb
                                            • U4
                                              • 74HC04
                                                • J3
                                                  • 74HC14
                                                    • U36
Page 2: “ESTACION SÍSMICA DIGITAL. TRATAMIENTO DIGITAL DE …

Universidad de Caacutediz Departamento de Fiacutesica Aplicada

ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Antonio A Pazos Garciacutea

Dirigida por Dr Gerardo Alguacil de la Blanca investigador del Instituto

Andaluz de Geofiacutesica y Prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos y Profesor titular de la Universidad de Granada

Departamento de Fiacutesica Aplicada

UNIVERSIDAD DE CADIZ

TESIS DOCTORAL Autor Antonio A Pazos Garciacutea Tiacutetulo ESTACION SISMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE

SENtildeALES Director Dr Gerardo Alguacil de la Blanca Investigador del Instituto Andaluz de

Geofiacutesica y prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos del Observatorio de Cartuja y profesor titular de la Universidad de Granada

Tribunal

Presidente Dr Agustiacuten Udiacuteas Vallina Catedraacutetico de Geofiacutesica de la Universidad Complutense de Madrid

Vocales Dr Manuel Catalaacuten Peacuterez-Urquiola Profesor Colaborador Honoriacutefico de la Universidad de Caacutediz Dr Ramoacuten Ortiz Ramis Profesor de investigacioacuten del CSIC Dr Diego Coacuterdoba Barba Profesor titular de la Universidad Complutense de Madrid

Secretaria Dra Mordf Joseacute Gonzaacutelez Fuentes Profesora titular de la Universidad de Caacutediz

Se efectuoacute la defensa de la Tesis el diacutea 20 de Febrero de 2004 obteniendo la calificacioacuten de SOBRESALIENTE ldquoCUM LAUDErdquo por unanimidad

UNIVERSIDAD DE CAacuteDIZ

DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA

ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Memoria presentada por D Antonio A Pazos Garciacutea para optar al grado de Doctor

Dirigida por Dr Gerardo Alguacil de la Blanca

Investigador del Instituto Andaluz de Geofiacutesica y Prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos y profesor titular de la

Universidad de Granada

Fdo D Antonio A Pazos Garciacutea Fecha de depoacutesito 30 de Septiembre de 2003

GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA INVESTIGADOR DEL INSTITUTO ANDALUZ DE GEOFIacuteSICA Y PREVENCIOacuteN DE DESASTRES SISMICOS Y PROFESOR TITULAR DE LA UNIVESIDAD DE GRANADA ADSCRITO AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA TEORICA Y DEL COSMOS EN EL AREA DE FIacuteSICA DE LA TIERRA AUTORIZA A D Antonio A Pazos Garciacutea a presentar su

Tesis Doctoral ldquoEstacioacuten siacutesmica digital Tratamiento digital de sentildealesrdquo

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para la regulacioacuten del

Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Granada a los veinticuatro diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

MARIA BEGONtildeA TEJEDOR ALVAREZ PROFESORA TITULAR DE LA UNIVERSIDAD DE CADIZ ADSCRITA AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA EN CALIDAD DE TUTOR DEL DOCTORANDO DON ANTONIO ANGEL PAZOS GARCIA (32634972-L) VISTO QUE SE REUNEN LOS REQUISITOS PREVIOS A LA TRAMITACIOacuteN DE LA TESIS TITULADA ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo RATIFICA LA AUTORIZACIOacuteN EXPEDIDA Y FIRMADA POR EL DIRECTOR DE TESIS DR D GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para regulacioacuten del Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Puerto Real a los veinticinco diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

A mi familia mi esposa Lucia y mis dos hijos Gabriel y Diego a la que tanto tiempo le he quitado

Agradecimientos

Este trabajo resume la labor de investigacioacuten desarrollada a lo largo de estos uacuteltimos ocho antildeos Muchas son las personas que de alguna forma han impulsado todos mis esfuerzos y con las que me encuentro en deuda Sirvan estas liacuteneas para expresar mi agradecimiento

En primer lugar a mi director de tesis el Dr Gerardo Alguacil de la Blanca por confiar

en miacute maacutes que yo mismo y por sus acertados comentarios que me han ido centrando en el camino adecuado

A mi inmediato superior Capitaacuten de Fragata Jefe de la Seccioacuten de Geofiacutesica Dr Joseacute

Martiacuten Davila que no dudoacute en ninguacuten momento de mi capacidad y que me facilitoacute largas y fructiacuteferas estancias en el Instituto Andaluz de Geofiacutesica de Granada donde he podido dedicarme de lleno junto con mi director a este trabajo

A todo el personal del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

institucioacuten a la que tengo el orgullo de pertenecer por su apoyo incondicional A su director CN D Rafael Boloix Carlos-Roca que me ha facilitado en todo momento los medios y el tiempo necesario allanaacutendome el camino cuando ha sido necesario En especial a mi apreciada Seccioacuten de Geofiacutesica donde tantas ldquobatallasrdquo hemos librado Quisiera destacar al teacutecnico D Antonio Pentildea Garciacutea y al Marinero Profesional D Juan Manuel Lugo Duraacuten por la ayuda en el montaje de las tarjetas disentildeadas y en los experimentos realizados y al teacutecnico informaacutetico D Javier Gallego Carrasco por su colaboracioacuten en la programacioacuten de todo el sistema informaacutetico desarrollado bajo el entorno de LINUX

A la Dra Mariacutea Joseacute Gonzaacutelez Fuentes del Departamento de Matemaacuteticas de la

Universidad de Caacutediz por su ayuda en la comprensioacuten de la transformada wavelet A todo el personal del Observatorio de Cartuja de Granada por su acogimiento y apoyo

durante mis estancias en Granada A la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

por su colaboracioacuten en la sincronizacioacuten de todo el sistema En especial al Brigada Electroacutenico D Luis Batanero Guerrero por su inestimable ayuda

A todos mis compantildeeros de las campantildeas geofiacutesicas en las que he participado con los

que he mantenido largas conversaciones y de los que he podido aprender mucho en muy diversos aspectos

Finalmente a todos aquellos familiares amigos y compantildeeros que me han motivado en

todo momento en especial en aquellos de bajo aacutenimo cuando por la mente circula la idea de ldquoarrojar la toallardquo

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologiacutea a traveacutes de los proyectos de investigacioacuten REN2000-0777-C02-02 RIES (ldquoTerremotos y deformacioacuten cortical en el Sur de Espantildea Aplicacioacuten al riesgo siacutesmicordquo) y por el Ministerio de Defensa a traveacutes del proyecto MN8302 (ldquoEstacioacuten geofiacutesica automaacuteticardquo)

INDICE

Agradecimientos xv INDICE xix CAPITULO 1 EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5 122 Redes regionales 6 123 Redes locales 7

13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7 131 Breve resentildea histoacuterica 7 132 Situacioacuten actual 8 133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10

14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13 CAPITULO 2 EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22 252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26 253 Efecto de una impedancia capacitiva 29 254 Anaacutelisis en el plano complejo 30 255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34

26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El premplificador 43 282 El filtro antialiasing 45

29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 48

2101 Movimiento browniano 49 2102 Ruido Johnson 50 2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53 2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54 2105 El ruido total del sensor 54

211 Bibliografiacutea 58 CAPITULO 3 SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31 Introduccion 62 32 Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

xix

33 El convertido AD sigma-delta 67 331 Sobremuestreo 69 332 Filtros antialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystral 71

34 Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 73 341 El protocolo EPP 74 342 La interface serie-paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35 Sincronismo y base de tiempos 83 36 La fuente de alimentacioacuten 84 37 Bibliografiacutea 86 CAPITULO 4 LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjera conversora AD 90 422 Pruebas de la interface paralelo y programas de adquisicioacuten 93 423 Pruebas del sistema de sincronismo 93

43 La calibracioacuten parameacutetrica 95 431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96 432 Medida de la frecuencia propia 98 433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104 436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114 CAPITULO 5 TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51 Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122 531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuecia 127 533 Diagramas en aacuterbol (ldquoWavelet Packetsrdquo) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132 CAPITULO 6 TECNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61 Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138 622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147 625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150 631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de las estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

xx

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165 CAPITULO 7 ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170 722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177 723 Algoritmos de envolvente 179 724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181

73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194 CONCLUSIONES 197 ANEXO A) Lista de componentes 201

xxi

xxii

CAPITULO 1

EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5

122 Redes regionales 6

123 Redes locales 7 13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7

131 Breve resentildea histoacuterica 7

132 Situacioacuten actual 8

133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10 14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13

1

11 INTRODUCCIOacuteN

Algunos de los grandes desastres ocurridos en el mundo tienen su origen en la ocurrencia de grandes terremotos Algunos de estos son de inmensas proporciones y el riesgo es continuo aunque desigual en todas partes del mundo

El origen de los terremotos se encuentra asociado principalmente a los procesos

tectoacutenicos La base de esta teoriacutea surge a principios del siglo XX (aunque inicialmente no fue aceptada) cuando WEGENER publica su obra ldquoLa formacioacuten de los Continentes y Oceacuteanosrdquo en 1915 donde expone la teoriacutea de la deriva de los Continentes

La tectoacutenica de placas considera que la litosfera estaacute dividida en varios grandes

segmentos relativamente estables y de roca riacutegida denominados placas que se extienden por el globo como caparazones curvos sobre una esfera

Existen 7 grandes placas y varias maacutes pequentildeas Esta divisioacuten se hace patente gracias

a los levantamientos de la batimetriacutea oceaacutenica quedando patente en la figura 11 donde se muestra la divisioacuten actualmente aceptada de placas y el relieve del fondo marino

Figura 1 1 En la parte superior se muestra el liacutemite entre las grandes placas actualmente aceptadas (figura tomada del US Geological Survey) y en la inferior el relieve batimeacutetrico del fondo oceaacutenico

2

La interaccioacuten entre placas debido a su movimiento conlleva una acumulacioacuten de

esfuerzos y al superar la resistencia elaacutestica de la roca se produce su fractura La energiacutea acumulada es entonces disipada en forma de calor e irradiada en todas las direcciones por medio de ondas elaacutesticas

Otro posible origen de los terremotos se debe a los volcanes principalmente tambieacuten

asociados a los maacutergenes de placas o los llamados puntos calientes La actividad volcaacutenica genera fuentes siacutesmicas por mecanismos de fractura por explosiones y relacionados con el transporte de magma y gases a presioacuten por conductos de roca (Turcotte y Schubert 2002)

Asiacute mismo las explosiones provocadas por el hombre el llenado de presas el

traacutensito de vehiacuteculos etc pueden generar la propagacioacuten de ondas por el interior de la tierra siendo en ocasiones difiacutecil distinguirlas de los sismos

En la figura 12 se muestran los epicentros de los sismos de magnitud superior o

igual a cinco ocurridos entre 1980 y 1990 poniendo nuevamente de relieve el origen tectoacutenico de los terremotos

Como puede apreciarse en la figura los epicentros se concentran en los liacutemites de las

placas Tan soacutelo el 10 se localizan en zonas alejadas de los mencionados liacutemites Sin embargo el liacutemite entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien

definido en el sur de Espantildea (Dogan Seber 2001) Meacutezcua et al (1991) sentildeala que el liacutemite no se encuentra claramente definido en las proximidades de Gibraltar Fonseca y Long (1991) sentildealan la gran complejidad de la zona destacando especialmente el SW de la Peniacutensula

Figura 1 2 Sismicidad mundial entre 1980 y 1990 (magnitud ge5) Datos del National Geophysical Data CenterNOAA

3

Este difuso liacutemite de convergencia entre las placas Euroasiaacutetica y Africana en el

Mediterraacuteneo Occidental se encuentra asociado con una zona siacutesmica de maacutes de 300 kiloacutemetro de ancho (Galindo-Zaldivar et al 1999)

En la figura 13 se muestra la sismicidad registrada en el Sur de la Peniacutensula Ibeacuterica

entre los antildeos 1980 y 1999

12

Figura 1 3 Distribucioacuten de epicentros con magnitud mayor que 35 ocurridos en el periodo entre 1980 y 1999 (Datos IGN) En rojo se muestran los superficiales (h lt 40 Km) en verde los intermedios (40 lt h lt

150 Km) y en azul los terremotos profundos (h gt 150 Km)

En esta compleja regioacuten la sismicidad se caracteriza por la ocurrencia de grandes terremotos superficiales en la parte occidental y oriental del Estrecho mientras que en la regioacuten central presenta una sismicidad moderada de magnitud inferior a 5 (Buforn y Bezzeghoud 2001)

La presencia creciente de instrumentacioacuten siacutesmica en la zona (ampliacioacuten de la red

siacutesmica del Observatorio y del Estrecho la ampliacioacuten de la red siacutesmica de Andaluciacutea del Observatorio de la Cartuja de Granada la red de Almeriacutea Alicante) el reciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS permanentes y temporales permitiraacuten mejorar la informacioacuten sobre las estructuras y la geodinaacutemica de la zona

LAS REDES SISMICAS Hasta la deacutecada de los sesenta la observacioacuten siacutesmica se basaba en estaciones

individuales que operaban independientemente con registro fotograacutefico o similar Algunas de estas estaciones operaban de forma conjunta remitiendo sus registros a un mismo centro en el que se efectuaba el anaacutelisis

En este sentido aparece el concepto de Red Siacutesmica aunque el retardo desde que se

produciacutea el registro hasta que la informacioacuten podiacutea ser procesada conjuntamente era considerable

4

Pero en la actualidad el concepto de Red Siacutesmica se encuentra asociado al

denominado ldquotiempo realrdquo es decir la recepcioacuten y procesado de datos cuasi-instantaacuteneos A partir del sesenta se despliega la red siacutesmica mundial WWSSN gracias al

desarrollo de la instrumentacioacuten siacutesmica y utilizando sismoacutegrafos amortiguados electromagneacuteticamente tipo Willmore (Willmore 1961) Este tipo de sensores continuacutea siendo ampliamente utilizado en las estaciones de corto periodo

En la deacutecada de los ochenta el avance en la instrumentacioacuten se centra en la

ampliacioacuten del ancho de banda Melton y Kirkpatrick (1970) desarrolla un sismoacutemetro triaxial simeacutetrico Burke et al (1970) presenta un sistema digital de banda ancha Wieldant y Streckeisen (1982) y Wielandt y Steim (1986) disentildean un sismoacutegrafo de banda ancha con respuesta plana en velocidad

En Espantildea la sismologiacutea instrumental nace en 1889 con la instalacioacuten en el Real

Instituto y Observatorio de la Armada de San Fernando (ROA) del peacutendulo nuacutemero 6 del profesor Milne Desde entonces se ha encontrado en constante evolucioacuten creciendo considerablemente el nuacutemero de Observatorios con sismoacutegrafos

En las uacuteltimas deacutecadas la instrumentacioacuten siacutesmica en Espantildea ha progresado

considerablemente no soacutelo en nuacutemero de estaciones sino tambieacuten en calidad siendo desplegadas un nuacutemero elevado de estaciones de Banda Ancha y que continuacutea en aumento

Los tres grandes objetivos de las redes siacutesmicas son la evaluacioacuten del riesgo siacutesmico

la vigilancia siacutesmica y el conocimiento del interior de la Tierra El concepto de red siacutesmica es bastante amplio desde las redes mundiales (como por

ejemplo GEOFON IRIS WWSSN) dedicadas al registro de la sismicidad de forma global hasta pequentildeas redes desplegadas para estudios muy concretos como por ejemplo el estudio de la sismicidad inducida por un embalse

121 REDES MUNDIALES

A finales del siglo XIX aparece la primera red Mundial siendo el impulsor el

profesor Mr J Milne a traveacutes de la Sociedad Britaacutenica de las Ciencias (figura 14) En 1960 se crea el programa VELA-UNIFORM con fondos de los Estados

Unidos Dentro de este programa se crea la red mundial WWSSN (World-Wide Standard Seismograph Network) proporcionando una red mundial de faacutecil acceso siendo modelo de referencia para las actuales redes mundiales (Agnew 2002)

Las actuales redes mundiales (IRIS GEOFON FDSN entre otras) se basan en

las denominadas ldquoRedes virtualesrdquo y estaacuten integradas por cientos de estaciones de Banda Ancha pertenecientes a instituciones de muy diversos paiacuteses Asiacute es frecuente encontrar que una misma estacioacuten se integre en varias redes a la vez ya que en la mayoriacutea de los casos los centros responsables intercambian la informacioacuten de forma automaacutetica

5

1

Figura 1 4 Red mundial de sismoacutegrafos Milne-Shide organizada por la asociacioacuten Britaacutenica de lasCiencias Distribucioacuten de estaciones en 1910

Ottemoumlller y Havskov (1999) definen ldquored virtualrdquo como un sistema que enlaza

cualquier nuacutemero de nodos de forma conjunta en una red encargada de recoger los datos y detectar eventos entendiendo como ldquonodordquo cualquier ordenador con capacidad de comunicaciones que den acceso a los paraacutemetros siacutesmicos yo a las formas de ondas En este sentido una red virtual puede ser considerada como un simple ordenador que enlaza con diversos nodos los cuales son elegidos seguacuten el propoacutesito de la red

En la actualidad estas redes se dedican principalmente a la vigilancia

macrosiacutesmica (Magnitud superior a 5) creando bases de datos mundiales (no soacutelo con paraacutemetros epicentrales sino tambieacuten incluyendo las formas de ondas) faacutecilmente accesibles por Internet

22 REDES REGIONALES

Las redes regionales se diferencian de las redes mundiales no soacutelo en cuanto a

su extensioacuten sino tambieacuten en cuanto al nuacutemero y tipo de estaciones desplegadas Gomberg (1995) las define como un array compuesto por 10-100 estaciones

siacutesmicas normalmente operadas por una uacutenica institucioacuten y cubren aacutereas que se extienden entre varias centenas a cientos de kiloacutemetros de diaacutemetro teniendo en comuacuten la recogida y anaacutelisis de datos

Normalmente se despliegan dentro de un mismo paiacutes aunque existen redes de

grandes dimensiones internacionales (pe MEDNET y ORPHEUS que se ajustan a la definicioacuten de Red Virtual) cuya aacuterea de influencia abarca una gran extensioacuten comuacuten (varios miles de kiloacutemetros) y se componen de estaciones de otras redes que se asocian integraacutendose en estas ldquoMacro-redesrdquo

6

123 REDES LOCALES

Las redes locales tienen un aacuterea de influencia pequentildea menos de 100

kiloacutemetros y se despliegan con objetivos muy especiacuteficos Normalmente son temporales (Red del Cabril Red TEDESE desplegada alrededor del Mar de Alboraacuten en Septiembre de 2000) aunque existen otras permanentes como la red del Observatorio y red del Estrecho

13 LA RED SIacuteSMICA DEL REAL INSTITUTO Y OBSERVATORIO DE LA ARMADA EN SAN FERNANDO El Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA) se crea en 1753 en Caacutediz bajo

el seno de la Academia de Guardias marinas y es trasladado a la Isla de Leoacuten (San Fernando) en 1798 como centro independiente

Sus oriacutegenes astronoacutemicos fueron ampliaacutendose hasta la actualidad a medida que en

Espantildea se introduciacutea nueva instrumentacioacuten En numerosos campos como en la sismologiacutea y el seguimiento de sateacutelites artificiales puede ser considerado pionero en Espantildea Actualmente se organiza en 4 Secciones (Departamentos) de investigacioacuten Astronomiacutea Efemeacuterides Hora y Geofiacutesica

131 BREVE RESENtildeA HISTORICA

El primer sismoacutegrafo instalado en Espantildea data de 1898 cuando en el

Observatorio de San Fernando se pone en funcionamiento el peacutendulo nuacutemero 6 de Mr Milne (figura 15) Se trataba de un peacutendulo horizontal con periodo de 18 segundos y formaba parte de la primera red mundial creada por la Asociacioacuten Britaacutenica (ver figura 14 sobre la configuracioacuten de la red Milne y Shide en 1910)

Figura 1 5 A la izquierda se muestra una fotografiacutea del peacutendulo de Mr Milne A la derecha unacomponente horizontal del seismoacutemetro Alfani (reconstruido en el ROA)

7

Posteriormente en 1909 se adquiere uno propio (Peacutendulo horizontal Milne de

20 segundos y 4mm por minuto de desarrollo de registro) completaacutendose asiacute el registro de las componentes horizontales

Pero ademaacutes tambieacuten se disentildean y construyen peacutendulos en sus talleres Asiacute en

1912 se construyen e instalan dos peacutendulos horizontales bifilares ldquoGraintildeordquo (tipo Mainka de 25 y 13 segundos) y en 1921 se construye uno vertical de registro mecaacutenico (100 Kg de masa 2 segundos de periodo y amplificacioacuten de 280) instalaacutendose en 1922

En 1933 se adquieren 3 sismoacutegrafos Alfani (N-S E-W y Vertical) cuya

componente vertical se encuentra en reconstruccioacuten en los talleres del ROA (la figura 15 derecha muestra una de las componentes horizontales ya reconstruida)

Entre los antildeos 1945 y 1966 la observacioacuten siacutesmica estuvo suspendida debido a

un problema de corrimiento de tierras en la sala de sismoacutegrafos situada en la sala Este actualmente demolida

En 1966 se instalan 3 peacutendulos Sprengnether propiedad del IGN siendo los

dos horizontales de periodo intermedio y el vertical de corto periodo Posteriormente en 1970 se sustituyen por una nueva estacioacuten propia integrada por 3 peacutendulos Sprengnether de largo periodo y que continuacutean en funcionamiento

En 1970 se instala un peacutendulo vertical Benioff de corto periodo (1 segundo) En 1978 se instala una estacioacuten de corto periodo (vertical) en la isla de Alboraacuten

que posteriormente se integra en la Red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio desarrollada en 1986 y basadas en el disentildeo efectuado por Alguacil (1986) para la red RSUG

Entre 1986 y 1987 se despliega la Red siacutesmica telemeacutetrica de corto periodo del

Estrecho de Gibraltar integrada por cinco estaciones de campo cuya finalidad es el estudio de la viabilidad de un enlace permanente entre Espantildea y Marruecos Esta red se desplegoacute con la colaboracioacuten del IGN la compantildeiacutea SECEG SA y el Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA)

A finales de la deacutecada de los noventa comienza el despliegue conjuntamente

con la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y en colaboracioacuten con el GFZ de Alemania de la Red de estaciones de Banda Ancha ROAUCM En estas mismas fechas se despliega la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz en colaboracioacuten con la UCM

132 SITUACION ACTUAL

El ROA mantiene una larga tradicioacuten en el campo del registro siacutesmico En la

actualidad cuenta con una estacioacuten de Largo periodo de 3 componentes Sprengnether la Red de corto periodo del ROA y red del Estrecho (que operan conjuntamente) la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz y la Red de Banda Ancha (VBB) ROAUCM

8

En la figura 16 se puede ver el despliegue de las redes de Banda Ancha

ROAUCM y la red de corto periodo

La red de estaciones VBB ROAUCM (Buforn et al 2002) se encuentra

compuesta de cuatro estaciones de banda ancha con sensores STS-2 Streckeisen sistema de adquisicioacuten Quanterra con una resolucioacuten de 24 bits reales conectadas en tiempo cuasi-real al centro de registro y distribucioacuten situado en el ROA Esta red se empezoacute a desplegar en le antildeo 1996 (con la instalacioacuten de la estacioacuten SFUC) y desde sus inicios se integroacute en la Red Mundial de estaciones de Banda Ancha GEOFON y registra en continuo los canales BH (20mps) LH (1mps) VH (01 mps) y por disparo (nivel umbral) el canal HH de 100 mps

La Red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz estaacute formada por tres

aceleroacutemetros Kinemetrics SSA-2 modificados para un fondo de escala de 05 g Estos equipos registran en 12 bits por nivel umbral del 1 del fondo de escala es decir a partir de 0005 g

Figura 1 6- Red de Banda Ancha ROAUCM y detalle (en el ciacuterculo) de la red telemeacutetrica de coto periodo del Observatorio y red del Estrecho La red de Banda Ancha se encuentra integrada en la red mundial GEOFON con enlace en ldquoNear Real Timerdquo indicando por flechas el flujo de datos hacia los

centros de registro y distribucioacuten

En rojo las estaciones operativas En amarillo las planeadas En verde las estaciones de la red de corto periodo actualmente fuera de servicio

9

Por uacuteltimo la red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho que describiremos con maacutes detalle en el siguiente punto compuesta por un total de nueve estaciones desplegadas en la provincia de Caacutediz como se muestra en la figura 16

133 LA RED DE CORTO PERIODO DEL OBSERVATORIO Y RED DEL ESTRECHO

Como acabamos de mencionar la red telemeacutetrica de Corto Periodo se

encuentra formada por estaciones propias del Observatorio y algunas de la red del Estrecho de la que ya hemos hablado en el punto 131 Todas ellas (figura 16) operan de forma integrada con telemetriacutea analoacutegica hasta la estacioacuten Central ubicada en la sala de Sismoacutegrafos del ROA donde las sentildeales se convierten a forma digital a la vez que se mantiene el registro analoacutegico sobre papel (figura 17)

La estacioacuten de campo estaacute formada por un sensor vertical Mark L4-C (5500 Ω) a excepcioacuten de ldquoREALrdquo que tiene 3 componentes la tarjeta electroacutenica (que contiene los amplificadores el filtro antialiasing y el oscilador controlado por tensioacuten VCO) y el equipo transmisor UHFVHF que enviacutea los datos en FM (frecuencia modulada) La alimentacioacuten eleacutectrica es proporcionada por bateriacuteas recargadas por paneles solares Prian et al (1992) presentan el mapa de la configuracioacuten original de la red y el diagrama de bloques de las estaciones de campo

Figura 1 7 Estacioacuten Central en la sala de Sismoacutegrafos del Real Instituto y Observatorio de la Armada Al fondo se aprecia el registro de las 3 componentes del sismoacutegrafo de largo periodo Sprengnether En el centro los tambores de registro de la red de corto periodo (8 canales 2 por tambor) y la electroacutenica asociada A la derecha de la figura se aprecia el ordenador de adquisicioacuten implementado algoritmos de

deteccioacuten tipo STALTA

10

Las sentildeales recibidas de las diversas estaciones son convertidas a digital en la

estacioacuten Central con resolucioacuten de 12 bits (72 dBs) siendo la frecuencia de muestreo de 100 mps

Este tipo de redes se disentildean para el estudio local de los microterremotos

pudieacutendose utilizar en sismologiacutea tridimensional para determinar la estructura detallada alrededor de una falla o sistema de fallas (Alguacil 1986)

Como se explicaraacute en el capiacutetulo 2 las estaciones de corto periodo presentan

una respuesta en frecuencia plana que se extiende desde algo maacutes de 1 Hz (frecuencia de corte debida al periodo natural del sensor) hasta los 100 Hz donde comienza un decaimiento a razoacuten de 20 dBdeacutecada debido al efecto del polo introducido por la bobina Usualmente la respuesta se recorta hasta los 35-60 Hz en funcioacuten de la velocidad de muestreo (frecuencia de disentildeo del filtro antialiasing analoacutegico o digital)

14 PROTOTIPO DE ESTACION DIGITAL DE CORTO PERIODO Y OBJETIVOS DE LA PRESENTE TESIS Con la proliferacioacuten de estaciones siacutesmicas VBB a finales de los 90 todo apuntaba

hacia una paulatina desaparicioacuten de las redes locales de corto periodo pues tanto el ancho de banda como el rango dinaacutemico de las estaciones VBB superan ampliamente las caracteriacutesticas de las estaciones de corto periodo (SP) aunque pronto se demostroacute la vigencia de las redes SP para estudios locales

Por otro lado los raacutepidos avances en la telefoniacutea (tanto moacutevil como sateacutelite y fija) el

abaratamiento de costes y los vertiginosos avances en Internet pusieron en tela de juicio la telemetriacutea radio y especialmente la analoacutegica

Finalmente el raacutepido despliegue de la constelacioacuten de sateacutelites GPS a raiacutez del

conflicto del Golfo Peacutersico permitioacute la sincronizacioacuten temporal desde cualquier punto de la geografiacutea con una alta precisioacuten

Por todas estas razones se disentildeoacute un prototipo de estacioacuten digital de corto periodo

para reemplazar las estaciones de la red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho objeto de la presente tesis

Los objetivos marcados fueron los siguientes bull Disentildeo de una estacioacuten digital bull Precisioacuten por debajo del milisegundo en la sincronizacioacuten de tiempo bull Ampliacioacuten del rango dinaacutemico bull Ampliacioacuten del ancho de banda hasta 10 segundos al menos bull Transmisioacuten de datos por moacutedem (telefoniacutea fija o moacutevil) Internet o radio

moacutedem bull Calibracioacuten de precisioacuten bull Mejora de las teacutecnicas de filtrado y deteccioacuten de eventos

11

Una de las mayores fuentes de ruido presentes en el aacuterea del Estrecho son los fuertes

vientos de Levante y Poniente (predominantes en esta zona) Por ello se requeriacutea la revisioacuten del tratamiento digital de las sentildeales con objeto de adecuar los algoritmos de deteccioacuten picking y filtrado al ruido presente en esta aacuterea

En el presente Capiacutetulo 1 se efectuacutea una pequentildea introduccioacuten al entorno del

Estrecho de Gibraltar situando la red SP del ROA y dando unas breves pinceladas por su larga tradicioacuten en el campo de la observacioacuten sismoloacutegica Asiacute mismo se plantean los objetivos de la nueva red de corto periodo

En una primera parte (capiacutetulos 2 al 4) se analiza la estacioacuten siacutesmica digital en todos

sus aspectos desde el sensor hasta el sistema de adquisicioacuten digital En el capiacutetulo 2 se repasan los conceptos fundamentales del funcionamiento de un

sensor siacutesmico su clasificacioacuten y respuesta en frecuencia presentaacutendose un estudio detallado del efecto de una impedancia capacitiva (serie de una resistencia con un condensador) de carga Asiacute mismo se analiza el ruido generado por el sensor y su preamplificador

En el capiacutetulo 3 se desarrolla el funcionamiento del sistema de adquisicioacuten y su

disentildeo el convertidor AD la interface del puerto paralelo los programas de control y su sincronizacioacuten mediante GPS asiacute como la fuente de alimentacioacuten

Las pruebas y los diversos test de funcionamiento efectuados su calibracioacuten por

medio de diversas teacutecnicas y la comparacioacuten de los resultados obtenidos son expuestas en el capiacutetulo 4

La segunda parte capiacutetulos 5 a 7 se dedica al proceso digital de sentildeales centraacutendose

en las herramientas maacutes uacutetiles para el analista Nos referimos al filtrado digital y a la deteccioacuten de eventos siacutesmicos

En el capiacutetulo 5 se abordan las transformadas integrales Se efectuacutea un raacutepido

recorrido por el anaacutelisis de Fourier y se introduce la teoriacutea Wavelet realizando una comparacioacuten exhaustiva entre ambas dentro del plano tiempo-frecuencia

Las diversas teacutecnicas de filtrado se estudian en el capiacutetulo 6 comparando los

resultados obtenidos por diversos tipos de filtros tanto lineales como no-lineales y se muestran los excelentes resultados del meacutetodo de filtrado no lineal disentildeado

En el capiacutetulo 7 se comparan diversos algoritmos de deteccioacuten adaptaacutendolos a los

datos registrados por la red Finalmente se presentan las conclusiones

12

15 BIBLIOGRAFIacuteA

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Cambridge University Press Cambridge UK Wielandt E y Streckeisen G (1982) ldquoThe Leaf-Spring Seismometer Design and

Performancerdquo BSSA Vol 72 Nordm 6 pp-2349-2367 Wielandt E and Steim JM (1986) ldquoA digital very-broad-band seismographrdquo

Annales Geophysicae 1986 4 B 3 pp 227-232 Willmore PL (1961) ldquoSome properties of Heavily Damped Electromagnetic

Seismographsrdquo Geophysical Journal Volume 4 pp 389-404

14

CAPITULO 2

EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22

252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26

253 Efecto de una impedancia capacitiva 29

254 Anaacutelisis en el plano complejo 30

255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34 26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El preamplificador 43

282 El filtro antialiasing 45 29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 49

2101 Movimiento browniano 49

2102 Ruido Johnson 50

2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53

2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54

2105 El ruido total del sensor 54 211 Bibliografiacutea 58

15

21 INTRODUCCIOacuteN

El sensor siacutesmico es un instrumento disentildeado para medir el movimiento del suelo El problema principal radica en que el marco de referencia (la propia superficie del suelo) se mueve y es precisamente este movimiento lo que pretendemos medir

Por ello los sensores siacutesmicos utilizan medidas indirectas basaacutendose la mayoriacutea de

ellos en el principio de inercia de una masa suspendida que tenderaacute a permanecer en estado de reposo ante un movimiento externo Pero de acuerdo con este principio soacutelo podremos medir el movimiento si hay aceleracioacuten

En el caso ideal (ausencia de rozamientos) la masa suspendida comenzariacutea a oscilar

indefinidamente (efecto de la suspensioacuten) ante un impulso de aceleracioacuten por lo que se utilizan amortiguadores (normalmente viscosos) para atenuar las oscilaciones

En definitiva el sensor consta baacutesicamente de 3 elementos fundamentales bull Masa inercial bull Suspensioacuten bull Amortiguador Como veremos maacutes adelante la medida del movimiento relativo entre la masa

suspendida y el suelo se encuentran relacionadas mediante una ecuacioacuten diferencial Del conocimiento de eacutesta podremos conocer el movimiento del suelo a partir de la medida del movimiento relativo entre la masa inercial y el suelo

22 HISTORIA DE LA INSTRUMENTACION SISMICA El instrumento maacutes antiguo data del siglo II (Richter 1958) utilizado en China para

conocer la ocurrencia de un sismo y su procedencia Se trataba de una figura en forma de dragoacuten con 4 cabezas en cuya boca estaba colocada una bola en equilibrio inestable

Salvador Garciacutea Francos (1924) habla sobre instrumentos primitivos de este tipo

(objetos apoyados sobre muros con sostenes muy deacutebiles cuerpos suspendidos que oscilan depoacutesitos llenos de mercurio al borde del rebose) Entre ellos cabe destacar los que cerraban un circuito eleacutectrico que paralizaba el reloj o haciacutean sonar un timbre indicando con ello la hora en que se inicioacute

Cabe destacar el construido en 1703 por el abate De Hautefeuille basado en un

recipiente de mercurio con orificio en las paredes Cuando se produciacutea un temblor el mercurio se derramaba recogieacutendose en diversos recipientes Por el lugar que ocupaban los recipientes y la cantidad de mercurio vertido se apreciaba la direccioacuten y la intensidad (descripcioacuten tomada de Salvador Garciacutea Francos 1924)

Los sismoscopios aparecen en el siglo XIX Se trataba de peacutendulos horizontales con

una masa suspendida desde cierta altura Por medio de un estilete unido a la masa se registraban las oscilaciones sobre una placa de cristal ahumado

16

Pero el concepto de ldquosismoacutegrafordquo requiere ademaacutes del registro de las oscilaciones

tener la posibilidad de datar los sismos registrados esto es incluir junto al registro las marcas o sentildeales de tiempo

El primer sismoacutegrafo propiamente dicho aparece en 1881 debido a Gray En 1890 sir

J Milne introduce el concepto de peacutendulo inclinado aumentando los periodos de oscilacioacuten con longitudes de peacutendulo reducido como los desarrollados por Milne y Shaw en 1915 y el disentildeado por Omori en 1890 (conocido en Europa como Bosch-Omori)

Hacia 1900 E Wiechert desarrolloacute un sismoacutegrafo de peacutendulo invertido Wood y

Anderson en 1922 construyen uno de pequentildeas dimensiones donde la masa oscila por torsioacuten de una fibra metaacutelica

Todos estos sismoacutegrafos son puramente mecaacutenicos y la amplificacioacuten (muy limitada)

se logra por medio de palancas o por reflexioacuten de un haz de luz El desarrollo de la amplificacioacuten electromagneacutetica y el registro galvanomeacutetrico

supuso un avance importante (Galitzin1921) alcanzaacutendose amplificaciones de 1000 para periodos de 12 segundos

Hacia 1930 H Benioff desarrolla un sismoacutegrafo basado en la variacioacuten de la

reluctancia alcanzaacutendose amplificaciones de 100000 para 1 segundo El sismoacutemetro electromagneacutetico de Willmore (1961) con suspensioacuten sin ejes de giro

produjo una nueva generacioacuten de instrumentos ampliamente utilizados en las estaciones de corto periodo

Paralelamente hacia 1950 se comienzan a utilizar los relojes de cuarzo sustituyendo

a los claacutesicos relojes de peacutendulo con contactos eleacutectricos Hay que destacar el gran desarrollo en el uacuteltimo cuarto del pasado siglo XX de los

sismoacutegrafos de gran ancho de banda con realimentacioacuten electroacutenica y transductores activos como los sismoacutemetros miniatura de Usher et al (1977 1978 y 1979) con transductor capacitivo y los instrumentos de hojas o ldquoleaf-springrdquo de Wielandt de banda ancha (Wielandt y Streckeisen 1982) y muy ancha (Wielandt y Steim1986)

23 TIPOS DE SENSORES Y SUS APLICACIONES Como ya se ha mencionado en el punto 21 soacutelo podremos medir el movimiento del

suelo si existe aceleracioacuten Dependiendo de cual sea la variable medida desplazamiento velocidad o aceleracioacuten del suelo podemos clasificar los sensores como de desplazamiento o deformacioacuten de velocidad y aceleroacutemetros respectivamente

Existe una gran variacioacuten entre la miacutenima (ruido siacutesmico) y la maacutexima sentildeal que

puede ser observada (gran terremoto cercano) por lo que es difiacutecil cubrir todo este margen con un uacutenico instrumento Tradicionalmente los aceleroacutemetros se han utilizado para el registro de los movimientos fuertes y los transductores de velocidad para el registro para los deacutebiles cubriendo en conjunto todo el rango dinaacutemico

17

Por otro lado el ancho de banda se extiende desde las mareas terrestres hasta incluso

maacutes allaacute de los 1000 Hz Para cubrir todo este espectro es necesario disponer de varios tipos de sensores En este sentido podemos clasificar los sensores por su ancho de banda

bull Corto Periodo (SP ldquoshort periodrdquo) Capaces de resolver sentildeales entre 01-03 y

100 Hz con una frecuencia natural en torno de 1 Hz (valores tiacutepicos) bull Banda Ancha (BB ldquoBroad-Bandrdquo) Presentan una respuesta en velocidad plana

entre 001 y 50 Hz bull Banda muy Ancha (VBB ldquoVery Broad-Bandrdquo) con un ancho de banda que se

extiende desde 0001 hasta 10 Hz La eleccioacuten del tipo de sensor vendraacute impuesta por la aplicacioacuten de intereacutes En la

tabla 2I se indican las bandas de intereacutes para diversas aplicaciones (tomadas de Trnkoczy et al (2002) y Havskov y Alguacil (2003))

Aplicacioacuten Ancho de banda (Hz) Eventos siacutesmicos asociados a la mineriacutea 5 ndash 2000 Microsismicidad y sismicidad inducida por embalses 1 ndash 100 Sismicidad local 02 ndash 80 Fuertes movimientos 00 ndash 100 Sismicidad Regional 005 ndash 20 Absorcioacuten de ondas siacutesmicas con la frecuencia 002 ndash 30 Caacutelculos de energiacutea para telesismos 001 ndash 10 Difraccioacuten y Scatering 002 ndash 2 Estudios de procesos dinaacutemicos de la tierra 0005 ndash 100 Propiedades de la corteza 002 ndash 1 Dispersioacuten de ondas superficiales 003 ndash 02 Oscilaciones libres de la Tierra 00005 ndash 001 Mareas terrestres 000001 ndash 00001

Tabla 2 I Descripcioacuten de la aplicacioacuten de intereacutes y su rango de frecuencias aproximado en Hz

En las redes de microsismicidad se suelen utilizar sensores de velocidad tipo

Willmore En particular en la red de corto periodo del ROA se utiliza el modelo de Mark Products L4-C de 5000Ω (Mark Products 1980) y ocasionalmente el modelo S-500 de Teledyne Geotech (1984) utilizado en algunas estaciones como componente horizontal Ambos presentan una frecuencia natural de 1 Hz el primero es pasivo y el segundo activo

18

24 EL SENSOR MECANICO

Como ya hemos mencionado el sensor mecaacutenico se basa en el principio de inercia y consta de 3 elementos fundamentales

bull Masa inercia (M) bull Suspensioacuten elaacutestica (muelle ideal que responde a la Ley de Hooke) bull Amortiguador viscoso cuyo rozamiento se opone al movimiento de forma

proporcional a la velocidad En la figura 21 se muestra el esquema baacutesico de un sensor mecaacutenico vertical donde

se ha tomado como positivo una compresioacuten (movimiento vertical hacia arriba) como es usual en sismologiacutea

Masa(M)

Amortiguador(D) U(t)

X(t)

Muelle(k)

Figura 21- Esquema de un sensor mecaacutenico vertical siendo ldquokrdquo la constante recuperadora ldquoMrdquo la masa yldquoDrdquo la constante de amortiguamiento viscoso Se han sentildealado con flechas el movimiento vertical del suelo

ldquou (t)rdquo y el de la masa ldquox(t)rdquo

Sobre la masa ldquoMrdquo actuacutean el peso ldquo-Mgrdquo la fuerza elaacutestica ldquo-k (y-yo)rdquo y la friccioacuten

viscosa ldquo- D dydtrdquo (donde ldquoyrdquo es el movimiento relativo entre la masa y el suelo e ldquoyordquo es la elongacioacuten inicial del muelle cuando la masa se encuentra en reposo)

19

Hay que sentildealar que lo que realmente medimos es el movimiento relativo entre la masa y el suelo Aplicando la condicioacuten de equilibrio y las leyes de Newton obtenemos la ecuacioacuten diferencial del movimiento de la masa (desarrollo que podemos encontrar faacutecilmente en numerosas publicaciones como por ejemplo Richter CF (1958) Scherbaum F (1996) Udiacuteas A (1999))

uMyMyDky ampampampampamp =minusminusminus (21)

Si aplicamos la transformada de Laplace a la ecuacioacuten anterior y utilizamos (por

tradicioacuten y razones praacutecticas) la frecuencia angular natural no amortiguada ( 2o

kw M= ) y la constante de amortiguamiento ( 2o o

Dw Mx = ) obtenemos la funcioacuten de transferencia para el

desplazamiento

22

2

2)()(

oood wsws

ssUsYT

++minus

==ξ

(22)

La funcioacuten de transferencia funciona como un filtro paso alto dejando pasar aquellas

frecuencias a partir de la de la frecuencia esquina (proacutexima a la frecuencia natural amortiguada y cuyo valor es funcioacuten del amortiguamiento) siendo la ganancia del sistema unitaria Los antiguos sismoacutegrafos conseguiacutean mayor amplificacioacuten por medio de juegos de palancas o por deflexioacuten de un haz de luz

Havskov J y Alguacil G (2003) efectuacutean un anaacutelisis completo de la ecuacioacuten

(22) ademaacutes de aclarar la importancia del signo negativo del numerador omitido frecuentemente por muchos autores en la literatura

25 EL SENSOR ELECTROMAGNETICO

El esquema baacutesico de un sensor electromagneacutetico vertical como el Mark L4-C utilizado (transductor de velocidad) se representa en la figura 22 Obseacutervese que es similar al sismoacutemetro mecaacutenico con la introduccioacuten de una bobina solidaria a la masa que corre por un imaacuten fijo (en algunos sensores es al reveacutes) El circuito se cierra por medio de la resistencia de carga rdquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Sobre la masa actuacutea ademaacutes de las fuerzas sentildealas para el sensor mecaacutenico la fuerza

electromagneacutetica ldquo-Girdquo doacutende ldquoirdquo es la corriente que circula por la bobina y ldquoGrdquo es la constante electromagneacutetica que depende del imaacuten empleado de la bobina y de factores geomeacutetricos Esta fuerza contribuye al amortiguamiento

La amortiguacioacuten se debe ademaacutes a la friccioacuten de la masa inercial con el fluido

(normalmente aire) en que se encuentra sumergido el conjunto Esta contribucioacuten al amortiguamiento total es de tipo viscoso produciendo una fuerza que se opone al movimiento y es proporcional a la velocidad relativa de la masa

La ecuacioacuten de movimiento (21) se ve modificada obteniendo

uMGiyMyDky ampampampampamp =minusminusminusminus (23)

20

Pero al moverse la masa y con ella la bobina existe una variacioacuten del campo

magneacutetico que circula por el interior de la bobina (para pequentildeos movimientos la variacioacuten del flujo es proporcional a la variacioacuten del movimiento) La ley de Faraday establece que se generaraacute una fuerza electromotriz inducida (fem) cuyo valor es ldquoG dydtrdquo siendo ldquoyrdquo el movimiento relativo masa-suelo es decir bobina-imaacuten

resiquetota

cuetran

sentilde

N S N

Masa

BobinaAmortiguador

Muelle

Imaacuten

VRL

I

Figura 2 2- Esquema de un sensor electromagneacutetico con imaacuten fijo y bobina moacutevil El circuito de labobina se cierra por medio de la Resistencia de carga ldquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Aplicando las leyes de Kirchhoff al circuito de la bobina (con autoinductancia ldquoLrdquo y

stencia interna ldquoRirdquo) se obtiene una ecuacioacuten diferencial que relaciona la corriente ldquoirdquo circula por el circuito con el movimiento relativo ldquoyrdquo Llamando ldquoRrdquo a la resistencia l serie (ldquoR=Ri+RLrdquo) obtenemos

dtdyGRi

dtdiL =+ (24)

Utilizando la Transformada de Laplace a las ecuaciones (23) y (24) y teniendo en

nta sus propiedades (en particular la de derivacioacuten) obtenemos la funcioacuten de sferencia del sistema para el transductor de velocidad

( )( ) sRLswswsGsR

sUsVT

MG

ooo

Lv 222

2

2)()(

++++minus

==ξamp

(25)

El desarrollo matemaacutetico completo se puede encontrar en numerosos textos

alando entre otros a Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

21

251 ANALISIS DE LA RESPUESTA EN FRECUENCIA

La ecuacioacuten (25) presenta un cero doble en el origen y tres polos debido al

que el denominador viene dado por un polinomio de tercer orden La respuesta en frecuencia se obtiene faacutecilmente sustituyendo la variable

compleja ldquosrdquo por ldquoj wrdquo siendo ldquoj2=-1rdquo y ldquow =2 π frdquo la frecuencia angular en radianes por segundo (pe Ogata K (1980))

Hay que observar que el uacutenico paraacutemetro en el que podemos influir para

moldear la respuesta del sistema de forma pasiva es la resistencia de carga Para los valores tiacutepicos la ecuacioacuten caracteriacutestica presenta dos raiacuteces complejo

conjugadas (con parte real negativa) y un polo real negativo lo que indica que el sistema es estable (todos los polos han de estar en el semiplano izquierdo del plano complejo ldquosrdquo) En la figura 23 se representa la ubicacioacuten de los polos para diversos valores de la resistencia de carga (entre 2KΩ y 50KΩ) uacutenico paraacutemetro que podemos modificar para un sensor pasivo dado

Figura 2 3- Ubicacioacuten de los polos de la ecuacioacuten (25) para valores de la resistencia de carga entre 2KΩ y 50KΩ para el Mark L4-C Para cada valor existen tres polos uno de ellos es siempre real y muy

alejado del origen por lo que no se representa en la figura (Para RL=50KΩ se situacutea en ndash917217+j0)

22

El tercer polo (siempre real no mostrado en la figura) estaacute muy alejado del

origen en -12294+j0 para una resistencia de carga de 2KΩ Este polo tiende a alejarse del origen a medida que aumenta la resistencia de carga Por tanto el sistema presenta claramente un par de polos dominantes (los representados) y puede aproximarse por un sistema de segundo orden Es claro que cuanto mayor sea la resistencia de carga mejor seraacute la aproximacioacuten es decir maacutes dominantes seraacuten los polos complejo conjugados

Hay que sentildealar que para valores de la resistencia de carga mayores de 2981 Ω

(amortiguamiento criacutetico) las raiacuteces dominantes son complejas conjugadas esto es el sistema es subamortiguado y se situacutean en el semiplano izquierdo sobre una circunferencia centrada en el origen y de radio igual a la frecuencia angular no amortiguada ldquownrdquo

Alguacil (1986) sentildeala que para las frecuencias de intereacutes en sismologiacutea el

teacutermino ldquoR+Ljwrdquo se puede aproximar por R en otras palabras LwltltR y por tanto la ecuacioacuten (25) se reduce a

22

2

2)()(

oeo

L

v wsws

GsRR

sUsVT

++

minus==

ξamp(26)

donde el amortiguamiento efectivo viene dado por la siguiente expresioacuten

RMG

ooeo ww 222 += ξξ Debe observarse que la ecuacioacuten (26) corresponde al par de polos dominantes

sentildealados y el efecto del polo real despreciado soacutelo se manifiesta a alta frecuencia ademaacutes de que produce una ligera modificacioacuten en la frecuencia natural no amortiguada (experimentalmente se ha calculado para diversos valores de resistencia de carga siendo siempre inferior al 1 de su valor nominal)

En la figura 24 a) se muestra la respuesta en frecuencia dadas por las

ecuaciones (25) y (26) para una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω (amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente) en el caso del Mark L4-C de 5500Ω observaacutendose que la aproximacioacuten efectuada es vaacutelida para frecuencias inferiores a los 100 Hz Asiacute mismo en la figura 24 b) se presentan los errores relativos cometidos al efectuar la aproximacioacuten utilizando la siguiente expresioacuten

100real

aproxreal

XXX

Errorminus

=

donde ldquoXrdquo representa bien moacutedulo o fase

23

Figura 2 4- Respuesta en frecuencia para el sensor Mark L4-C de 5500Ω con una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente Figura a) Respuesta en amplitud y fase real y aproximada Figura b) Error relativo cometido en amplitud y fase para ambos

valores de resistencia de carga

24

Como podemos apreciar en la figura anterior el error relativo se mantiene inferior al 4 en amplitud y al 10 en fase para valores de amortiguamiento proacuteximos a 07 Asiacute mismo se observa una disminucioacuten en la ganancia con la resistencia de carga tal y como se deduce de las ecuaciones (25) y (26)

La respuesta impulsiva se obtiene utilizando la transformada inversa de

Laplace sobre la ecuacioacuten (26) que para el caso subamortiguado es

⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

minus

minus+minusminus= minus )()sin(

1)21()cos(2)()(

2

2

tutwwtwwetGRRth d

e

eodeo

twLv

eo

ξξξδ ξ (27)

donde d ow w ex= - 21 es la frecuencia natural amortiguada a la que oscila el

sistema y variacutea con el amortiguamiento Como puede apreciarse de la ecuacioacuten (27) la respuesta transitoria presenta un

sobre impulso inicial que depende del amortiguamiento creciendo con este Por otro lado cuanto mayor sea el amortiguamiento efectivo maacutes raacutepido decaeraacute el transitorio

En la figura 25 se muestra la respuesta impulsiva para diversos valores de

amortiguamiento y ganancia normalizada (ldquoRLR G =1rdquo)

Figura 25- Respuesta impulsiva con ganancia normalizada para diversos valores de amortiguamiento

25

252 ELECCION DEL AMORTIGUAMIENTO

En ingenieriacutea de control (Ogata 1980) para determinar la bondad de un

sistema se pueden utilizar diversos iacutendices de comportamiento basados en el error de la salida del sistema ante una determinada entrada usualmente la sentildeal escaloacuten unitario

En la literatura se han propuesto varios iacutendices de error de comportamiento

dependiendo de lo que interese optimizar Nosotros analizaremos los cuatro siguientes

( )( ) intint

intintinfininfin

infininfin

=+=

+==

oo

o

dtteJdttteteJ

dtteteJdtteJ

)()()(

)()()(

422

3

2220

21 amp

(28)

El iacutendice J1 penaliza errores grandes mientras que el iacutendice J4 lo hace por igual

En ambos casos la penalizacioacuten se realiza independientemente del instante es decir ya se produzcan en estado estacionario como en la respuesta transitoria El iacutendice J2 no soacutelo tiene en cuenta el error sino tambieacuten su variacioacuten mientras que el iacutendice J3 pesa mucho los errores en estado estacionario aunque eacutestos sean pequentildeos ademaacutes de penalizar errores grandes

Debido a que si el movimiento es uniforme y por tanto no hay aceleracioacuten la

respuesta al escaloacuten en estado estacionario es nula y por tanto las integrales de la ecuacioacuten (28) divergen Por lo que hemos elegido como sentildeal de prueba un impulso unitario

En la figura 26 se pueden ver las curvas de los iacutendices de comportamiento

normalizados en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C de 5500Ω y frecuencia natural de 1 Hz Debido a que los sistemas sobreamortiguados presentan una respuesta lenta soacutelo se han calculado para el caso de sistemas subamortiguados

Como puede apreciarse ninguno de los iacutendices se comporta como un buen

indicador ya que presentan miacutenimos relativamente suaves Los iacutendices J1 y J3 presentan valores miacutenimos en torno a un amortiguamiento

efectivo entre 04 y 05 mientras que el J4 tiene el miacutenimo entre 05 y 06 Debido a que las curvas alcanzan el miacutenimo de forma suave amortiguamientos

ligeramente diferentes tambieacuten son aceptables Para amortiguamientos entre 041 y 072 el iacutendice J4 se mantiene dentro del 10 de su valor miacutenimo

Pero ninguno de estos valores coincide con el nuacutemero maacutegico usualmente

recomendado en muy diversa literatura de 0707

26

Figura 26-Indices de comportamiento en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C

Si estudiamos la respuesta en frecuencia en funcioacuten del amortiguamiento

observamos que eacutesta presenta un pico a la frecuencia de resonancia (wr) para determinados valores de amortiguamiento (figura 27)

A partir de la ecuacioacuten (26) podemos obtener el moacutedulo de la respuesta en

frecuencia (s=jw) del transductor de velocidad

( ) ( )2222

2

2 wwww

wGRRT

eoo

Lv

ξ+minus= (29)

La resonancia tendraacute lugar cuando el moacutedulo presente un maacuteximo por lo que

basta derivar la ecuacioacuten anterior con respecto a ldquowrdquo e igualarla a cero

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) 0

2

222222

32222

22222222

=+minus

minusminus++minus

wwww

wwwwwwwwwweoo

eooeoo

ξ

ξξ

Ademaacutes de la solucioacuten trivial encontramos

221 e

or

wwξminus

= (210)

27

La solucioacuten anterior es real uacutenicamente para ldquoξe lt 0707rdquo En otras palabras la respuesta en frecuencia no presenta resonancia para amortiguamientos superiores o iguales a 0707 obteniendo una respuesta cuasi-plana Por otro lado los iacutendices de comportamiento no difieren mucho del que toman en su miacutenimo como ya se ha indicado en especial los iacutendices J4 y J2

De la ecuacioacuten (210) se observa ademaacutes que la resonancia (si existe) tiene

lugar en frecuencias angulares superiores a la frecuencia propia o natural En la figura 27 se presentan la respuesta en frecuencia de la ecuacioacuten (26)

para diversos valores de amortiguamiento para el sensor Mark L4-C Asiacute mismo podemos apreciar una disminucioacuten de la ganancia al aumentar el

amortiguamiento es decir al disminuir la resistencia de carga por lo que nuevamente debemos tenerlo en consideracioacuten a la hora de elegir su valor Hay que tener presente ademaacutes que la eleccioacuten de un valor excesivo para esta resistencia aumentaraacute el ruido

Figura 27- Respuesta en frecuencia de un Mark L4-C para diversos valores de amortiguamiento efectivoEn azul se representa el valor liacutemite para que no exista resonancia

Por tanto los paraacutemetros que hay que tener presentes en la eleccioacuten de la resistencia de carga son el amortiguamiento efectivo deseado el ruido generado en la resistencia y la ganancia

28

253 EFECTO DE UNA IMPEDANCIA CAPACITIVA

Benioff (1960) utiliza una red RC en ldquoTrdquo de segundo orden con un sensor de

largo periodo de forma que la respuesta de la red RC se aproxima a la de un galvanoacutemetro con amortiguamiento de 10606 Asiacute mismo utiliza un condensador en paralelo sobre un sismoacutemetro electromagneacutetico Press-Ewing para variar su periodo La respuesta del conjunto sismoacutemetro-red RC paralelo introduce un tercer polo cuyo efecto provoca que la ganancia a frecuencias altas decaiga a razoacuten de 20 dBdeacutecada Por tanto obtenemos una respuesta picuda centrada en la nueva frecuencia propia Ademaacutes la ganancia maacutexima disminuye respecto al sistema sin condensador para el mismo valor de resistencia de carga

Pero si cargamos al sismoacutemetro con una red RC serie (ZL=RL+1Cs) la

ecuacioacuten (24) toma la siguiente forma

dtdyGdti

CRi

dtdiL =++ int

1 (211)

Utilizando la transformada de Laplace sobre las ecuaciones (23) y (211)

obtenemos tras operar

( )( )( ) 2

2222

2

12

1)()(

sM

CGRCsLCswsws

sCsRGsUsVT

ooo

Lv

+++++

+minus==

ξamp

(212)

Nuevamente eligiendo adecuadamente el valor del condensador y la

resistencia de carga y para las frecuencias de trabajo se puede despreciar el teacutermino ldquoLCs2rdquo frente al teacutermino ldquoRCs+1rdquo aproximando la ecuacioacuten (212) por la siguiente expresioacuten

( )

( )( ) 2122

21

22)()(

sswswsss

sUsVT

RMG

RCooo

CRRGR

vL

L

++++

+minus==

ξamp (213)

En la figura 28 se muestra el error relativo en amplitud y fase cometido al

efectuar la aproximacioacuten anterior para un Mark L4-C con diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

Para frecuencias inferiores a 100 Hz el error relativo en amplitud se mantiene

inferior al 5 mientras que en fase es menor de 10ordm Las configuraciones elegidas se justificaraacuten maacutes adelante al analizar la

ecuacioacuten (212) en el plano complejo ldquosrdquo pero podemos observar que al aumentar la resistencia de carga el error disminuye

29

25

Figura 28-Error en amplitud y en fase para un Mark L4-C cometido al despreciar el efecto de laautoinduccioacuten para diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

4 ANALISIS EN EL PLANO COMPLEJO

Como puede deducirse de la ecuacioacuten (212) el sistema ha aumentado un orden (obtenemos un sistema de 4ordm orden) al incluir el condensador de carga si bien reducimos en un grado al efectuar la aproximacioacuten

Al igual que hicimos en el punto 251 para el sensor electromagneacutetico con una

resistencia de carga uacutenicamente analizaremos las raiacuteces del nuevo sistema de 4ordm orden ecuacioacuten (212) Hay que tener presente ademaacutes la inclusioacuten de un nuevo cero real en el semiplano izquierdo en ldquo )(

1CRL

s minus= rdquo En la figura 29 se muestran los polos para 6 configuraciones de resistencia y

con un condensador que variacutea entre 1 y 115 microF y el lugar de los polos en el caso de que no exista condensador para diversos valores de resistencia de carga (soacutelo para sistemas subamortiguados) siguiendo la ecuacioacuten (26) Asiacute mismo se presentan en liacuteneas discontinuas las rectas donde se deben ubicar los polos complejo conjugados de un sistema de segundo orden para obtener el amortiguamiento efectivo correspondiente Finalmente se sentildealan las ubicaciones de polos y ceros para el valor maacutes proacuteximo a un amortiguamiento efectivo de 0707

30

Figura 29- Lugar de las raiacuteces para diversas resistencia de carga (indicadas en la leyenda) y con un condensador entre 1 y 115 microF Se indican los polos y ceros (para cada resistencia de carga) en el caso de que

los complejos conjugados presenten un amortiguamiento efectivo lo maacutes cercano posible a 0707 Noacutetese que para valores de resistencia de carga de 22000 (rojo) y 13406 Ω (negro) no es posible alcanzar el amortiguamiento indicado ya que las curvas no cortan a la recta correspondiente Asiacute mismo hay que

indicar que para mayor claridad las soluciones reales se han separado del eje real

En la figura 29 no se indican las posiciones para el cuarto polo (real) ya que en

el peor de los casos (posicioacuten maacutes cercana al eje ldquojwrdquo) se encuentra excesivamente alejado del eje imaginario siendo inferior a ldquondash170396 + 0 jrdquo lo que implica que soacutelo tendraacute efectos a muy altas frecuencias por lo que podemos aproximar el sistema a uno de 3er orden en el rango de frecuencias de intereacutes tal y como ya habiacuteamos sentildealado

Con una eleccioacuten adecuada de la resistencia y el condensador de carga

podemos variar la frecuencia angular natural del sistema (distancia al origen de los polos complejos) sin variar el amortiguamiento efectivo aunque en la respuesta en frecuencia habraacute que tener presente la influencia del tercer polo y cero real (indicados por un asterisco y un ciacuterculo del color correspondiente respectivamente)

En los casos de resistencia de carga de 13406 y 22000 Ω no es posible obtener

polos complejos con un amortiguamiento efectivo de 0707 por lo que se han indicado los que presentan mayor amortiguamiento En estos casos el polo y cero real se encuentran muy proacuteximos y asiacute su efecto es casi nulo

31

Si disminuimos el valor de la capacidad las raiacuteces convergen hacia un mismo

punto Obseacutervese que para 1 microF los lugares de las raiacuteces convergen Para valores muy pequentildeos del condensador la impedancia es muy elevada por

lo que se puede considerar circuito abierto independientemente del valor de la resistencia serie Por ello las posiciones de los polos tienden hacia los valores correspondientes al sensor a circuito abierto que para el Mark L4-C son amortiguamiento de 028 y 1 Hz de frecuencia propia

En la tabla 2II se muestran los valores de RL y C asiacute como los polos y el cero

no trivial (existe siempre un cero doble en el origen) para las configuraciones indicadas con asterisco para los polos y ciacuterculos para los ceros (amortiguamiento de 0707 o lo maacutes alto posible en caso de que no se pueda obtener)

RL (Ω) C (microF) Cero Polos 2000 800 -62500 -16489 plusmn 16489 j -122767 -122177 3000 648 -51440 -18334 plusmn 18334 j -139405 -107615 6134 399 -40858 -23844 plusmn 23817 j -191420 -75222 8904 309 -36346 -28938 plusmn 28937 j -237324 -53131 13406 311 -23985 -35019 plusmn 41659 j -311920 -22711 22000 239 -19018 -30330 plusmn 49997 j -454115 -17582

Tabla 2 II- Valores del condensador y resistencia de carga asiacute como la ubicacioacuten de los polos y ceros para los puntos indicados en la figura 29

Como puede observarse tanto en la tabla como en la figura 29 para los dos uacuteltimos casos (resistencias de 22 y 13406 kΩ) existe cancelacioacuten praacutectica del cero real con el polo real maacutes proacuteximo al eje imaginario En estos casos el sistema se comporta de forma anaacuteloga a uno de segundo orden

En la figura 210 se muestran las respectivas curvas de respuesta en frecuencia

con las configuraciones sentildealadas utilizando la ecuacioacuten (213) ya que como se ha indicado podemos despreciar el polo maacutes alejado y aproximar el sistema por uno de tercer orden

32

Figura 210- Respuesta en frecuencia para las combinaciones de resistencia y condensador indicadas enla tabla 2II (resistencia en Ω y capacidades en microF) frente a la correspondiente respuesta sin condensador

y una resistencia de carga de 8904 Ω (ξe = 07) liacutenea amarilla

Como puede observarse en la figura la ganancia en el caso de bajas

resistencias de carga (2000 3000 y 6134Ω) se encuentra muy atenuada frente a los 4883 decibelios de la constante ldquoGrdquo de transduccioacuten nominal del sensor (calculada para el Mark L4-C con G = 27638 Vms-1) como ya sucediacutea cuando no se incluiacutea condensador en serie Por otro lado el efecto del polo y cero reales afectan altamente a la zona de bajas frecuencias reduciendo el ancho de banda aunque elimina el efecto de resonancia que tendriacutea el sistema con soacutelo resistencia

En el caso de resistencia de carga de 8904Ω y condensador de 309 microF la

respuesta en frecuencia presenta la misma ganancia que la calculada con soacutelo resistencia de carga a alta frecuencia pero extiende el ancho de banda hacia frecuencias maacutes bajas

Para resistencias de 13406 y 22000Ω con condensadores de 311 y 239microF

respectivamente el efecto del polo y cero reales consiste en disminuir la resonancia y aumentar el ancho de banda Por otro lado valores de resistencia tan elevados como ya veremos no son recomendables debido al ruido teacutermico que generan

33

En la tabla 2III se presentan los valores de la ganancia la frecuencia de corte (-3dBrsquos) y la frecuencia propia que corresponderiacutea a un sistema de segundo orden con los mismos polos complejos conjugados

RL (Ω) C (microF) G (Vms-1 y dBrsquos) fc (Hz) fo (Hz) 2000 800 7370 3735 132 037 3000 648 9754 3978 126 041 6134 399 14572 4327 091 054 8904 309 17084 4465 079 065 13406 311 19597 4584 078 086 22000 239 22110 4689 073 093

Tabla 2III- Valores de ganancia efectiva frecuencia de corte y la frecuencia natural correspondiente a un

sistema de segundo orden cuyos polos fuesen uacutenicamente los complejos conjugados obtenidos para las configuraciones de resistencia y condensador serie indicados en la tabla 2II

Como ya hemos comentado en los paacuterrafos anteriores a partir de la tabla 2III

se puede apreciar como el efecto del cero y polo real modifica la frecuencia de corte hacia valores superiores a la correspondiente a los polos complejo conjugados Especialmente graves son las dos primeras configuraciones para las que la frecuencia de corte es mayor que en el caso de tener uacutenicamente resistencia de carga y por tanto el ancho de banda es menor

255 ELECCION DE LA RESISTENCIA Y EL CONDENSADOR

A partir de las frecuencias de corte y la ganancia efectiva indicadas en la tabla

2III deberiacuteamos elegir una resistencia de 22 kΩ puesto que tanto el ancho de banda como la ganancia son mayores Pero como ya hemos mencionado tambieacuten aumentaraacute el ruido generado

Hay que observar que la ganancia efectiva (wgtgtwc) para la ecuacioacuten (213)

soacutelo depende ademaacutes de la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo de la relacioacuten entre la resistencia de carga y la resistencia total (suma de la resistencia interna con la resistencia de carga) al igual que sucediacutea cuando cargaacutebamos el circuito soacutelo con una resistencia

Por otro lado la eleccioacuten del condensador se ha efectuado uacutenicamente con

objeto de obtener un amortiguamiento efectivo de 0707 para los polos complejos conjugados Pero como ya hemos visto el efecto del cero y polo reales que se antildeaden al incluir el condensador provoca atenuacioacuten en las proximidades de la frecuencia de corte Por ello para una resistencia dada podemos obtener una respuesta plana incluso si elegimos un condensador que modifique la posicioacuten de los polos complejos hacia amortiguamientos efectivos ligeramente menores esto es que produzcan una ligera resonancia

En la figura 211 A) y B) se muestran para el sensor Mark L4-C las curvas de

respuesta en frecuencia para resistencias de carga de 8900 Ω y 10 kΩ respectivamente con diversos valores del condensador (que se pueden realizar faacutecilmente a partir de los valores comerciales disponibles)

34

Figura 211- Respuesta en frecuencia para diversos valores de capacidad A) Con resistencia de carga de8900 Ω y B) Con resistencia de 10 kΩ En ambas se representa en amarillo la curva para C=309 microF

35

Como se aprecia en las curvas representadas se obtiene una curva maacutes plana y

una mejora del ancho de banda utilizando condensadores maacutes pequentildeos que el seleccionado en un principio Esto implica que la posicioacuten de los polos complejos se ubica en la recta de amortiguamientos menores que 0707 por lo que provocan resonancia pero el efecto del polo y cero real lo compensan obteniendo una curva plana sin resonancia a excepcioacuten de la curva correspondiente a un condensador de 147microF

En la tabla 2IV se muestran las frecuencias de corte para cada caso asiacute como

el valor de la resonancia en caso de existir donde la magnitud de la resonancia (Mr) en decibelios se mide a partir de la ganancia efectiva para altas frecuencias

RL 8k9 (Ge = 446505 dB) RL 10k (Ge = 450234 dB)

C (microF) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) 147 0575 0921 06619 0595 098 04475

193875 0625 ---- ---- 0651 ---- ---- 200 0633 ---- ---- 0659 ---- ---- 220 0663 ---- ---- 0689 ---- ---- 309 0798 ---- ---- 0800 ---- ----

Tabla 2 IV- Frecuencia de corte y valores de resonancia (si hay) para diversas configuraciones de resistencia y condensador de carga en serie

Como se puede apreciar incluso cuando existe resonancia la respuesta se

puede considerar plana a partir de la frecuencia de corte ya que el error relativo cometido representa el 14824 de la ganancia efectiva para el caso de una resistencia de 8k9 y tan soacutelo el 09941 para una resistencia de 10 kΩ

Por otro lado los valores obtenidos para ambas resistencias son similares por

lo que finalmente se ha seleccionado una resistencia de 9k5Ω y 20microF valor intermedio que mantiene la respuesta dentro del rango de 064 Hz para la frecuencia de corte y ganancia efectiva proacutexima a los 45 decibelios aunque existan ligeras variaciones sobre sus valores nominales (las resistencias se eligen del 1 y los condensadores disponibles son del 20)

Para esta configuracioacuten la frecuencia de corte es de 0648 Hz y la ganancia

efectiva de 448627 decibelios En la tabla 2V se dan las posiciones teoacutericas de polos y ceros para la configuracioacuten elegida de 9k5Ω y 20microF

POLOS CEROS

Reales (11288 dB)

-24709 -74775 -22514 plusmn j 35483 0 0 -52632

Aproxim (448627 dB)

---- -74385 -22529 plusmn j 35518 0 0 -52632

Tabla 2V- Polos y ceros para la configuracioacuten elegida de resistencia de 9k5Ω y un condensador serie de 20microF Se presentan los valores calculados a partir de la ecuacioacuten (212) y su aproximacioacuten ya

justificada mediante la ecuacioacuten (213)

36

Los valores de ganancia dados en la tabla 2V difieren ampliamente del caso real al aproximado sin embargo la respuesta en frecuencia es la praacutecticamente la misma como se puede apreciar en la figura 28 La diferencia radica en que al no despreciar el polo real alejado del eje imaginario debe aparecer en el numerador un factor numeacutericamente igual al valor absoluto del mencionado polo la razoacuten es que al descomponer el denominador de las ecuaciones (212) y (213) en factores el coeficiente correspondiente al mayor grado debe normalizarse a la unidad

Como ya se ha mencionado los valores se han elegido de forma que la curva

de respuesta en frecuencia no cambie apreciablemente con pequentildeas variaciones sobre el valor nominal de los componentes En la figura 212 se muestran las curvas de respuesta obtenidas al variar la resistencia en un 10 y las obtenidas para variaciones de la capacidad en un maacuteximo del 20 de su valor nominal

co20

Figura 212- Variacioacuten de la respuesta en frecuencia con ligeras variaciones de la resistencia y el ndensador de carga A) Variacioacuten del condensador en un maacuteximo del 20 de su valor nominal de microF B) Variacioacuten de la resistencia de carga en un 10 de su valor de disentildeo (9k5) En amarillo se

presenta la respuesta correspondiente a los valores de disentildeo

Hay que hacer notar que no soacutelo se ha logrado aumentar el ancho de banda respecto al sistema claacutesico de cargar el sistema uacutenicamente con una resistencia sino que ademaacutes la forma sigue siendo similar a la de un sistema de 2ordm orden Esto tendraacute importancia como veremos maacutes tarde cuando tratemos de ampliar el ancho de banda

37

26 MARGEN DINAMICO

El margen dinaacutemico se define como la razoacuten entre la sentildeal maacutes grande y maacutes pequentildea que se puede medir normalmente expresada en decibelios

Para el sistema sensor (incluyendo la impedancia de carga pero sin

amplificador) la maacutexima sentildeal que podemos obtener viene determinada por la saturacioacuten mecaacutenica mientras inferiormente el liacutemite lo determina su ruido interno (movimiento browniano y ruido Jonson de las resistencias interna y de carga)

Por otro lado en la mayoriacutea de los casos es necesario amplificar la sentildeal del

sensor antes de efectuar su conversioacuten a digital En este caso la maacutexima sentildeal que podremos resolver viene impuesta por la saturacioacuten electroacutenica del amplificador mientras que nuevamente es el ruido del conjunto sensor-amplificador (que se discutiraacute posteriormente) el que limita la miacutenima sentildeal que puede ser resuelta

En la figura 213 se muestran las curvas del rango dinaacutemico tanto para la

saturacioacuten mecaacutenica como electroacutenica calculadas para el caso del sensor Mark L4-C y utilizando un amplificador operacional en configuracioacuten no inversora para el caacutelculo de ruido

Figura 213- Maacuteximo Rango dinaacutemico debido a las limitaciones mecaacutenicas y electroacutenicas donde elnivel miacutenimo se refiere al ruido de salida del sistema sensor-impedancia de carga calculadas para el

caso del Mark L4-C

El rango dinaacutemico por saturacioacuten electroacutenica es inferior al mecaacutenico para frecuencias superiores a 017 Hz mantenieacutendose en torno a los 140 dB hasta unos 4 Hz frecuencia a partir de la que comienza una ligera disminucioacuten

Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Havskov y Alguacil (2003)

y Alguacil (1996) para este sensor Desde el punto de vista del registro siacutesmico la miacutenima sentildeal viene determinada

por el ruido siacutesmico (que supondremos intermedio entre los modelos de alto

38

(NHNM) y bajo (NLNM) ruido de Peterson) o por el ruido del sistema sensor-amplificador para frecuencias inferiores a los 01 Hz (ver punto 2105)

Para obtener la aceleracioacuten a partir de la densidad espectral dada en los

modelos hemos calculado su valor eficaz por promedios en 1frac12 octavas (Rodgers 1994 y Rodgers 1992)

( ) ffBW

PfBWrmsw

PP

nn

vv

aavv

sdotminus=

sdotsdot=

=

minus 21

21

22)(

)(2

2

(214)

donde Pvv y Paa son las densidades espectrales de potencia de velocidad y

aceleracioacuten (respectivamente) del NLNM y n vale 2 para el ancho de banda seleccionado (1frac12 octavas) Posteriormente hay que multiplicarlo por la funcioacuten de transferencia del sensor para obtener la tensioacuten en V a su salida

)( jwTrmsV vivv sdot=

donde Vvvi es la tensioacuten del NLNM a la entrada del amplificador El convertidor AD utilizado tiene un rango dinaacutemico nominal de 129 dB para

una frecuencia de muestreo de 125 Hz y un fondo de escala de plusmn10 V por lo que la tensioacuten miacutenima que es capaz de resolver es de 355microV

En la figura 214 se muestran las tensiones a la salida del sensor para la

saturacioacuten mecaacutenica los modelos de ruido de Peterson y la tensiones maacuteximas y miacutenimas del convertidor AD

Figura 214- Tensiones referidas a la salida del sensor (entrada al preamplificador) para los modelos de ruido de Peterson la saturacioacuten mecaacutenica y los liacutemites maacuteximos y miacutenimos del convertidor AD

utilizando diversas amplificaciones

39

La separacioacuten entre los valores maacuteximo y miacutenimo del conversor AD

representa su rango dinaacutemico de 129 dB encontraacutendose desplazadas hacia abajo al aumentar la amplificacioacuten

Dependiendo de lo que deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten

Rodgers (1992 y 1994) y Riedesel et al (1990) sentildealan que uacutenicamente entre 01 y 10 Hz (aproximadamente) el modelo de bajo ruido de Peterson se mantiene por encima del ruido generado por el conjunto sensor-amplificador para el caso del Mark L4-C y el operacional OP-27 por tanto la maacutexima amplificacioacuten necesaria seriacutea de 9855 (3987 dB) ya que en la banda sentildealada el digitalizador puede resolver el ruido del suelo maacutes bajo esperado en el modelo

27 ANCHO DE BANDA

Como puede apreciarse en la figura 210 la inclusioacuten del condensador de carga en serie con la resistencia aumenta la ganancia a bajas frecuencias (inferiores a 1 Hz) en el orden de 5 decibelios no disminuyeacutendola en el rango de las altas frecuencias

La frecuencia de corte se encuentra desplazada hacia el rango de frecuencias

menores en la tabla 2IV se sentildealan las frecuencias de corte para varios valores del condensador en los casos de una resistencia de carga de 8k9 y 10 kΩ En el caso de una resistencia de 9k5 con un condensador de 20microF la disminucioacuten es del orden del 35

Hay que tener presente que lo que deseariacuteamos es poder tener todas las

amplitudes espectrales igualmente amplificadas es decir que la proporcionalidad entre la tensioacuten de salida del sensor y el movimiento del suelo fuese independiente de la frecuencia Pero sabemos que los ceros en el origen de la funcioacuten de transferencia ecuaciones (25) y (212) impide tener salida de tensioacuten ante un movimiento uniforme

Por otro lado el rango dinaacutemico del conversor AD limita la miacutenima tensioacuten de

entrada capaz de ser resuelta Por ello se necesita no soacutelo amplificar la salida del sensor sino reforzar la banda de bajas frecuencias que presentan una ganancia muy inferior a la efectiva (constante de la funcioacuten de transferencia)

Por ello han sido numerosos los trabajos encaminados a ampliar el ancho de

banda es decir a desplazar la frecuencia de corte hacia la izquierda tanto como sea posible sin alterar la respuesta a altas frecuencia

Los sensores activos utilizan principalmente la teacutecnica de compensacioacuten (masa

balanceada) por realimentacioacuten pero utilizan un transductor de desplazamiento como salida del sensor (Havskov y Alguacil 2003) por lo que no se trataraacuten en esta tesis

Las teacutecnicas para ampliar el ancho de banda para transductores de velocidad

(Alguacil 1996) maacutes frecuentemente utilizadas se basan en el uso de filtros ecualizadores (digitales o analoacutegicos) que refuerzan (boost) la ganancia a bajas frecuencias o en las teacutecnicas de realimentacioacuten que actuacutean sobre el propio sensor

40

La primera teacutecnica ha sido utilizada entre otros por Daniel (1979) para

estaciones portaacutetiles de periodo intermedio por Stauber (1983) en las estaciones de la red CALNET por Prothero y Schaecher (1984) en los sismoacutemetros de fondo oceaacutenico y por Roberts (1989) para ecualizar los sensores Mark L4-C 1 Hz utilizados en experimentos telesiacutesmicos en Nuevo Meacutejico

La segunda de las teacutecnicas utiliza las propiedades de los geoacutefonos

sobreamortiguados (Willmore 1961) Los polos de la ecuacioacuten (26) para sistemas sobreamortiguados son reales (ver la discusioacuten efectuada en el punto 251 para amortiguamientos mayores que la unidad figura 23) y la ganancia efectiva disminuye Esta teacutecnica presenta el liacutemite de la resistencia interna de la bobina por ello se utilizan resistencias negativas implementadas mediante componentes activos (el desarrollo y circuito praacutectico se puede encontrar en Alguacil 1996) de forma que se logra un gran sobreamortiguamiento sin disminuir la ganancia Posteriormente se utiliza la teacutecnica de ecualizacioacuten Este meacutetodo ha sido empleado en equipos comerciales de Lennartz Electronic (1987)

Burke et al (1970) rechaza esta teacutecnica de realimentacioacuten ya que la

combinacioacuten sismoacutemetro-amplificador presenta las mismas limitaciones que los grandes sismoacutemetros mecaacutenicos sin incrementar la SNR a una frecuencia dada Por ello amplifica los largos periodos utilizando un filtrado diferencial combinaacutendolos posteriormente con la sentildeal original

En ambos casos se necesita amplificar los periodos maacutes largos En los trabajos

citados esta amplificacioacuten se realiza por medio de filtros analoacutegicos reforzando las frecuencias inferiores a la de corte En realidad esta teacutecnica se basa en el principio de cancelacioacuten de polos introduciendo dos ceros que cancelen los polos del sensor e introduciendo dos polos en las posiciones deseadas para lograr una respuesta plana en el rango de frecuencias de intereacutes

En la figura 215 se muestra la ganancia adicional necesaria para ecualizar un

sensor Mark L4-C con y sin condensador para la misma resistencia de carga y si conectamos una resistencia negativa para obtener la misma ganancia

Figura 215- Amplificacioacuten que el ecualizador tiene que proveer para el caso de un Mark L4-C conresistencia de carga de 9k5Ω (azul) y ldquondash 2k13rdquoΩ (verde) En rojo se presenta el mismo resultado

cuando ademaacutes de la resistencia de 9k5Ω tiene un condensador serie de 20 microF

41

Como puede apreciarse el condensador de carga permite ecualizar con menor

ganancia que cuando no existe para un mismo valor de la resistencia de carga siendo la diferencia del orden de 5 dB

La teacutecnica de realimentacioacuten utilizando una resistencia negativa presenta la

ventaja de presentar una resistencia equivalente baja para la misma amplificacioacuten y simplifica el circuito del propio ecualizador ya que la cancelacioacuten se realiza sobre polos reales Por tanto se obtiene una mejor ecualizacioacuten que para el caso de incluir soacutelo la resistencia

Hay que sentildealar que la funcioacuten de transferencia propuesta en esta tesis (previa

a la ecualizacioacuten) es maacutes compleja que las dos soluciones anteriores por lo que el disentildeo de una ecualizacioacuten analoacutegica es mucho maacutes complejo Sin embargo la peacuterdida de rango dinaacutemico impuesta por la saturacioacuten electroacutenica es menor

Debemos sentildealar que si utilizamos un conversor AD con un gran rango

dinaacutemico no es necesaria la ecualizacioacuten analoacutegica ya que se puede realizar un filtro digital que ecualice la respuesta global sin peacuterdida del rango dinaacutemico

28 EL CIRCUITO AMPLIFICADOR

El convertidor AD utilizado (Crystal CS5322CS5323) tiene 129 dB de rango dinaacutemico tiacutepico para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

Si volvemos sobre la figura 214 podemos ver que dependiendo de lo que

deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten antes de la entrada al conversor AD En el caso de no amplificar (x1) el rango dinaacutemico del sistema disminuye debido a que a frecuencias inferiores a 3 Hz se alcanza la saturacioacuten mecaacutenica antes que la electroacutenica Para las otras amplificaciones sentildealadas en la figura este hecho se produce a frecuencias muy bajas fuera de la banda de intereacutes

Buforn et al (2002) presentan la red siacutesmica de Banda-Ancha ROAUCM

desplegada en el sur de Espantildea En su trabajo se presenta el estudio de ruido de la estacioacuten SFUC efectuado por Cesca et al (2001) figura 216

Figura 216- Densidad espectral del ruido siacutesmico para la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCM obtenida para el antildeo 1997 Las liacuteneas continuas corresponden a las 3 componentes (NS EW y Z)

mientras las discontinuas representan los modelos de ruido de Peterson

42

Como se aprecia en la figura la densidad espectral del ruido es del orden de 20

dB superior al modelo NLNM Debido a que en el mismo emplazamiento se encuentra la estacioacuten SCRT de la red de corto periodo que presenta un nivel de ruido cercano a la media de esta red podemos suponer que el ruido medio para las estaciones de corto periodo seraacute similar al de la estacioacuten de Banda Ancha mostrado en la figura

Si comparamos este resultado con las tensiones representadas en la figura 214

se observa que una amplificacioacuten de 198 dB (x97) seriacutea adecuada En definitiva deseamos no soacutelo obtener una red para el estudio de la

microsismicidad sino tambieacuten que sea capaz de resolver el ruido siacutesmico Por ello debemos amplificar la sentildeal en el orden de 20 dB antes de efectuar la conversioacuten AD

Hemos disentildeado un amplificador con ganancia seleccionable de 20 30 y 40

dB manteniendo las 3 posibilidades de amplificacioacuten representadas en la figura 214 Por otro lado el convertidor AD utiliza la teacutecnica Delta-Sigma con

arquitectura de sobremuestreo (256Kbits por segundo) de 4ordm orden para el modulador analoacutegico y posteriormente se deciman los datos mediante filtros digitales multi-etapa FIR (filtros de respuesta finita) de fase lineal

Virtualmente el sobremuestreo elimina la necesidad de filtros antialiasing

claacutesicos ya que se encuentran incluidos en convertidor Ademaacutes el polo alejado que hemos despreciado en la aproximacioacuten (debido a la inductancia L) hace que a alta frecuencia la respuesta se atenuacutee a razoacuten de 20 dBdeacutecada y por tanto estariacutea actuando indirectamente de filtro antialiasing

Para evitar ruido de alta frecuencia que pueda inducirse a la entrada del

convertidor se ha incluido un filtro paso bajo de elevada frecuencia de corte para que la respuesta a las frecuencias de intereacutes (inferiores a 625 Hz) no se modifique de forma apreciable tanto en amplitud como en fase

281 EL PREAMPLIFICADOR

En el disentildeo de la etapa de amplificacioacuten ha de tenerse presente que la

impedancia de entrada debe ser muy elevada para que no cargue al sensor ya que en caso contrario no podriacutean tratarse de forma independiente y la funcioacuten de transferencia global no seriacutea el producto de cada una de ellas (Ogata 1980)

Por otro lado deseariacuteamos una entrada diferencial que proporcione rechazo a

las posibles sentildeales inducidas por la red y eventualmente de ruidos inducidos en modo comuacuten Pero los amplificadores trabajando en modo diferencial presentan una baja impedancia de entrada en paralelo con la impedancia de carga del sensor

Rodgers (1992) compara el preamplificador inversor con el no inversor

sentildealando las ventajas e inconvenientes de cada uno realizando finalmente su estudio de ruido sobre un amplificador no inversor

43

En la figura 217 se muestra el esquema del preamplificador no inversor utilizado evitando el posible ruido inducido en modo comuacuten al situarlo cerca del sensor y usar cables altamente apantallados

SVOV

R12R

(105)

(274)

(866)

(20)

F

igura 217- Pre-amplificador de aislamiento con una configuracioacuten no inversora para obtener una granimpedancia de entrada (Soacutelo se muestran los elementos esenciales)

Considerando al amplificador operacional ideal la resistencia de entrada es infinita y la ganancia de tensioacuten viene dada por

1

21RR

VVA

s

oV +== (215)

La resistencia R2 puede tomar 3 valores diferentes (seleccionable por medio de

un microinterruptor) para poder obtener las amplificaciones de 16 26 y 36 decibelios ya que los 4 decibelios faltantes seraacuten proporcionados como veremos por el filtro de radiofrecuencia en la siguiente etapa Por ello debemos elegir valores de R1 y R2 con una razoacuten de 1895 3881 y 7843 respectivamente y evitando valores altos para no incrementar el ruido teacutermico (Johnson 1927) producido en ellas

Tomando valores comerciales para una tolerancia del 1 06 vatios y un

coeficiente de temperatura de 50ppmordmC hemos disentildeado el circuito con los siguientes valores R1 = 20Ω y R2 = 105 379 y 1245Ω obteniendo ganancias de 1592 2600 y 3602 decibelios respectivamente que podremos elegir en funcioacuten del ruido siacutesmico de sitio (La resistencia R2 se configura en escalera obteniendo su valor como suma acumulativa como se aprecia en la figura 217)

Amplificador Operacional

Realimentacioacuten Serie-Shunt

+

_

+_ A O V + V -( - )

RiRo

Vs

R1R2

Vo

Rin

Figura 218- Amplificador operacional real en configuracioacuten no inversora y su realimentacioacutennegativa serie-shunt seguacuten el esquema de la figura 217

44

Pero si tenemos presente el modelo de baja frecuencia de un amplificador operacional real (Millman 1987) representado en la figura 218 obtenemos las siguientes ecuaciones

( )

( ) ( )21

21211

1 212

1

1

2

1

1

RRRRRRRRRRRRAR

VVA

o

ooiioin

RARR

ARRAR

RAR

RR

s

oV

io

o

o

RR

io

o

io

o

+++++++

=

+++

++==

++

(216)

Comparando las ecuaciones (215) y (216) se puede comprobar faacutecilmente que

para que el amplificador real se comporte de forma cuasi-ideal es necesario disponer de una ganancia (Ao) y resistencia (Ri) diferencial muy altas

Para el amplificador operacional OP27 y con los valores de las resistencias R1

y R2 indicados obtenemos el mismo valor para la ganancia ideal (con un error del 00080 en el peor de los casos) y una resistencia de entrada Rin del orden de 20 GΩ (podemos considerarla como circuito abierto) Por tanto se puede considerar ideal y que no carga al circuito del sensor ya que la resistencia de entrada se encuentra en paralelo con la impedancia de carga del sensor

El efecto de la resistencia de entrada sobre la impedancia de carga del sensor se

puede despreciar en el rango de frecuencias de intereacutes siendo el error relativo para la resistencia de carga y para el condensador inferior al 10-3 ppm

Por tanto podemos considerar que el preamplificador no carga al sistema

(sensor) y es correcto obtener la funcioacuten de transferencia del sistema total por simple multiplicacioacuten de las correspondientes a cada bloque funcional La ecuacioacuten (215) representa la funcioacuten de transferencia para esta etapa

Otros factores que han influido en la eleccioacuten del amplificador operacional

OP27 son su bajo nivel de ruido tanto de tensioacuten como de corriente las bajas corrientes y tensiones de descentrado (ldquooffsetrdquo) Ademaacutes se han tenido presentes el ldquoslew raterdquo o velocidad de crecimiento (SR) y el producto de la ganancia por el ancho de banda ambos deben ser lo maacutes alto posibles

Rodgers (1994) compara el ruido de diversos conjuntos sensor-

preamplificador y en el caso del sensor Mark L-4C los resultados obtenidos con este amplificador operacional resultaron ser adecuados

282 EL FILTO ANTIALIASING Ya hemos comentado que el propio convertidor AD proporciona filtros

antialiasing (bateriacutea de filtros FIR) y ademaacutes que en el modelo maacutes real del sismoacutemetro el polo no dominante (que hemos despreciado ecuacioacuten (25)) actuacutea a partir de las altas frecuencias proporcionando capacidad de antialiasing

A pesar de ello hemos incluido un filtro antialiasing de 2ordm orden utilizando

una seccioacuten Sallen y Key (Millman 1987) con un amplificador operacional en modo

45

no inversor y realimentacioacuten positiva para evitar posibles interferencias de radio frecuencia

Para evitar rizados en la banda de intereacutes se ha optado por el disentildeo de un filtro

paso bajo Butterworth (maacutexima planitud en la banda de paso) y frecuencia de corte suficientemente alta para que en la banda de intereacutes los errores en ganancia y fase se puedan despreciar Obseacutervese que la frecuencia de Nyquist es de 128 KHz ya que el convertidor AD hace un muestreo a 256 Kbits por segundo

La funcioacuten de transferencia para este circuito (representado esquemaacuteticamente

en la figura 219) es

( ) ( )[ ]

a

bF

F

F

RRA

sACRRRCsCCRRAsH

+=

+minus+++=

1

11)(

134322

2143 (217)

inV

R3

Ra

R4

outVRb

C2

C1

Figura 219- Seccioacuten paso-bajo Sallen y Key utilizando un amplificador en configuracioacuten no inversora(realimentacioacuten positiva)

La funcioacuten de transferencia normalizada en frecuencia (wo=1) para un filtro paso bajo Butterworth de 2ordm orden puede encontrarse faacutecilmente en numerosos textos (por ejemplo Millman (1987) y Kuo (1966)) Efectuando una sencilla transformacioacuten obtenemos la expresioacuten del filtro para cualquier frecuencia de corte y ganancia ldquoKrdquo

22

2

2)(

cc

c

wswsKwsH

++= (218)

Comparando las ecuaciones (217) y (218) obtenemos

( ) ( )2143

13432

2143

2

12

1

CCRRACRRRCw

AKCCRR

w

Fc

Fc

minus++=

==

46

Hay que observar que en las ecuaciones anteriores tenemos 2 grados de libertad ya que tenemos 5 incoacutegnitas y 3 ecuaciones Por esta razoacuten es frecuente utilizar resistencias y condensadores de igual valor al objeto de simplificar la fabricacioacuten del circuito Con estas condiciones las ecuaciones se reducen a

( ) FFc AKACR

w

CCRR

=minus==

==

321

13

2143

(219)

Al objeto de que el error en ganancia y en fase dentro de la banda de intereacutes

sea despreciable hemos elegido una frecuencia de corte muy alta fc = 800 Hz pero muy inferior a la frecuencia de Nyquist

Tomando C = 47nF obtenemos un valor para las resistencias de 423kΩ y una

ganancia AF de 15858 (4005 dB) Por tanto la relacioacuten entre las resistencias utilizadas en el lazo de realimentacioacuten es de Ra = 17071 Rb Con objeto de minimizar el nuacutemero de valores utilizados asiacute como su dispersioacuten (razoacuten entre el menor y mayor valor de las resistencias) elegimos Ra = 423kΩ por lo que Rb = 248kΩ

Tomando para las resistencias (tolerancia del 5 y de 066 vatios) y para los

condensadores los valores comerciales maacutes proacuteximos (C1 = C2 = 47nF R3 = R4 = Ra = 4k3 y Rb = 2k4) la funcioacuten de transferencia del filtro resulta ser

22

2

2)(

cceq

cF

wswhswAsH

++= (220)

con una frecuencia de corte de 7875 Hz una ganancia efectiva AF de 15581 (38521 dB) y un amortiguamiento equivalente (heq) de 07209

29 LA RESPUESTA TOTAL DEL SISTEMA

La respuesta global viene dada por el producto de las funciones de transferencia del

sensor preamplificador y filtro antialiasing Si no despreciamos el polo maacutes alejado la funcioacuten de transferencia total viene dada por la siguiente expresioacuten

( )( )( ) 22

2

2222

2

2121)( 2

cceq

cFv

MCG

ooo

L

wswhswAA

sRCsLCswswssCsRGsH

++++++++minus

(221)

donde R = Ri + RL suma de la resistencia interna de la bobina y la resistencia de

carga y C es la capacidad del condensador de carga Pero la ecuacioacuten anterior puede aproximarse por la siguiente dentro del rango de

frecuencias de intereacutes (flt6250Hz) como ya se ha comentado

( )( )( ) FV

eqeqeq

AAwswsps

szsGsH 22

2

2)(

++++primeminus

(222)

47

siendo Grsquo la ganancia del sensor en la banda de paso z el cero real p el polo real dominante weq la nueva frecuencia natural del sistema cargado y ξeq el amortiguamiento efectivo equivalente (resultante del par de polos complejo conjugados)

En la tabla 2VI se muestran los valores de los paraacutemetros de la ecuacioacuten anterior

para los valores sentildealados en los puntos anteriores

Grsquo z p ξeq feq

175643 (4489 dB) 52632 74775 05358 06688 Hz

AV (seleccionable) AF625 (1592 dB) 1995 (2600 dB) 6325 (3602 dB) 156 (385 dB)

Tabla 2VI- Valores nominales de los paraacutemetros de la ecuacioacuten 222 correspondiente al sistema completo sismoacutemetro (con carga capacitiva) preamplificador y filtro La ganancia en tensioacuten del preamplificador se puede

seleccionar entre los tres valores indicados

Por tanto podemos amplificar (preamplificador y filtro) la salida del sensor en 1977

2985 oacute 3987 decibelios valores muy proacuteximos a los inicialmente proyectados Sentildealemos que aunque la frecuencia del teacutermino de 2ordm orden es de 06688 Hz la

frecuencia de corte del sistema es menor debido al efecto del polo y cero reales siendo de 065 Hz

En la figura 220 se muestra el error total cometido al efectuar la aproximacioacuten de la

ecuacioacuten (221) por la (222)

F

de

igura 220- Error relativo () en amplitud y fase cometido al aproximar la ecuacioacuten (221) por la (222) para la funcioacuten de transferencia total del sistema

Como puede apreciarse en la figura el error en amplitud es inferior al 02 (en

cibelios) mientras que en fase no supera el 8 siendo maacutes acusado a altas frecuencias

48

Por tanto para calibrar el instrumento se ajustaraacuten los paraacutemetros de la ecuacioacuten

(222) sobre los datos que se obtengan (ver capiacutetulo de Calibracioacuten) En el apeacutendice A se incluye la lista de componentes utilizados

210 EL RUIDO DEL SENSOR

La sensibilidad del sensor expresa la miacutenima sentildeal que es capaz de detectar Entendiendo por sentildeal tanto los microsismos como el ruido siacutesmico la sensibilidad estaraacute limitada por el ruido generado teacutermicamente en sus elementos disipativos tanto mecaacutenicos como electroacutenicos

El ruido del sensor presenta dos oriacutegenes El movimiento ldquobrownianordquo del sistema

mecaacutenico ldquomasa-muelle-amortiguadorrdquo asociado a la disipacioacuten de energiacutea mecaacutenica en forma de calor y que da cuenta del amortiguamiento de la masa y en segundo lugar el ruido generado en la resistencia interna de la bobina y en el circuito externo asociado (resistencia de carga y resistencia interna del condensador real) que da cuenta del proceso disipativo de la energiacutea eleacutectrica en forma de calor

Ademaacutes tendremos que antildeadir el ruido generado en el preamplificador (ruido de

tensioacuten y corriente del amplificador operacional) y sus resistencias asociadas No incluiremos el ruido generado en el filtro ya que su potencia seraacute al menos unas 400 veces menor (depende de la amplificacioacuten seleccionada) que la generada por el preamplificador y podemos despreciarlo

Aunque los elementos no disipativos no producen ruido las bobinas y condensadores

reales presentan ciertas fugas por lo que el modelo equivalente es el de una bobina o condensador ideal con una resistencia interna en serie o paralelo respectivamente

Esta generacioacuten de ruido es especialmente grave a bajas frecuencias donde la

respuesta del sensor es menor

2101 MOVIMIENTO BROWNIANO En 1827 el botaacutenico ingleacutes Brown observoacute un movimiento erraacutetico en zig-zag

de avance y retroceso de las partiacuteculas de polen suspendidas en el aire La teoriacutea cineacutetica que explica este fenoacutemeno a partir de los choques de las moleacuteculas del medio con las partiacuteculas se desarrolloacute con posterioridad a principios del pasado siglo XX

Tanto la teoriacutea cineacutetica claacutesica como la teoriacutea estadiacutestica de Maxwell-

Boltzmann coinciden en que la energiacutea cineacutetica media de las moleacuteculas es de ldquon2 kB Trdquo donde n es el nuacutemero de grados de libertad kB es la constante de Boltzmann y T la temperatura absoluta (Sears FW y Salinger GL 1980)

De acuerdo con este resultado un peacutendulo mecaacutenico con un grado de libertad

(como el vertical de la figura 21) y en equilibrio teacutermico tiene una energiacutea cineacutetica media dada por Bk T1

2 La explicacioacuten se encuentra en el intercambio de energiacutea

49

que se produce en la colisioacuten de las moleacuteculas con el peacutendulo Si el peacutendulo tuviese maacutes energiacutea acelerariacutea las moleacuteculas que colisionan mientras que si la energiacutea fuese inferior los choques de eacutestas incrementariacutean la aceleracioacuten del peacutendulo

Si aplicamos este principio a la ecuacioacuten 21 sustituyendo el teacutermino de la

izquierda debido al movimiento del suelo por la fuerza ejercida por la colisioacuten de las moleacuteculas sobre el peacutendulo y teniendo en cuenta que el movimiento de las moleacuteculas individuales es independiente e incorrelado podemos deducir (Aki y Richards 1980) la densidad espectral de potencia de la aceleracioacuten equivalente del movimiento browniano

( )Hz

mswM

TkuS ooB

nn

222 8 minus

== ξampamp (223) siendo kB la constante de Boltzmann (138 x 10-23 juliosK) y T la temperatura

absoluta ambiente (293 K) La densidad espectral de potencia del ruido Browniano es independiente de la

frecuencia siendo inversamente proporcional a la masa y directamente proporcional a su amortiguamiento y frecuencia natural

A efectos de contabilizar todos los ruidos presentes a la entrada del

preamplificador debemos convertir el ruido browniano (Snn) a su equivalente densidad espectral de tensioacuten por medio de la siguiente foacutermula (Rodgers 1992 ecuacioacuten 12)

HzV

wSjwTS nn

vvnn

22

2 )( sdot= (224)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica densidad espectral de tensioacuten en la entrada al

preamplificador

2102 RUIDO JOHNSON El ruido Johnson (Johnson 1927)se produce en los elementos disipativos

electroacutenicos esto es en las resistencias y es proporcional a su valor y a la temperatura (medida en escala absoluta) Los condensadores y bobinas son elementos almacenadores de energiacutea por lo que no deberiacutean producir este tipo de ruido pero debido a que los elementos reales presentan resistencia interna asociada podemos considerar a la bobina y al condensador como elementos ideales con una resistencia interna asociada en serie o paralelo respectivamente

Este ruido se origina debido al intercambio aleatorio de energiacutea teacutermica y de

potencial eleacutectrico y de corriente en la resistencia ldquoRrdquo no dependiendo del mecanismo de conduccioacuten y su densidad espectral de potencia es

( )HzV

Bnn TRkJ 24= (225)

50

Utilizando la ecuacioacuten (A27) del apeacutendice A de Rodgers (1992) calculada para un amplificador no inversor obtenemos la siguiente expresioacuten para la densidad espectral de potencia de tensioacuten a la entrada debido al ruido Johnson

[ ] [ ] [ ] thAARR

Binn ZRRTkJVV

Re4 212

21 1

2 ++= sdot (226)

donde Re[Zth] es la componente resistiva de la impedancia equivalente de Theacutevenin del sensor (incluyendo la impedancia de carga) y el subiacutendice ldquoirdquo se refiere a la entrada del preamplificador

Para calcular Zth basta aplicar el teorema de Theacutevenin sobre los terminales de

salida de la figura 22 cambiando la resistencia de carga por la impedancia propuesta (resistencia y condensador serie) Para simplificar los caacutelculos usamos las equivalencias mecaacutenicas y eleacutectricas

Tal y como sentildeala Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

seleccionamos la analogiacutea fuerza-corriente que se muestra en la tabla 2VI ya que cada elemento tiene una clara interpretacioacuten fiacutesica (Byrne 1961)

Sistema mecaacutenico Sistema eleacutectrico

Fuerza (par) Corriente (i) Masa (inercia) Condensador (C)

Coeficiente de friccioacuten viscosa Conductancia (1R) Constante de resorte Admitancia inductiva (1L)

Desplazamiento Enlace de flujo magneacutetico (ψ) Velocidad Tensioacuten (e v)

Tabla 2VI-Magnitudes anaacutelogas en la analogiacutea fuerza-corriente (Ogata 1980 Byrne 1961)

A partir de las ecuaciones (23) y (211) se puede construir el circuito

equivalente del sistema mecaacutenico-eleacutectrico donde la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo del sensor electromagneacutetico (velocidad) viene representada por un transformador (figura 221)

-Vs

M

1k 1 D

1G

L Ri

RL

C

Z th

Vth

Zth

in

respec

Figura 221- Circuito equivalente del transductor de velocidad (analogiacutea fuerza-corriente) y su equivalente de Theacutevenin donde ldquoLrdquo y ldquoRirdquo representan la inductancia y resistencia de la bobina tivamente El generador ldquo-Vsrdquo es la velocidad del suelo (ms-1) donde se ha incluido el signo para que

exista acuerdo en fase mientras que ldquoVthrdquo es su equivalente de Theacutevenin en voltios

51

Al resolver el circuito de la izquierda utilizando las relaciones entre tensiones

e impedancias del transformador ideal (Kuo 1966 paacutegina 263) obtenemos las siguientes expresiones

( )( ) )(2

)(

2

222

sTGs

wswsRLssZ

VsTV

voooiM

G

th

svth

sdot++++

minus=

sdot=

ξ (227)

donde ldquoTv(s)rdquo es la funcioacuten de transferencia del transductor de velocidad dado por la ecuacioacuten (212) Debe observarse que el signo negativo de la impedancia de Theacutevenin compensa el de la funcioacuten de transferencia y que aunque en la expresioacuten no aparezca la impedancia de carga eacutesta interviene en la expresioacuten que toma la funcioacuten de transferencia Por otro lado la expresioacuten para la tensioacuten de Theacutevenin concuerda con la ecuacioacuten (224) como era de esperar para la densidad espectral de tensioacuten equivalente al movimiento browniano expresado en teacuterminos de velocidad

Si bloqueamos la masa (para el Mark L4-C basta con invertir la posicioacuten del

sensor) la impedancia de Theacutevenin toma la siguiente expresioacuten

( )( )1

12 ++

++=

RCsLCsRLsCsRZ iL

th (228)

Debemos puntualizar que en la expresioacuten del ruido debemos utilizar la ecuacioacuten (227) pero la medida de ruido con sensor bloqueado puede realizarse directamente por lo que hemos incluido la expresioacuten a efectos de comprobacioacuten

De los 3 sumandos que componen el ruido Johnson soacutelo el tercero es funcioacuten

de la frecuencia variando proporcionalmente a la parte real de la impedancia de Theacutevenin calculada anteriormente En la figura 222 se muestra la componente disipativa de dicha impedancia ldquoversusrdquo la frecuencia

Figura 222- Impedancia de Theacutevenin en moacutedulo y fase Ademaacutes se representa la parte real (disipativa) y la imaginaria (no disipativa)

52

Podemos observar que la impedancia es principalmente disipativa algo mayor

para bajas frecuencias que para las altas y presenta un ligero aumento (resonancia) en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz)

Si bloqueamos la masa la resonancia desaparece (liacutenea punteada) Aunque no

se ha representado la componente no disipativa (parte imaginaria de la ecuacioacuten (228)) es menor que la componente disipativa

A partir de la curva de fase se observa que presenta efecto capacitivo (corriente

en atraso) entre 06 y 20 Hz mientras que el efecto es inductivo (corriente adelantada respecto a la tensioacuten) para el resto de las frecuencias A muy bajas frecuencias la fase es praacutecticamente nula y la impedancia se comporta como una resistencia praacutecticamente pura

En al caso de bloqueo de la masa el comportamiento es algo diferente El

comportamiento presenta efecto capacitivo hasta los 9 Hz mientras que para frecuencias mayores presenta un efecto inductivo Al igual que en el caso sin bloqueo a muy bajas frecuencias se comporta como una resistencia pura la principal diferencia estriba en que con el sensor bloqueado la tendencia es capacitiva (fase negativa aunque muy pequentildea)

2103 RUIDO DE TENSION EN EL PREAMPLIFICADOR El modelo de ruido para un amplificador no inversor lo podemos encontrar en

Rodgers (1992 apeacutendice A) y que presentamos en la figura 223

thV ooV

R12R

Rth

nnVnn-I

nn+I

Figura 223- Modelo de ruido de tensioacuten y corriente para un amplificador no inversor Todas las variables(excepto Vth) son densidades espectrales de potencia El subiacutendice ldquonnrdquo se refiere a los terminales de

entrada mientras que el subiacutendice ldquooordquo estaacute relacionado con la salida

53

La densidad espectral de potencia del ruido de tensioacuten referida a la entrada la

encontramos en Rodgers (1992 ecuacioacuten A17)

nnvnn VE = (229)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica ruido de tensioacuten La densidad espectral de ruido de tensioacuten para el amplificador operacional OP27 viene dada por

HzfeffeE ceHz

nVno

cenonn 72312 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (230)

2104 RUIDO DE CORRIENTE EN EL PREAMPLIFICADOR Para un amplificador operacional no inversor la corriente del ruido (Inn+) fluye

a traveacutes del sismoacutemetro (Rodgers 1992 apeacutendices A y B) y por tanto la densidad espectral de tensioacuten generada por la corriente de ruido es

nnthnnthnninn IZRR

RRIZIRR

RRE sdot⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

⎡+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+

=sdot+sdot⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

= +minus2

2

21

2122

21

21 (231)

donde el subiacutendice ldquoirdquo indica que la densidad espectral de ruido es generada por le corriente y hemos asumido que Inn+ = Inn- = Inn (Rodgers 1992)

En el caso del amplificador operacional OP27 la densidad espectral de

corriente viene dada por la siguiente expresioacuten

HzfiffiI ciHz

pAno

cinonn 1404012 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (232)

El ruido de corriente tomaraacute distinto valor para el caso de masa bloqueada del

que en realidad corresponde pero como ya hemos mencionado la medida con bloqueo de la masa es directa y sirve a modo de comprobacioacuten de caacutelculos

2105 EL RUIDO TOTAL DEL SENSOR El ruido total por tanto es la suma del ruido browniano de la masa el ruido

Jonhson generado en las resistencias y del ruido de tensioacuten y corriente del operacional utilizado

Debido a que los ruidos los hemos supuesto incorrelados se verifica el

principio de adicioacuten de potencias y por ello los hemos tratado de forma independiente

54

Por tanto la densidad espectral de ruido expresados en teacuterminos de tensioacuten a la entrada del preamplificador responde a la siguiente ecuacioacuten

innvnninnvnnvv EEJSP +++= (233)

Los sumandos de la ecuacioacuten anterior vienen dados por las ecuaciones (224)

(226) (229) y (231) respectivamente Conviene sentildealar que la expresioacuten para la impedancia de Theacutevenin (ecuacioacuten

(227)) variacutea si bloqueamos la masa (ecuacioacuten (228)) afectando tanto al ruido Johnson como al de corriente del operacional

Los modelos de ruido de tensioacuten y corriente del amplificador operacional

OP27 dados por las ecuaciones (230) y (232) respectivamente se han tomado de Rodgers (1992) y concuerdan con las especificaciones de Texas Instruments (2000)

En las figuras 224 y 225 se muestra la densidad espectral del ruido total y la

contribucioacuten de cada uno de los sumandos calculadas para la combinacioacuten del sensor Mark L4-C con el preamplificador no inversor OP27 sin y con bloqueo de la masa respectivamente Al objeto de poder compararlo con el ruido siacutesmico se presentan ademaacutes las curvas correspondientes a los modelos de alto y bajo ruido de Peterson

Figura 224- Densidad espectral de ruido expresado en teacuterminos de voltaje a la entrada delpreamplificador junto al modelo de bajo y alto ruido de Peterson Sensor sin bloquear

55

amsel

cordoRo

en frepre

hemThsierea

lim(cosegreclos

Figura 225- Densidad espectral de ruido medida en voltaje a la entrada del preamplificador conel sensor bloqueado Para comparacioacuten se presenta el NLNM y NHNM

Aunque las curvas de las figuras anteriores han sido calculadas para la maacutexima plificacioacuten la variacioacuten para las otras dos amplificaciones que pueden ser eccionadas es despreciable

Como puede apreciarse a bajas frecuencias domina el ruido generado por el de

riente del amplificador operacional utilizado mientras que para altas frecuencias mina el ruido Johnson coincidiendo con los resultados de Riedesel et al (1990) y dgers (1992 y 1994)

El efecto de la resonancia en el valor de la impedancia de Theacutevenin (analizado

el punto 2102) no es importante debido a que se presenta en el rango de cuencias del pico del ruido microsiacutesmico por lo que este efecto en el ruido del amplificador es inferior al ruido siacutesmico

El teacutermino que tiene mayor influencia en el ruido Johnson para el disentildeo que

os utilizado es el producido por la componente disipativa de la impedancia de eacutevenin es decir el producido por combinacioacuten del sensor e impedancia de carga ndo unas 1000 veces mayor que el correspondiente a las resistencias de la limentacioacuten del operacional

En ausencia de preamplificador el ruido es principalmente tipo Johnson y

ita la capacidad del sensor para el estudio del ruido siacutesmico A bajas frecuencias rte del ruido Johnson con la curva NLNM) el liacutemite se presenta en 005 Hz (20 undos) para un Mark L4-C (Havskov y Alguacil 2003) Este liacutemite se encuentra ortado por el ruido generado en el preamplificador hasta 01 Hz coincidiendo con resultados de Rodgers (1992 y 1994)

56

Anaacutelogamente podemos observar que el Mark L4-C sin amplificador no puede

resolver el ruido siacutesmico a partir de unos 15 Hz Nuevamente el ruido generado por el preamplificador lo recorta hasta los 11Hz pero en este caso la diferencia no es tan apreciable

Riedesel et al (1990) obtiene mejores resultados con el operacional icl421de

General Electric que con el OP27 de Texas Instruments (antiguamente de Precision Monolitics) presentando un liacutemite inferior de 006 Hz pero debemos observar que utiliza una configuracioacuten inversora en el preamplificador en ambos casos

Rodgers (1992 y 1994) estudia el ruido para el caso del operacional OP27 no

inversor obteniendo resultados similares Se hace notar que si el ruido siacutesmico presente se ajusta al modelo de alto ruido

de Peterson (NHNM) el ancho de banda en el que el Mark L4-C puede observarlo aumenta considerablemente desde 0025Hz (40 segundos) hasta maacutes allaacute de los 100 Hz Como ya se comentoacute en el punto 28 (figura 216) el ruido siacutesmico esperado para las estaciones de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho presenta una densidad espectral intermedia entre el modelo de bajo y alto ruido Por ello podemos esperar resolver el ruido siacutesmico maacutes allaacute de los 10 segundos y por encima de los 11 Hz

En la figura 226 se muestra la densidad espectral en aceleracioacuten del ruido y de

los modelos de Peterson ya que es la forma maacutes utilizada en muchas de las referencias Debe observarse que las conclusiones no variacutean ya que la uacutenica diferencia con la figura 224 es que todas las curvas se dividen por el cuadrado de la funcioacuten de transferencia y se multiplican por el cuadrado de la frecuencia angular (paso de densidad espectral de velocidad a la correspondiente en aceleracioacuten)

Figura 226- Densidad espectral de ruido en aceleracioacuten frente a los modelos de ruido de Peterson (NLNM y NHLM)

57

En la figura se observa que el ruido browniano es despreciable frente al ruido

total en todo el espectro Ademaacutes se mantiene inferior a cualquiera de las demaacutes contribuciones excepto en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz) que es del mismo orden que el ruido de tensioacuten originado por el amplificador operacional OP27

En definitiva hemos modificado los disentildeos usualmente empleados en dos

sentidos introduccioacuten de un condensador en serie con la resistencia de carga y la configuracioacuten no inversora del preamplificador

El efecto que produce el condensador sobre el ruido radica principalmente en

un ligero aumento del ruido Johnson a bajas frecuencias despreciable debido a que en este rango de frecuencias domina el ruido de corriente del amplificador operacional

En cuanto a la configuracioacuten no inversora provoca que la corriente fluya por el

sensor aumentando el ruido de corriente ldquoEnnirdquo pero se compensa por el uso de resistencias maacutes pequentildeas y al hecho de tener una impedancia de entrada muy alta

Finalmente destacar que la configuracioacuten utilizada aumenta el ancho de banda

del sensor manteniendo la misma ganancia para altas frecuencias y aumentaacutendola en el orden de 5 dB en las bajas (inferiores a la frecuencia de corte) sin incrementar de forma apreciable el ruido total

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59

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60

CAPITULO 3

SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31Introduccioacuten 62 32Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

33El convertidor AD sigma-delta 67

331 Sobremuestreo 69 332 Filtros anialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystal 71

34Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 74

341 El protocolo EPP 74 342 La interface Serie-Paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35Sincronismo y base de tiempos 83 36La fuente de alimentacioacuten 84 37Bibliografiacutea 86

61

31 INTRODUCCIOacuteN

Los sistemas de adquisicioacuten podemos clasificarlos en tres categoriacuteas baacutesicas (Trnkoczy et al 2002) atendiendo a la tecnologiacutea utilizada analoacutegicos mixtos y digitales

bull Los sistemas de adquisicioacuten analoacutegica trabajan con variables eleacutectrico-mecaacutenicas registrando las sentildeales sobre papel o cinta Presentan un bajo margen dinaacutemico y poca resolucioacuten Estos sistemas pueden ser portaacutetiles como el sistema desarrollado por Prothero et al (1971) o bien operar por telemetriacutea como la red CALNET (Bakun et al 1994) en sus inicios Actualmente se encuentra en desuso aunque todaviacutea los podemos encontrar formando parte de sistemas mixtos como por ejemplo en la red de corto periodo del ROA y la RSUG (Red siacutesmica de la Universidad de Granada) que mantienen el registro sobre tambor principalmente por tradicioacuten

bull Los sistemas mixtos utilizan sistemas analoacutegicos hasta la recepcioacuten de datos en la estacioacuten Central (normalmente viacutea radio) donde se efectuacutea la conversioacuten a digital tras demultiplexar las sentildeales Posteriormente los datos son procesados y archivados digitalmente utilizando un PC Aunque tambieacuten presentan un bajo rango dinaacutemico presentan la ventaja de beneficiarse de las teacutecnicas de procesado digital y su bajo coste Muchas redes locales de corto periodo utilizan este tipo de sistemas como las ya mencionadas del ROA y RSUG (Alguacil 1986) aunque no se utilizan en nuevas instalaciones

bull En los sistemas digitales uacutenicamente el sensor y su electroacutenica asociada son analoacutegicos El rango dinaacutemico suele ser mucho mayor que en los sistemas anteriores dependiendo principalmente del convertidor AD utilizado desde 72 dB (12 bits) hasta 140 dB (24 bits) Estos sistemas se desarrollaron a partir de finales de los 70 paralelamente a la difusioacuten y desarrollo de los ordenadores personales Un buen ejemplo es el descrito por Bolt et al (1988) utilizado en la red BDSN (Berkley Digital Seismograph Network) o por Muntildeoz et al (1986) para una red siacutesmica digital portaacutetil capaz de operar durante una crisis volcaacutenica La capacidad de proceso el consumo de potencia y la resolucioacuten de los conversores ha evolucionado de forma que hoy en diacutea los disentildeos son mucho maacutes potentes y versaacutetiles

Como ya hemos mencionado en los sistemas digitales soacutelo el sensor y su electroacutenica

continuacutean siendo analoacutegicos El diagrama de bloques se representa en la figura 31

Figura 3 1- Diagrama de bloques de un sistema de adquisicioacuten digital moderno La entrada del sensor se refiere a la salida de los amplificadores analoacutegicos con sus filtros (incluyendo el filtro antialiasing) El GPS

puede estar conectado bien al digitizador bien al ordenador (Havskov y Alguacil 2003)

62

32 CONVERSION ANALOGICO-DIGITAL

Como se observa en la figura 31 el primer paso que debemos efectuar es la

conversioacuten a forma digital de la salida analoacutegica del sistema sensor Debemos observar que con el teacutermino digital nos referiremos (al igual que en la mayoriacutea de textos) a su acepcioacuten general es decir a una sentildeal discreta (muestreada a intervalos de tiempo) y digital (amplitud cuantizada en niveles discretos)

El proceso de conversioacuten analoacutegico-digital involucra por tanto dos procesos

Primero debemos muestrear la sentildeal en determinados instantes de tiempos y en segundo lugar debemos traducir la amplitud de la muestra a un valor numeacuterico siguiendo un determinado coacutedigo es decir cuantificar o digitalizar

321 TEOREMA DE MUESTREO (DISCRETIZACION)

La operacioacuten de muestreo de una sentildeal viene definida por la ecuacioacuten

suminfin

minusinfin=

+=n

nTttfnTf )()()( δ (31)

Pero para que la sentildeal f(t) pueda ser reconstruida a partir de sus muestras el

teorema de muestreo impone que la sentildeal no debe tener energiacutea por encima de la mitad de la denominada ldquofrecuencia de Nyquistrdquo (normalmente coincide con la frecuencia de muestreo ldquo Tfm ∆= 1 ldquo) Dicho de otra forma si queremos muestrear una sentildeal de banda limitada ldquoWrdquo debemos elegir una frecuencia de muestreo de al menos el doble de la frecuencia mayor de las componentes espectrales de la sentildeal (frecuencia de Nyquist fN=2W)

Cuando la sentildeal no sea limitada en banda o la frecuencia de muestreo sea

inferior a la de Nyquist se produce el fenoacutemeno denominado ldquoaliasingrdquo o solape Este fenoacutemeno que se evita utilizando filtros ldquoantialiasingrdquo es ampliamente conocido y es explicado en detalle en numerosos textos como por ejemplo Scherbaum (1996) y Hernando Raacutebanos (1982)

En la praacutectica si el espectro de la sentildeal tiende asintoacuteticamente a cero y

elegimos una frecuencia de muestreo suficientemente alta el efecto de solapamiento puede ser despreciado

Debemos observar que la secuencia infinita de muestras ldquof(nT)rdquo de la ecuacioacuten

(31) toma los valores originales de la amplitud de la sentildeal en los instantes muestreados y por tanto la amplitud puede tomar cualquier valor real (analoacutegico)

En la figura 32 se muestra graacuteficamente todo el proceso de muestreo tanto en

el plano temporal como su equivalencia en el dominio de la frecuencia Supondremos que la sentildeal se ha cuantizado y se incluye la interpretacioacuten de la transformada discreta de Fourier

Otro aspecto importante que se ha tenido en cuenta radica en el hecho de que

siempre trabajamos con ventanas temporales de mayor o menor duracioacuten y no con la sentildeal muestreada que seriacutea de duracioacuten infinita

63

x(t)

t

|x(t)|

f

f

f

f

f

f

f

t

t

t

t

t

t

( a )

( b )

( c )

( d )

( e )

( f )

( g )

Figura 3 2- Esquema del proceso de muestreo visto desde el plano temporal (izquierda) y del de la frecuencia (derecha) a) Sentildeal original b) Tren de impulsos a intervalos ∆T c) Resultado de la multiplicacioacuten

temporal de ldquoardquo y ldquobrdquo d) Ventana temporal (fichero) e) Multiplicacioacuten temporal de ldquocrdquo y ldquodrdquo f) Tren de deltas en frecuencia g) Multiplicacioacuten en frecuencia de ldquoerdquo y ldquofrdquo (Hernando Raacutebanos 1982)

64

El efecto de ldquoventanearrdquo la sentildeal en el dominio del tiempo se corresponde con

la convolucioacuten en el dominio de la frecuencia del espectro de la sentildeal con una funcioacuten ldquosincrdquo cuyo ancho es inversamente proporcional a la duracioacuten ldquoτrdquo de la ventana Ya que la funcioacuten delta se puede interpretar como el liacutemite de la funcioacuten ldquosincrdquo cuando ldquo1τ rarr 0rdquo el error cometido en el caacutelculo del espectro seraacute menor cuanto mayor sea la duracioacuten de la ventana

Finalmente debemos observar que aunque la sentildeal es discreta su espectro es

continuo Al efectuar la transformada discreta de Fourier muestreamos de hecho el espectro de la sentildeal en el dominio de la frecuencia El resultado equivale a suponer que la sentildeal ldquoventaneadardquo es perioacutedica (figura 32 g)

322 MUESTREO PRACTICO

En la praacutectica es imposible implementar un delta de Dirac efectuaacutendose el muestreo real mediante un pulso de muy corta duracioacuten muestreo instantaacuteneo Desde el punto de vista de la transformada de Fourier esto significa convolucionar el espectro de la sentildeal original no con un tren o ldquopeinerdquo de deltas sino con un peine de funciones ldquosincrdquo Es el denominado efecto de apertura por el que el espectro aparece modulado por una funcioacuten ldquosincrdquo (muestreo instantaacuteneo) que seraacute menos acusado cuanto menor sea la duracioacuten del pulso muestreador

sumsum minussdot=hArrminussdot=m

sspim

pi mffXfPffXmTtpmTxtx )()()()()()( (32)

donde ldquoxpi(t)rdquo es la sentildeal muestreada T y fs son el intervalo y la frecuencia de muestreo respectivamente ldquop(t)rdquo es el pulso muestreador y ldquoP(f)rdquo su correspondiente espectro

El tren de pulsos muestreadores se ven multiplicados por la muestra de la sentildeal

en el instante correspondiente En frecuencia el espectro perioacutedico de la sentildeal muestreada se ve modulado por la forma del espectro del pulso muestreador

Otra forma de realizar el muestreo praacutectico es el denominado muestreo natural

donde el espectro no se ve distorsionado aunque en cada armoacutenico aparezca multiplicados por un factor de escala (Hernando Raacutebanos 1982)

sumsum minussdotsdot=hArrminussdot=m

ssspnm

pn mffXmfPffXmTtptxtx )()()()()()( (33)

Podemos ver como el tren de pulsos se encuentra multiplicado por la sentildeal

original y no por su muestra mientras que en el plano de la frecuencia el espectro se encuentra multiplicado por un factor de escala constante pero que variacutea de un armoacutenico a otro

A pesar de los efectos mencionados si el muestreo se ha efectuado

correctamente (teorema de muestreo) siempre podriacuteamos recuperar la sentildeal original analoacutegica mediante el filtro interpolador adecuado

65

323 CUANTIZACION O DIGITALIZACION

El proceso de cuantizacioacuten se encarga de traducir la amplitud (todaviacutea

analoacutegica) a un valor numeacuterico siguiendo un coacutedigo binario En la figura 33 se muestra un simple ADC que traduciriacutea la tensioacuten analoacutegica

ldquoVINrdquo a un valor numeacuterico representado por 2 bits

e

Figura 3 3- Esquema de un ADC de 2 bits VIN representa la tensioacuten de la sentildeal que deseamos cuantizar VRef s el voltaje de referencia L1 L2 y L3 son las salidas de los respectivos comparadores que es codificado en los

dos bits de salida B0 y B1 (Havskov y Alguacil 2003)

Como podemos observar se compara la tensioacuten de entrada con tres tensiones generadas a partir de la tensioacuten de referencia VRef Si la tensioacuten de entrada es mayor o igual que una de estas tensiones (pe la correspondiente a L2) tambieacuten seraacute mayor que las de menor valor por ello soacutelo hay 4 combinaciones o estados posibles para L1 L2 y L3 El codificador traduce estos cuatro estados posibles representaacutendolos en binario con dos bits

Aunque en nuestro ejemplo soacutelo hemos utilizado tensiones positivas el

cuantizador debe poder evaluar tanto voltajes positivos como negativos El problema presenta varias soluciones pe antildeadir otro ADC con referencia negativa o sumar a la sentildeal de entrada la mitad de la tensioacuten de referencia La codificacioacuten binaria se realiza en la mayoriacutea de los casos en complemento a dos representando asiacute tanto nuacutemeros positivos como negativos Para un convertidor de n bits obtenemos 2n-1 cuentas negativas y 2n-1 positivas (incluyendo el cero)

Muchos convertidores AD reales realizan ambos procesos en un solo circuito

integrado aunque algunos requieren un circuito ldquoSample and Holdrdquo para mantener la tensioacuten de la muestra inalterable mientras se realiza el proceso de cuantizacioacuten

324 RUIDO DE CUANTIZACION

La tensioacuten correspondiente al bit menos significativo (LSB) es el ldquocuantumrdquo o salto de tensioacuten entre dos valores binarios consecutivos

nFSVQ

2= (34)

66

siendo ldquonrdquo el nuacutemero de bits y ldquoVFSrdquo el fondo de escala desde el miacutenimo valor negativo al maacuteximo positivo

Al cuantificar en niveles discretos se comete un error de redondeo o

cuantizacioacuten La densidad de probabilidad del error es plana entre plusmnQ2 lo que representa un ruido blanco de varianza Q212 (Scherbaum 1996)

En la figura 34 se muestra el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con una

tensioacuten de referencia de 10 voltios en funcioacuten de la tensioacuten de entrada asiacute como el error cometido

Figura 3 4- Relacioacuten entre la tensioacuten de entrada y el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con tensioacuten de referencia de 10 voltios En la figura inferior se muestra el error siendo Q el valor de un cuantum (LSB)

33 EL CONVERTIDOR AD SIGMA-DELTA

La teacutecnica utilizada por los convertidores Sigma-Delta se basa en una integracioacuten continua y sobremuestreo (modulador) en combinacioacuten con filtros digitales paso-bajo

En la figura 35 se muestra el diagrama de bloques de un convertidor Delta-Sigma de

una etapa asiacute como la salida digital despueacutes del proceso de filtrado y decimacioacuten Los elementos baacutesicos son un sumador el integrador un ADC (de baja resolucioacuten

usualmente de 1 bit) y un DAC de 1 bit (convertidor digital-analoacutegico) El integrador funciona como un filtro paso bajo (en los convertidores reales

normalmente se componen de varias etapas) La componente DC de la salida del circuito sumador (amplificador diferencial) presenta un gran problema por lo que en realidad se disentildean como filtros paso banda con una frecuencia de corte pasa alta suficientemente baja (Havskov y Alguacil (2003) box 41)

El caso representado en la figura 35 se refiere a un ADC de plusmn1V de fondo de escala

empleando como sentildeal de entrada un sismo sinteacutetico de alta resolucioacuten (mayor de 22 bits) y suponiendo un muestreo de 8Kbitss para el modulador El convertidor DA de 1bit situado en el lazo de realimentacioacuten proporciona plusmn1V para un bit uno o cero respectivamente Ejemplos numeacutericos asiacute como una explicacioacuten completa del proceso pueden encontrarse en Havskov y Alguacil (2003 paacuteginas 90-92)

67

Circ

uito

Sum

ad

or

Inte

gra

do

rA

DC

1 b

it

DAC 1b

it

Filtr

os

dig

itale

s+

-

Entr

ad

aAn

aloacute

gic

aSa

lida

Dig

ital

Figura 3 5- Esquema de un convertidor Delta-Sigma de una etapa con un rango de conversioacuten de plusmn 1V yuna relacioacuten de decimacioacuten de 80

68

El filtrado digital se ha realizado en dos etapas con filtros FIR paso bajo de 50 puntos y una frecuencia de corte de ldquo08R fmrdquo donde ldquoRrdquo es el factor de decimacioacuten en cada etapa y ldquofmrdquo es la frecuencia de muestreo de la entrada al filtro La velocidad de muestreo finalmente obtenida es de 100 mps (factor de decimacioacuten total de 80)

Debe observarse que todas las sentildeales representadas en la figura son analoacutegicas

excepto las salidas del convertidor AD (ADC de 1 bit) y la correspondiente salida de la fase de filtrado y decimacioacuten Esta uacuteltima se ha escalado para representar la tensioacuten correspondiente en lugar del nuacutemero de cuentas al objeto de compararla con la entrada original

La resolucioacuten de la sentildeal de salida es de 66 bits algo superior a la teoacuterica (como

veremos) debido a que la fase de filtrado se ha efectuado utilizando la maacutexima resolucioacuten del ordenador

331 SOBREMUESTREO

La razoacuten sentildeal-ruido (SNR) de un conversor AD ideal viene dada por (Texas Instruments 1998)

761026)( +sdotasymp NdBSNRmax (35)

siendo N el nuacutemero de bits Ya que el ruido de cuantizacioacuten es independiente de la velocidad de muestreo

(Asch 2002) al sobremuestrear extendemos la potencia del ruido sobre un mayor ancho de banda Al filtrar la sentildeal sobre la banda de intereacutes eliminando el ruido en las frecuencias maacutes altas incrementamos la SNR

)(log10761026)( 10 kNdBSNRmax sdot++sdotasymp (36) Comparando las ecuaciones (35) y (36) es faacutecil deducir la relacioacuten entre el

incremento en resolucioacuten (nuacutemero de bits) y el factor de decimacioacuten En la figura 36 se ilustran ambos efectos

Figura 3 6- Reduccioacuten de la potencia de ruido en un sistema sobremuestreado y relacioacuten entre el incremento del SNR y el factor de decimacioacuten En la tabla se indican para los valores de ldquokrdquo sentildealados con ciacuterculos en la

figura los incrementos del SNR y del nuacutemero de bits sobre el sistema original (Asch 2002)

69

Como puede verse en la tabla de la figura en el caso de un valor de k=80 como el utilizado en el ejemplo anterior la resolucioacuten final teoacuterica seriacutea de 416 bits en lugar de los 66 bits mencionados

332 FILTROS ANTIALIASING FIR

Havskov y Alguacil (2003) muestran como los filtros antialiasing analoacutegicos con gran atenuacioacuten en la banda de rechazo necesarios con ADCrsquos de alta resolucioacuten son difiacuteciles de implementar La teacutecnica de sobremuestreo permite suavizar las restricciones impuestas a estos filtros Incluso el integrador de un ADC Sigma-Delta realiza funciones de filtro paso bajo pero la sentildeal sobremuestreada necesita de filtros antialiasing (loacutegicamente digitales) previos a la decimacioacuten

Cualquier filtro digital lineal y causal presenta una funcioacuten de transferencia en

el dominio de la transformada ldquozrdquo de la siguiente forma

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

++++++

=+

==

sum

sumK

K1

1

11

1

0

11)()()( (37)

donde siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo La correspondiente ecuacioacuten de diferencias viene dada por

[ ] [ ] [ ]sumsum==

minussdotminusminussdot=N

kk

M

jj knyajnxbny

10 (38)

Las ecuaciones (37) y (38) definen filtros realimentados denominados IIR

por tener una respuesta impulsiva infinita Si los coeficientes ldquoakrdquo son nulos filtros FIR la salida del filtro soacutelo dependeraacute de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (con una duracioacuten de M muestras)

Aunque los filtros FIR requieren un gran nuacutemero de coeficientes para obtener

respuestas con cortes abruptos presentan la ventaja de ser siempre estables Ademaacutes los filtros de fase lineal o nula son faacuteciles de implementar

Scherbaum (1996) sentildeala que las teacutecnicas usualmente utilizadas limitan el

nuacutemero de coeficientes de los filtros FIR a un maacuteximo de 100 Esta limitacioacuten hace que en la mayoriacutea de los casos la decimacioacuten se efectuacutee en varias etapas

La mayoriacutea de los ADCrsquos utilizan filtros FIR de fase lineal o fase cero pero

presentan el conocido fenoacutemeno de generacioacuten de artefactos precursores no siempre faacutecilmente identificables que pueden ser corregidos a posteriori (Scherbaum y Bouin 1997 Scherbaum 1997 [1] y [2]) Son los denominados filtros ldquoacausalesrdquo y su ecuacioacuten de diferencias (Havskov y Alguacil 2003) semejante a (38) es

[ ] [summinus

=

minussdot=minus1

02

M

jj

M jnxbny ] (39)

70

donde la salida no soacutelo depende de las muestras previas sino tambieacuten de muestras posteriores

333 EL CONVERTIDOR CS5323CS5322 DE CRYSTAL

El modulador analoacutegico CS5323 junto con el filtro digital CS5322 funcionan como un convertidor de alta resolucioacuten de 24 bits basados en la modulacioacuten Delta-Sigma (Crystal 1995)

El modulador CS5323 utiliza una arquitectura de 4ordm orden con un conversor

AD de 1 bit y sobremuestreo de 256 Kmuestras por segundo (frecuencia de reloj de 1024 MHz)

El CS5322 implementa 3 filtros FIR antialiasing de fase lineal que aplica en

cascada con la correspondiente decimacioacuten La salida se puede seleccionar para los siguientes periodos 16 8 4 2 1 05 y 025 milisegundos (DECA DECB y DECC del Switch S1)

En el disentildeo del prototipo se ha utilizado un esquema electroacutenico (en la figura

37 se muestra el circuito utilizado y el listado de componentes puede encontrarse en el apeacutendice A) siguiendo las recomendaciones y las especificaciones teacutecnicas del conversor asiacute como de la tarjeta de evaluacioacuten CDB5323 (Cirrus Logic 1998)

Se ha fijado la frecuencia de reloj en 1024 MHz seleccionaacutendose una

velocidad de muestreo de 125 mps (Swicth S1 DECA=1 DECB=0 y DECC=0) siendo el valor tiacutepico del rango dinaacutemico de 129 dB

Para la frecuencia de muestreo seleccionada el conjunto de filtros FIR

presentan una banda cuasi-plana hasta los 466 Hz (con un rizado inferior a 01 dB) y una frecuencia de corte (-3dB) de 515 Hz La banda eliminada se mantiene por debajo de ldquo-130 dBrdquo

La accioacuten de los filtros FIR presenta un retardo de grupo constante de 232

milisegundos (valor teoacuterico retardo de 29 muestras) que deberaacute ser corregido a posteriori (Crystal 1995)

El rango de conversioacuten (fondo de escala) es de plusmn10V (VREF = +10 V) con una

corriente de entrada de 1 mA en el pin 4 (IREF) del modulador analoacutegico CS5323 El circuito presenta ligeras modificaciones sobre el indicado por Cirrus Logic

(1998) Principalmente en lo que se refiere al control de las sentildeales de reinicializacioacuten (reset RST) y sincronismo (SYNC) necesarias para iniciar el proceso de conversioacuten

El conector de salida presenta las sentildeales correspondientes a los datos serie

(SOD) las sentildeales de reloj (SCLK y CLK) la sentildeal de dato disponible (DRDY) y las sentildeales de entrada mencionadas de reset y sincronismo

Se han incluido 4 puntos de test para las alimentaciones (puntos Tp1 a TP4) y

otros tantos para las sentildeales de salida ldquoSOD SCKL CLK y nDRDYrdquo)

71

++ R

5

R6

R7

R9

R10

R11

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

SENtilde

AL

R12

C10

+

C11

C12

C13

C14

C15

+C16

228

22

1510 5

U3

VA+

(+5V

)

Tp1

AG

ND

Vref

(10V

)T

p2

R8

VA-

(-5V

)

Tp3

C17+

C18

228

22

1510 5

U4

U5C

LK

J2

14 178

1 7814

C19

DECA

DECB

DECC

PWDN

HnS

CSEL

TDATA

U6

S2U

SEO

R

OR

CA

L

SID

nER

RO

R

RSE

L

nCS

Rn

W

R16

C20

R15

S1

C21

Tp4

VD

(+5V

)

U7

DG

ND

R17

R18

J3C22

R19

R14

R13

R20

C23RST

SYN

C

R21

+

C24

J4SOD

SCLK

____

__D

RD

Y

SYNCRST

+5V

+5V

SOD SC

LK

______DRDY

1 7814U8

1 7814CLK

Figura 3 7- Esquema electroacutenico del AD

72

Ademaacutes del retardo producido por los filtros FIR existe un retardo hardware en

las sentildeales presentes en el conector J4 de 8 ns para la sentildeal nDRDY y 16 ns para las sentildeales SCLK CLK y los datos serie SOD

La sentildeal nDRDY seraacute utilizada para la datacioacuten de la muestra por lo que hay

que tener presente que se encuentra invertida (loacutegica negativa) respecto a la original producida por el integrado CS5322 y tiene una duracioacuten de 234375 micros plusmn 25 ns

Como ya hemos mencionado el CS5322 se encarga de los procesos de filtrado

y decimacioacuten (figura 38) pudiendo encontrar los coeficientes de los 3 filtros FIR en Johnston (1996)

Como se aprecia en el esquema de filtrado el FIR 2 puede programarse para obtener diversos factores de decimacioacuten mientras que los FIR 1 y 3 presentan un factor de decimacioacuten fijo de 8 y 2 respectivamente El FIR 2 actuacutea hasta nueve veces de forma recurrente y decima los datos en un factor de dos en cada paso Los resultados son almacenados en 9 registros de 50 bits El FIR 3 actuacutea sobre el registro correspondiente para obtener la frecuencia de muestreo seleccionada situando su salida en el registro serie de salida de 24 bits

Asch (2002) analiza la pareja CS53215322 utilizada por los sistemas de

adquisicioacuten de Reftek y Guumlralp El modulador CS5321 es semejante al utilizado en este trabajo pero con un fondo de escala de plusmn5V Ademaacutes los sistemas de adquisicioacuten mencionados utilizan una frecuencia de reloj de 512 kHz

La respuesta de total de los filtros para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

utilizando un reloj de 1024 MHz puede encontrarse en las figuras 1 y 3 de las caracteriacutesticas teacutecnicas (Crystal 1995)

Figura 3 8- Diagrama de bloques de los filtros digitales FIR implementados en el CS 5322 (Johnston 1996)

73

34 ADQUISICIOacuteN DE DATOS POR EL PUERTO PARALELO

El puerto paralelo de cualquier PC consiste en 17 liacuteneas de sentildeales y 8 de masa Estas sentildeales se dividen en 3 grupos

bull Liacuteneas de control (4 liacuteneas) siempre de salida (visto desde el PC) bull Liacuteneas de estado (5 liacuteneas) son de entrada bull Liacuteneas de datos (8 liacuteneas 1 byte) originalmente de salida aunque actualmente

son de entrada-salida (dependiendo del modo seleccionado) Originalmente el puerto paralelo se disentildeoacute para el control de impresoras por lo que

las liacuteneas de datos eran uacutenicamente de salida (modo SPP) pero en 1994 se aprueba el estaacutendar IEEE 1284 que permite la bidireccionalidad del puerto Diversas resentildeas histoacutericas pueden encontrarse faacutecilmente por ejemplo en Yoson (2002) y en Warp Nine Engineering (2002)

Este estaacutendar presenta dos niveles (Texas Instruments 1999) compatibles con la

interface original El primero utiliza una configuracioacuten ldquoopen drainrdquo mientras que el segundo emplea la denominada configuracioacuten ldquototem-polerdquo que permite una mayor longitud de cable y velocidades maacutes altas

El estaacutendar define 5 modos de transferencia de datos ampliamente conocidos y que

pueden ser encontrados faacutecilmente nuevamente recomendaremos la descripcioacuten efectuada por Yoson (2002) y Warp Nine Engineering (2002)

De todos ellos hemos seleccionado el modo EPP (Enhanced Parallel Port) que

permite una transferencia de datos bidireccional a alta velocidad y es el recomendado Texas Instruments (1999) y Warp Nine Engineering (2002) para adquisicioacuten de datos

341 EL PROTOCOLO EPP

El protocolo EPP permite la transferencia bidireccional tanto de datos como de direcciones Cada transferencia se realiza en un solo ciclo del bus logrando velocidades de transferencia entre 500KB y 2MB por segundo (Warp Nine Engineering 2002) ya que el ciclo es controlado por hardware al contrario que en los puertos estaacutendar SPP (modo byte)

Yoson (2002) sentildeala que la direccioacuten del puerto EPP no puede ser la 3BCh ya

que eacutesta corresponde al antiguo puerto SPP y no puede proporcionar los registros necesarios

Ya que tarjeta ldquoembeddedrdquo utilizada PCM-4823 (PC monoplaca basado en

486) soporta todos los modos posibles configuraremos el puerto paralelo con la direccioacuten 378h la IRQ7 y modo EPP tipo 19 (totalmente compatible con IEEE 1284) desde el ldquosetuprdquo Los registros de este protocolo se indican en la tabla 3I

Los registros 5 a 7 son utilizados algunas veces por diversos moacutedulos y

pueden emplearse para implementar interfaces de 16 y 32 bits

74

Nombre Offset Modo RW Descripcioacuten SPP (datos) +0 SPPEPP W Estaacutendar SPP SPP (estado) +1 SPPEPP R Lee las liacuteneas de estado (entrada) de la interface SPP (control) +2 SPPEPP W Escribe el estado de las liacuteneas de control EPP (direccioacuten) +3 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de direcciones EPP (datos) +4 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de datos No definido +5 - +7 EPP No asignado Puede utilizarse para transferencias de 16 y 32 bits

Tabla 3 I - Definiciones de los registros utilizados por el protocolo EPP donde R= Lectura y W=escritura Debido a que en numerosos casos la nomenclatura de los pines del puerto se

refieren al protocolo SPP original en la tabla 3II se indica la correspondiente nomenclatura definida para el modo EPP

Sentildeal SPP Sentildeal EPP IO Comentarios

NSTROBE nWRITE Salida W=0 R=1 NAUTOFEED nDATASTB Salida Ciclo IO de datos en proceso cuando es baja NSELECTIN nADDRST Salida Ciclo IO de direcciones cuando es baja (Siempre alta) NINIT nRESET Salida Reset del perifeacuterico = 0 NACK nINTR Entrada Peticioacuten de interrupcioacuten generada por el perifeacuterico BUSY nWAIT Entrada Perifeacuterico listo para iniciar ciclo = 0 finalizar ciclo=1 D[81] AD[81] Bi-Dir Liacuteneas de datosdirecciones PE Usuario Entrada ----- SELECT Usuario Entrada ----- NERROR Usuario Entrada -----

Tabla 3 II - Definiciones de las sentildeales EPP Las negrillas indican las sentildeales que utilizaremos y las que comienzan por ldquonrdquo indican loacutegica negativa (activas cuando estaacuten bajas) ldquordquo Liacuteneas que pasan fiacutesicamente a

traveacutes de un inversor De los diversas formas de transferencia posibles soacutelo utilizaremos los ciclos de

lectura de datos por lo que algunas liacuteneas del puerto no seraacuten utilizadas Para iniciar un ciclo de lectura de datos es necesario que el perifeacuterico genere la

sentildeal de interrupcioacuten (ACK) y disponer de la subrutina ISR correspondiente El ldquohandshakerdquo del ciclo de lectura comienza cuando el PC recibe la peticioacuten

de interrupcioacuten y la ISR ejecuta el ciclo de Entrada-Salida (IO) sobre el puerto 4 (Tabla 3I) Las sentildeales que intervienen se muestran en la figura 39

Como se aprecia en la figura toda la transferencia de datos (1 byte) se realiza

en un solo ciclo del bus del PC Ademaacutes la transferencia se realiza de forma asiacutencrona adaptaacutendose al dispositivo maacutes lento de forma automaacutetica y por tanto la transferencia es transparente tanto al PC como al perifeacuterico

Debemos sentildealar que la sentildeal ldquonIORrdquo es interna al PC (generada por la CPU en

respuesta a la interrupcioacuten solicitada por el perifeacuterico) y no corresponde fiacutesicamente a ninguacuten pin del puerto paralelo

La sentildeal ldquonWRITErdquo del puerto EPP permanece alta durante toda la operacioacuten

indicando que el ciclo es de lectura Esta sentildeal podemos dejarla fija en alto ya que siempre realizaremos ciclos de lectura Asiacute mismo la sentildeal ldquonADDRSTBrdquo siempre permaneceraacute alta ya que nunca realizaremos un ciclo de lectura o escritura de direcciones

75

nIOR

nSTROBE(nWRITE)

nAUTOFEED(nDATASTB)

BUSY(nWAIT)

DATOS[18] DATOS VALIDOS

1 2 3 4 6

Figura 3 9- Diagrama de sentildeales durante un ciclo de lectura de datos del puerto EPP la nomenclatura se refiere al puerto SPP entre pareacutentesis la correspondiente al EPP 1) Comienzo del ciclo IO del puerto EPP 2) El PC pone nDATASTB a cero (operacioacuten de lectura en proceso) 3) El perifeacuterico pone en alto la sentildeal

nWAIT (datos vaacutelidos listo para finalizar ciclo) 4) El PC pone en alto nDATASTB (dato leiacutedo y aceptado) 5) Fin del ciclo IO del puerto 6) El perifeacuterico pone a cero nWAIT (listo para comenzar un ciclo)

342 LA INTERFACE SERIE-PARALELO

Utilizando las liacuteneas del conector ldquoJ4rdquo de la tarjeta AD (figura 37) podemos convertir los datos serie a paralelo El esquema utilizado se muestra en la figura 310 y el listado de componentes se adjunta en el apeacutendice A

En primer lugar utilizamos optoacopladores (U10 a U15) para aislar la tarjeta

interface de la conversioacuten AD Los circuitos ldquoSmith trigerrdquo (U16 y U17) son utilizados para conformar las sentildeales siguiendo un esquema anaacutelogo al utilizado en Cirrus Logic (1998)

La salida correspondiente a la sentildeal SCLK se encuentra invertida respecto a la

entrada en J5 por lo que el dato vaacutelido corresponderaacute al flanco de subida Sentildealar que originalmente el bit cambia en los flancos de subida del reloj (sentildeal CLK)

Mediante un flip-flop (U18) se sincronizan los flancos de la sentildeal nDRDY con

los de bajada de SCLK De esta forma el lanzamiento de los registros serie (U20 U21 y U22) sobre la salida paralelo se produciraacute justo despueacutes de que haya entrado el bit LSB (menos significativo)

Ademaacutes la sentildeal nDRDY se sincroniza con el siguiente flanco de subida antes

de generar la IRQ (utilizando el segundo flip-flop del integrado U18) con objeto de garantizar que los datos ya se hayan cargado en paralelo antes de producirse la peticioacuten de lectura

La IRQ se genera mediante otro flip-flop (U19) donde nDRDY actuacutea de reloj

Cuando llega el flanco de subida (datos cargados en el registro paralelo) se genera el pulso IRQ que se inyecta en el pin nACK que en este caso se activa por el flanco de subida

76

SOD

SCL

K

SYN

CR

ST +5V

+5V

____

__D

RD

Y

1 45

LSB

MSB

1 7814

17 8

14

CL

K

1

45

1 7814

1

4 5

1 7814

(+5V

)G

ND

1 7814

178 14

1

4 5

1 45

1 45

J5R22 R

23

R24

R25

R26

R27

R28

R29

R30 R31

U9

U10

U11U12

U13

U14

U15

U16

U17

U18

U19

U20

U21

U22

U23

U24

U25

U26

U27

U28 U

29 U30

U31

R32

R33

R34

R35

R36

R37 R

38 R39

C25

C26

C27

C28

C29

C30 C

31+++

+

++

C32

C33

C34

C35

C36

C37

C38

C39C

40

C41

C42

C43

C44

C45

C46

C47

C48

C49

C50

C51

C52 C53

C55

C56

C57

C58

C59

J7J8J9

J10

189 16

116

8

J6

9

1 11

11

1

1

1

1

1C

54

Figura 3 10- Esquema electroacutenico de la interface paralelo

77

Este pulso de interrupcioacuten se utiliza ademaacutes para cargar los datos paralelos en

los registros A de los transceptores (U23 U24 y U25) Asiacute mismo tras ser invertido carga la configuracioacuten inicial del contador (U27) ponieacutendolo a cero que seraacute utilizado para multiplexar los 3 bytes de datos sobre el puerto paralelo

El flanco de subida del pulso IRQ presenta un retardo maacuteximo de 238 micros

respecto al flanco de bajada la sentildeal nDRDY presente en el jumper J5 sin incluir el retardo del integrado 74ACT1284 (U29) que es de 25 ns como maacuteximo

El control del multiplexado se efectuacutea utilizando la peticioacuten de datos del PC

(sentildeal nDATASTB ver figura 39) por medio de un contador (U27) y un decodificador (U28) Paralelamente se genera la sentildeal nWAIT (pin 21 BUSY del puerto paralelo J10) como respuesta del perifeacuterico

Debido a que los registros serie-paralelo 74HC595 (U20 U21 y U22 de la

figura 310) son de tres estados podriacuteamos multiplexar los 3 bytes directamente seleccionando en cada momento el byte transferido y dejando los otros dos en alta impedancia Sin embargo al objeto de poder efectuar diversos tests (jumper J6 J7 J8 y J9) de funcionamiento hemos utilizado los transceptores con registro U23 U24 y U25

En cada ciclo de lectura se transfiere un byte (registro A del tranceptor

correspondiente) al bus de datos paralelo garantizando que en ninguacuten instante dos bytes puedan estar conectados simultaacuteneamente al puerto paralelo En la figura 311 se muestra la evolucioacuten de sentildeales indicaacutendose los eventos maacutes significativos asiacute como los integrados que intervienen en cada fase

Para evitar dantildeos en el puerto paralelo debemos cumplimentar las

especificaciones eleacutectricas seguacuten el estaacutendar IEEE 1284 (Yoson 2002) Para ello hemos utilizado dos transceptores (U29 y U30) de Texas Instruments que cumplen dicha norma

Como ya hemos mencionado en el punto anterior soacutelo hemos realizado el

ldquohandshakerdquo para ciclos de lectura EPP Para evitar dantildeos durante el arranque donde el puerto puede solicitar un ciclo de escritura (deteccioacuten de dispositivos) utilizaremos la sentildeal nWRITE (pin 1 nSTROBE del puerto paralelo) para poner en estado de alta impedancia los 3 shift-register (U20 U21 y U22) y conectar el puerto paralelo al registro B del transceptor U23

Finalmente se han incluido las componentes necesarias para reinicializar la

tarjeta AD por programa Para ello debemos generar los pulsos RESET y SYNC (figura 14 de Cristal 1995) a partir del pulso recibido por el pin 6 (nINIT) del conector J10 utilizando el flip-flop U17 y el registro de desplazamiento U31 Estas sentildeales se dirigen a la tarjeta AD a traveacutes del conector J5 utilizando optoacopladores de aislamiento (U14 y U15)

En la figura 312 se muestra el diagrama de tiempos para estos dos pulsos

78

CONECTOR J5

MSB LSB

nDRDY

SOD

SCLK

Shift-reg U20-U21-U22

35 ns max 40 ns max

MSB LSB

RCK

SER

SCK

130 ns

30-80 ns

Desplazamientoserie

Cargaparalelo

CLK1

Generacioacuten IRQ en U1920 ns 20 ns

CLR1

Sentildeal nAUTOFID (nDATASTB)pin 2 de J10

Respuesta PC a la IRQ7

20 ns 20 nsQ1 Sentildeal IRQ al pin 19 (ACK) de J10

Multiplexado de bytes en U23-U24-U25

CPAB

nPL (U27)8 ns

16 ns

Contador a cero (U27)

nE1 (U28) y CP (U27)

nO0 (U28) y G (U23)8 ns

nO1 (U28) y G (U24)

nO2 (U28) y G (U25)

nWAIT (BUSY pin 21 J10)24 ns

8 ns

24 ns

8 ns

24 ns

Contador a uno Contador a dos Contador a tres(sin efecto)

Carga registros A(U23-U24-U25)

Registro A (U23)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U24)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U25)al bus paralelo

Busesaislados

1ordm byte (MSB) 2ordm byte 3ordm byte (LSB)

nAUTOFID(nDATASTB)

238 us max

n

Figura 3 11- Esquema de la evolucioacuten de las sentildeales por la interface serie-paralelo indicaacutendose los retardos y eventos maacutes significativos Debe observarse que la escala de tiempos es aproximada

representando por espacios en blanco intervalos indeterminados donde la situacioacuten no cambia La omenclatura se refiere a la utilizada en la hoja de especificaciones correspondientes a cada integrado (el

prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa)

Pin 6 de J10 (nINIT)

CLK2 (U19)

CLR2 (U19)

SER (U31)

SCK (U31)

RCK (U31)13 ns

Oa (U31)20 ns

13 ns

33 ns

Oc (U31) 20 ns

CONECTOR J5

RST103 ns

SYNC

CLKgt20ns

gt20ns

Figura 3 12- Generacioacuten de pulsos de reset y sincronismos para el convertidor AD

79

Hay que sentildealar que tanto la tarjeta AD como la de interface se pueden

simplificar reduciendo ampliamente el nuacutemero de componentes y por tanto el consumo Como ya se ha mencionado en este prototipo se han introducido componentes adicionales con el objeto de efectuar diversas pruebas intermedias tanto de los moacutedulos como de los programas

Ademaacutes hay que sentildealar que la adaptacioacuten a una tarjeta de 3 componentes no

implica triplicar el nuacutemero de integrados ya que mucha de la circuiteriacutea necesaria seriacutea comuacuten a los tres canales En lo que se refiere a la lectura del puerto paralelo la ISR deberiacutea leer nueve bytes en lugar de los 3 correspondientes a un canal

343 EL PC Y LOS PROGRAMAS DE CONTROL

El PC utilizado es el PCM-4823 (Advantech 1999) con 32 MB de memoria RAM con sistema operativo Linux (Red Hat 62)

Se trata de una tarjeta ldquoembeddedrdquo con procesador 486 y que dispone de 2

puertos serie bus PC104 un conector para floppy disk un puerto paralelo con capacidad EPPECP un bus IDE para disco duro conector para LCD puerto de red Ethernet un puerto de infrarrojos conector para teclado y ratoacuten y conector para pantalla SVGA

El disco duro tiene una capacidad de 10 GB mayor que la soportada por la

tarjeta por lo que se han hecho tres particiones La primera de 2 GB donde se encuentra el sistema operativo y los programas la segunda de 76 GB que se monta en el sistema de directorios durante el arranque se reserva para datos y la tercera particioacuten de 78 MB de ldquoswaprdquo necesaria en todos los sistemas Linux

Como ya se ha mencionado se ha seleccionado en el BIOS (ldquosetuprdquo) el puerto

paralelo con la direccioacuten base 0x378h la IRQ7 modo ECPEPP y puerto EPP tipo 19 (nivel 2 de la IEEE 1284)

Pero antes de comenzar a utilizar el puerto debemos asegurarnos que se

encuentra correctamente configurado utilizando los registros de la tabla 3I y que se describen con detalle en la tabla 3III

DATOS (Offset +4) CONTROL (Offset +2) ESTADO (Offset + 1) Nordm Bit Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin

7 DATO 7 17 No usado -- BUSY 21 6 DATO 6 15 No Usado -- ACK 19 5 DATO 5 13 Enab Bi-dir -- PE 23 4 DATO 4 11 Enab IRQ ACK

line -- SELECT 25

3 DATO 3 9 nSLCTINI 8 nERROR 4 2 DATO 2 7 nINIT 6 nIRQ -- 1 DATO 1 5 nAUTOFD 2 Reservado -- 0 DATO 0 3 nSTROBE 1 Time-out(1) --

Tabla 3 III- Registros del puerto paralelo EPP indicando el pin correspondiente del conector de la PCM-4823 (caso de que exista la sentildeal fiacutesica) y utilizando la nomenclatura estaacutendar SPP (1) El bit 0 del registro de estado se activa cuando se produzca un ldquotime-outrdquo de aproximadamente 10 micros (este bit se reserva en el modo SPP) es decir si el perifeacuterico no responde antes de que transcurra este tiempo el sistema finaliza la transferencia Como

en ocasiones anteriores el prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa y los pines marcados en negrita pasan a traveacutes de un inversor (liacuteneas fiacutesicamente invertida respecto a su valor en el registro)

80

Ademaacutes de los registros indicados existen otros asociados al protocolo ECP

De ellos soacutelo nos interesa el llamado ECR (registro de control extendido) con una direccioacuten de Base+0x402h y que es utilizado por todos los modos para fijar la forma en que operaraacute el puerto Para el modo EPP este registro debe estar en ldquo0100XXXXrdquo (MSB primero) Una descripcioacuten completa de estos registros se puede encontrar en Esquitino (1999)

Durante el arranque y en el espacio del nuacutecleo (sistema operativo) se instala el

driver ldquosyspprdquo (disentildeado en el ROA) mediante un ldquoscriptrdquo que ejecuta la instruccioacuten de Linux ldquoinsmod sysppordquo Mediante este comando se antildeade este moacutedulo al nuacutecleo del SO inicializa el puerto y el perifeacuterico (la tarjeta AD ver figura 312)

La inicializacioacuten del puerto paralelo consiste en fijar el modo de operacioacuten EPP

(escribiendo ldquo0100XXXXrdquo en el ECR) e inicializar el perifeacuterico (escribiendo ldquoXXXX0000rdquo en el registro de control)

Una vez inicializado el perifeacuterico el driver queda activado poniendo el registro

de control en ldquoXXX00100rdquo Debemos sentildealar que en este estado el puerto no responderaacute todaviacutea a las posibles interrupciones generadas por la tarjeta AD

Cuando el sistema arranca y en el espacio de usuario se lanza el programa de

adquisicioacuten ldquoadqsisrdquo de forma automaacutetica La primara tarea que se realiza es la apertura del driver del puerto paralelo alistaacutendolo para su normal funcionamiento (ldquoXX110100rdquo en el registro de control)

A partir de este momento cada vez que llega una interrupcioacuten el driver leeraacute

el dato del puerto paralelo mediante tres ciclos de lectura (1 byte) consecutivos asiacute mismo interroga al sistema para datar la muestra Ambos datos se almacenan en un buffer circular con capacidad para almacenar 30000 datos (muestras de 3 bytes y el instante)

Cada 10 segundos el programa de adquisicioacuten vaciacutea el buffer y antildeade los

datos al fichero abierto en cada instante Aunque cada muestra es datada soacutelo se guarda el instante de la primera muestra del fichero correspondiente

Ya hemos mencionado que el sistema opera bajo Linux (Red Hat versioacuten 62)

que permite un control de las interrupciones mejor que los sistemas basados en Windows o el antiguo MS-DOS En este sistema cualquier interrupcioacuten seraacute atendida antes de 10 micros lo que es esencial para la datacioacuten de las muestras y sincronizacioacuten del sistema En los sistemas basados en Windows no se tiene un control preciso del retardo producido por el sistema antes de atender una interrupcioacuten presentando una resolucioacuten que puede estar en el orden de varias centeacutesimas de segundo lo que lo hace poco adecuado para mantener el sincronismo y la datacioacuten de muestras

En la datacioacuten hay que tener presente que existe un retardo hardware (ya

mencionado) de 238micros los 10micros maacuteximos debido a la interrupcioacuten y los 232 milisegundos de retardo provocados por los filtros FIR

81

Por tanto el instante de la muestra tenderemos que corregirlo por 232029 ms con un error del orden de 10micros debido a la incertidumbre del tiempo de interrupcioacuten Pero este error es un orden inferior a la incertidumbre del sistema de sincronismo como veremos y puede ser despreciado

En la figura 313 se muestra el diagrama esquemaacutetico de todo el proceso de

adquisicioacuten

ARRANQUE

CONFIGURAPUERTO EPP

RESETPERIFERICO

ABRE DRIVERSYSPP

LECTURA DATOSDRIVER

ALMACENODATOS BUFFER

SALVO DATOSFICHERO (sad dts)

15000MUESTRAS

NO

SI

ESPACIO KERNEL

CARGA MODULO SYSPP

ESPACIO USUARIO

EJECUCION ADQSYS

Figura 3 13- Esquema del proceso de adquisicioacuten de datos

Paralelamente a los procesos descritos se ejecutan otros procesos como el ejecutado desde el nuacutecleo del sistema operativo de sincronismo la salida de adquisicioacuten (al presionar Crtl- C) etc

El formato de ficheros utilizado es el mismo que el empleado por la red de

corto periodo del ROA (fichero sad de datos y fichero dts de informacioacuten) almacenando cada uno 5 minutos de datos En un futuro proacuteximo se emplearaacute el formato miniSEED al igual que las estaciones de la red VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

En cuanto a las comunicaciones en este prototipo se emplea internet (la tarjeta

dispone de Ethernet 10100) pudiendo copiar datos ver el estado de los procesos etc Desde una estacioacuten de trabajo en la estacioacuten central se actualiza constantemente una copia de los datos cada 10 minutos con objeto de procesar los datos en tiempo cuasi-real

Estaacute previsto contemplar comunicaciones viacutea radio-moacutedem y moacutedem-

telefoacutenico una vez cambiado los formatos a miniSEED y en la actualidad se estaacute construyendo el segundo prototipo de 3 canales maacutes simplificado

82

En cuanto a la transmisioacuten de datos continua se estaacuten desarrollando los

programas para ecualizar en tiempo real los datos y decimarlos a 20 mps En este nuevo disentildeo se contempla salvar los canales de 125 mps por disparo y los canales de 20 mps de forma continua siguiendo la misma filosofiacutea que la utilizada por las estaciones de banda ancha de la RED VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

35 SINCRONISMO Y BASE DE TIEMPOS

Una de las necesidades importantes en los sistemas de adquisicioacuten es el mantenimiento de una buena referencia de tiempo En la figura 31 se indicaron las dos opciones seguidas por diversos sistemas de adquisicioacuten comerciales la primera se basa en efectuar el control de tiempo en el propio digitilizador mientras que la segunda corriente lo hace en el PC

Nuestro disentildeo se basa en esta segunda filosofiacutea utilizando el desarrollo de un

sistema preciso realizado en la seccioacuten de hora del ROA que es el laboratorio primario de tiempo y frecuencia en Espantildea

Este sistema utiliza la sentildeal del pulso por segundo ldquoppsrdquo generada por el GPS (se ha

elegido el Oncore UTC por las altas prestaciones en tiempo) como IRQ 11 ( pin 4 del conector PC104) y los mensajes del GPS se reciben a traveacutes del puerto serie COM1

Este sistema de sincronismo actuacutea como un PLL software sobre el reloj del sistema

mediante un ldquoparcherdquo que modifica al nuacutecleo (kernel) de Linux El estaacutendar de cualquier PC (tambieacuten de maacutequinas SUN y alfa entre otras) utilizan

un divisor de frecuencia programable en funcioacuten del sistema operativo para generar las marcas de tiempo ldquoticksrdquo de la IRQ0 (en Linux y sistemas multitarea la frecuencia es de 100 Hz mientras que en sistemas basados en DOS es de 182 Hz)La placa CPU mantiene dos registros contadores uno de segundos y otro de microsegundos por lo que cada vez que se recibe un ldquotickrdquo se produce el incremento correspondiente (10000 micros en Linux y 54945 micros para sistemas operativos basados en DOS) En la figura 314 se muestra un esquema del funcionamiento

OSCILADORA CRISTAL

DIVISORFRECUENCIA

CONTADORSEGUNDOS

CONTADORMICROSEG

IRQ0

TO

Figura 3 14- Esquema de funcionamiento del contador de una placa CPU de PC ldquoTordquo es el intervalo entreldquoticksrdquo

83

El parche del nuacutecleo compara las marcas de tiempos (ldquoticksrdquo) con el pps (IRQ11)

Cuando se recibe el pps se registra el valor del contador de micros calculaacutendose la diferencia de frecuencia y el offset Este caacutelculo se realiza sobre ventanas de datos filtrados que van de 16 segundos (ajuste grueso al principio) hasta 256 segundos (ajuste fino una vez que el sistema se estabiliza) El filtro utilizado es de medianas de 3 puntos ( Jefe Servicio de Hora comunicacioacuten personal) evitando asiacute grandes correcciones producidas por ldquospikesrdquo que pudiesen introducir fuertes fluctuaciones

La correccioacuten se realiza variando el periodo entre ldquoticksrdquo de acuerdo con la siguiente

foacutermula

TfTT ppmof ∆+∆+= (310)

donde ldquoTfrdquo es el periodo entre ticks ajustado ldquoTordquo es el teoacuterico ldquo∆fppmrdquo es la diferencia de frecuencia en partes por milloacuten (coincide numeacutericamente con el nordm de micros) y ldquo∆Trdquo es el offset de tiempo en micros

Debe observarse que esta correccioacuten es aplicada por software es decir es el

incremento que se aplica al contador de microsegundos cada vez que se recibe un ldquotickrdquo no actuando sobre la frecuencia de batido del oscilador

La correccioacuten por frecuencia (∆fppm) se aplica de forma inmediata al ser calculada

mientras que la correccioacuten por ldquooffsetrdquo (∆T) se realiza de forma gradual para que no haya saltos en la escala de tiempos lo que generariacutea incertidumbre en la datacioacuten Es decir la primera hace que la frecuencia del contador de microsegundos se enclave con el batido del pps mientras que la segunda correccioacuten las pone en fase

En definitiva este programa (parche) realiza las misiones de un PLL pero no

comprueba si la hora es la correcta o no Para ello se utilizan los mecanismos que proporciona el programa del protocolo NTP (aunque no se use la red)

El ldquodemoniordquo de NTP trata de sincronizar la maacutequina con alguna referencia externa

pero soacutelo actuacutea sobre el contador de segundos mientras que programas tales como TARDIS o DIMENSION4 actuacutean sobre los dos contadores mencionados lo que perjudicariacutea al funcionamiento del PLL software realizado

Por otro lado NTP puede proporcionar la informacioacuten de los mensajes del GPS

(posicioacuten nordm de sateacutelites) necesaria para comprobar la calidad de la referencia de tiempos y conocer si el sistema tiene o no referencia externa en caso de fallo del GPS Asiacute mismo incorpora rutinas de inicializacioacuten del GPS muy uacutetiles cuando se traslada el sistema a una nueva posicioacuten alejada de la inicial (cambios de emplazamiento) lo que permite un raacutepido ldquostart uprdquo al GPS

36 LA FUENTE DE ALIMENTACION

Todo el conjunto que compone la estacioacuten siacutesmica digital disentildeada toma corriente de dos bateriacuteas en serie (24 V) que pueden ser recargadas mediante un regulador desde paneles solares o bien por un cargador conectado a la red eleacutectrica

84

Este primer prototipo se ha disentildeado para operar con transmisioacuten por Ethernet disponiendo en su emplazamiento (Estacioacuten SFS) de alimentacioacuten eleacutectrica 220Vac 50Hz Cada una de las tarjetas presenta necesidades diferentes por lo que es necesario disponer de las fuentes necesarias

bull plusmn5V para la alimentacioacuten analoacutegica de la tarjeta AD bull +10V para la tensioacuten de referencia del conversor AD bull +5V para la alimentacioacuten digital de las tarjetas AD e interface bull +5V para alimentacioacuten de la PCM-4823 ( 2 A tiacutepico) y para el GPS Algunas son de igual valor pero es preferible mantenerlas aisladas dependiendo de

las especificaciones requeridas en cada caso y evitando que eventuales caiacutedas por demanda de corriente no influyan en otras partes del circuito

Aunque se podriacutean generar todas estas tensiones utilizando 1 uacutenica bateriacutea y

convertidores dc-dc no se ha considerado para evitar interferencias tal y como recomienda la hoja de caracteriacutesticas teacutecnicas del CS5323 (Cristal 1995) En caso de utilizarlas deberaacuten operar por debajo de 48kHz minimizando el efecto de las mencionadas interferencias si se utiliza un convertidor dc-dc sincronizado con la frecuencia de reloj de 1024 MHz

Futuras versiones utilizando el CS5321 (con referencia +5V) simplificaraacuten las

necesidades de alimentacioacuten y por tanto el disentildeo de la fuente a partir de una bateriacutea En la figura 315 se muestra el disentildeo de la fuente de alimentacioacuten (el listado de

componentes se indica en el apeacutendice A)

+

-

+

-

Bateriacuteas12V

D1

D2

D3

D4

D5

D6

+

+

+

+

+

+

+

C60

C61

C62

C63

C65

C64

C66

+C67

C68 C69

C70 C71

C72

C73 C74

U32

U33

U34

U35

U36

(-5V)VA-

(+5V)VA+

ALIMENTACIONANALOGICA

DEL CONVERSORAD

(10V)VRef

TENSION DEREFERENCIA

(CONVERSOR AD)

(+5V)VD

ALIMENTACIONDIGITAL

(CONVERSOR AD)

(+5V)Vo

ALIMENTACIONPCM-4823 GPS

eINTERFACE IEEE

Figura 3 15- Esquema de la fuente de alimentacioacuten

85

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87

88

CAPITULO 4

LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjeta conversora AD 90

422 Pruebas de la interfase paralelo y programas de adquisicioacuten 93

423 Pruebas del sistema de sincronismo 93 43 La calibracioacuten parameacutetrica 95

431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96

432 Medida de la frecuencia propia 98

433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104

436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114

89

41 INTRODUCCION En los dos capiacutetulos anteriores hemos desarrollado las diversas componentes que

integran la estacioacuten de campo digital comenzando por el sensor hasta la placa CPU utilizada (PC monoplaca PCM-4823)

Pero para poder correlacionar correctamente los datos registrados con el movimiento

real del suelo debemos caracterizar todas las componentes del sistema asiacute como comprobar su correcto funcionamiento y analizar la incertidumbre de los distintos paraacutemetros lo que permitiraacute una mejor explotacioacuten de los datos

Con este fin se han efectuado diversas pruebas y calibraciones de las diversas

tarjetas disentildeadas que podemos dividir en dos grandes grupos

bull Pruebas de funcionamiento del sistema digital y sincronismo bull Calibracioacuten del instrumento (componente analoacutegica)

En el Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando se encuentran

instaladas actualmente en el mismo emplazamiento (coacutedigo de estacioacuten USGS ldquoSFSrdquo) una estacioacuten siacutesmica VBB con sistema de adquisicioacuten Quanterra y sensor STS-2 una estacioacuten analoacutegica de la red de corto periodo del ROA y una estacioacuten de largo periodo lo que nos ha permitido comparar los registros obtenidos por el sistema desarrollado con todas ellas comprobando las mejoras introducidas y la calidad de sus registros

42 PRUEBAS DE FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA AD Englobaremos dentro del sistema AD todo el desarrollo involucrado desde el

instante en que la sentildeal analoacutegica procedente del sistema preamplificador es digitalizada a intervalos regulares de 8 milisegundos (125 mps) hasta su almacenamiento en un fichero incluyendo el sistema de datacioacuten

421 LA TARJETA CONVERSORA AD

En primer lugar debemos conocer la relacioacuten entre tensioacuten y nuacutemero de cuentas

digitales De acuerdo con las especificaciones teacutecnicas del conversor CS532223 (Crystal 1995) eacuteste presenta un fondo de escala de plusmn10 voltios dando el resultado de la conversioacuten en 24 bits lo que significa que la relacioacuten buscada seriacutea de 1192 microVcuenta

Sin embargo tomando los valores dados en la tabla 4 de las mencionadas

especificaciones la conversioacuten es de 1907 microVcuenta Esta diferencia se debe al hecho de que el fondo de escala de la entrada no se corresponde con el maacuteximo nuacutemero de cuentas que pueden representarse mediante 24 bits Esto es comuacuten en conversores de este tipo cuya etapa de salida es un filtro numeacuterico

Para comprobar la linealidad el fondo de escala y la razoacuten entre el nuacutemero de

cuentas y tensioacuten hemos inyectado mediante un generador de ondas sentildeales conocidas con diversa amplitud medidas previamente en un osciloscopio

90

Esta prueba se realizoacute tanto sin utilizar el registro de ldquooffsetrdquo del CS5322 y utilizaacutendolo por lo que ademaacutes permite calcular la componente de continua introducida por el propio conversor

En la figura 41 se muestran los resultados obtenidos para ambos casos y los

ajustes de la escala

Figura 4 1- Ajuste de la conversioacuten Analoacutegico-Digital efectuada utilizando el registro de ldquooffsetrdquo delCS532223 y sin utilizarlo El eje abcisas se extiende entre los liacutemites en que podemos representar las

tensiones de entrada con 24 bits (saturacioacuten del conversor)

A partir de los datos obtenidos se ha estimado que el factor de conversioacuten es de

1906 microVcuenta coincidiendo con las especificaciones Los valores de ldquooffsetrdquo estimados sin embargo son superiores a los sentildealados

en las especificaciones teacutecnicas -400 mV (-210239 cuentas digitales) cuando no se utiliza la correccioacuten por ldquooffsetrdquo y 28 mV (1512 cuentas) en el caso de utilizar la correccioacuten

La linealidad de la conversioacuten se mantiene dentro del 12 en ambos casos

siendo algo mejor cuando se efectuacutea la correccioacuten por ldquooffsetrdquo que se reduce hasta 11

Debe observarse que la propia incertidumbre de la medicioacuten de la tensioacuten

analoacutegica (eje de abcisas que se estima en el orden del 1) debida a las precisiones de los equipos de medida disponibles puede ser la causante de este alto valor de

91

continua La utilizacioacuten de equipos maacutes precisos podriacutea resultar en una ligera mejora de la estimacioacuten del ldquooffsetrdquo y de la linealidad ya que los valores resentildeados son los maacuteximos calculados

Para poder medir el rango dinaacutemico del conversor se ha cortocircuitado la

entrada analoacutegica registraacutendose el ruido generado por la propia electroacutenica asociada a la entrada de sentildeal del conversor AD (ver figura 37) En la figura 42 se muestra los resultados obtenidos tomando como referencia el fondo de escala de 10 voltios

Figura 4 2- Espectro de ruido respecto al fondo de escala de 10 V promediado para ventanas de 4086puntos (32688 segundos) En el graacutefico se puede observar la interferencia de los 50 Hz de la red

introducidos por la fuente de alimentacioacuten utilizada

Como se puede observar en la figura el ruido generado por el propio conversor

se mantiene por debajo de 160 decibelios para frecuencias superiores a 16 Hz mientras que en el rango de frecuencias inferiores se detecta un exceso de ruido debido al ldquooffsetrdquo Si eliminamos la componente de continua (simplemente restando la media de los registros) el ruido en esta banda de bajas frecuencias se mantiene inferior a ndash120dB permaneciendo por debajo de los ndash130 decibelios a partir de 005 Hz Esto representa un margen dinaacutemico en la banda de intereacutes (01-50 Hz) algo superior al especificado 129 dB para la frecuencia de muestreo de 125 mps

Hay que destacar que en la figura se aprecia un pico de ruido de 50 Hz debido

a que la fuente de alimentacioacuten utilizada se conectoacute a la red eleacutectrica produciendo pequentildeas interferencias Auacuten asiacute eacuteste es inferior a -130 dB

92

422 PRUEBAS DE LA INTERFACE PARALELO Y PROGRAMAS DE

ADQUISICIOacuteN Las siguientes pruebas efectuadas fueron superadas con eacutexito

bull Carga y apertura del driver ldquosyspprdquo (ver figura 313)

bull Prueba de disparo de la IRQ 7 (pin nACK del puerto paralelo) comprobaacutendose la velocidad real de muestreo por medio de la datacioacuten de cada una de ellas Los intervalos entre muestras obtenidos a partir de la datacioacuten muestran errores que llegan a alcanzar varias centenas de microsegundos respecto a su valor teoacuterico de 8 ms Estos son debidos a que el sistema presenta un retardo variable a la hora de atender la interrupcioacuten Este retardo es funcioacuten de la carga de trabajo del PC en el instante de llegada de la peticioacuten de interrupcioacuten (IRQ 7)

bull Lectura de datos del puerto EPP Esta prueba consistioacute en introducir valores binarios conocidos en las liacuteneas de datos utilizando el jumper J6 y los pines J7 a J8 de la interface serie-paralelo (figura 310) comprobando su correcta lectura e interpretacioacuten del programa de adquisicioacuten

bull Digitalizacioacuten de sentildeales conocidas Para efectuar esta prueba se inyectaron sentildeales sinusoidales de amplitud y frecuencia conocida directamente a la entrada del convertidor comprobando posteriormente el resultado de la digitalizacioacuten

Ademaacutes de estas pruebas se realizaron medidas de retardo en la transmisioacuten de

los datos a traveacutes de las placas AD e interface serie-paralelo (como se mostroacute en la figura 311) Este retardo ldquohardwarerdquo debe ser utilizado para corregir el instante de datacioacuten Adicionalmente hay que corregir el instante de datacioacuten por los 232 ms de retardo de grupo (Crystal 1995)

Auxiliados por la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la

Armada de San Fernando (laboratorio primario de calibracioacuten de tiempo y frecuencia de Espantildea) se midioacute el retardo entre la generacioacuten del pulso DRDY del CS5322 y el flanco de subida de la IRQ7 resultando ser de 23760 micros plusmn 12 ns

423 PRUEBAS DEL SISTEMA DE SINCRONISMO

El sistema de sincronismo (punto 35 del capiacutetulo anterior) utiliza el pps

generado por el GPS para mantener el tiempo del sistema dentro de las precisiones necesarias

En la figura 43 se muestran las diferencias entre el pps y la hora leiacuteda en el

sistema Se observa que incluso en los periodos de mayor actividad (incluyendo las interrupciones de la red de aacuterea local producidas por los protocolos de red y no por los programas de adquisicioacuten) las diferencias se mantienen por debajo del milisegundo

93

sis

Figura 4 3- Diferencias de tiempos observadas entre los ldquoppsrdquo generados por del GPS y los tiempos del tema Ademaacutes se muestra la correccioacuten en frecuencia expresada en partes por milloacuten (numeacutericamente igual

al nuacutemero de micro s segundo sumando de la ecuacioacuten (310))

Las diferencias de tiempo entre la hora del sistema y el pps muestran picos

esporaacutedicos que llegan a alcanzar los 700 microsegundos siendo debidas al retardo del sistema operativo en atender la interrupcioacuten del pps (IRQ 11) en los periodos de gran actividad

La correccioacuten en frecuencia en partes por milloacuten coincide numeacutericamente con

el valor de los microsegundos del segundo sumando de la ecuacioacuten (310) y permanece praacutecticamente inalterada a pesar de la grandes oscilaciones lo que se debe al filtro de medias utilizado en su caacutelculo

Debemos indicar que la curva correspondiente a la correccioacuten en frecuencia no

parte del origen como cabriacutea esperar debido a que el sistema llevaba varios diacuteas funcionando antes de realizar la prueba mostrada Es decir la frecuencia ldquosoftwarerdquo del sistema ya se encontraba esclavizada de forma estable a la de referencia (pps)

Para estudiar el comportamiento del sistema de sincronismo hemos utilizado

las recomendaciones de la UIT (1994) sobre la medida de la estabilidad en frecuencia y en el tiempo estimando tanto la desviacioacuten de Allan modificada ldquoσx(τ)rdquo como el maacuteximo error en un intervalo de tiempo ldquoMTIE (τ)rdquo ambas representadas en la figura 44

94

osdees

y q

la reacouacutende

43 LA La

intervien Po

Figura 4 4- Estudio de la estabilidad en tiempo presentando la desviacioacuten de Allan modificada yel error maacuteximo en un intervalo de tiempo (MTIE)

La desviacioacuten de Allan modificada nos indica el valor eficaz de las

cilaciones en torno a la referencia que podemos esperar se produzcan en un terminado intervalo de tiempo mientras que el MTIE representa el maacuteximo valor perado (pico a pico) de estas oscilaciones

Por tanto podemos decir que el error eficaz en la datacioacuten es mejor que 35 micros

ue el error maacuteximo pico a pico no superaraacute 14 ms Finalmente se simuloacute el fallo del GPS (suprimiendo la antena) para comprobar

estabilidad en frecuencia A partir de los datos obtenidos de las diversas pruebas lizadas (simulaciones de fallo durante 5 10 15 20 y 30 minutos) hemos

mprobado que el sistema garantiza una precisioacuten mejor que un milisegundo icamente durante los 15 primeros minutos contados a partir del instante de fallo l GPS

CALIBRACION PARAMETRICA

calibracioacuten parameacutetrica consiste en la medida de cada una de las constantes que en en la respuesta del sistema (ecuacioacuten 212)

r tanto debemos medir los siguientes paraacutemetros

95

bull Impedancia de carga serie (RL y C) Aunque se han utilizado componentes de pequentildea tolerancia (1 para la resistencia y 5 para el condensador) debemos conocer de forma exacta la impedancia vista por el sensor paralelo de la impedancia de carga con la de entrada del preamplificador

bull La frecuencia propia del sensor Mark L4-C cuyo valor nominal es de 1 Hz

bull El amortiguamiento en circuito abierto (028 nominal)

bull La resistencia interna y el coeficiente de autoinduccioacuten de la bobina

bull La constante del generador o transductancia El uacutenico paraacutemetro que interviene en la respuesta y que supondremos conocido es la

masa tomando el valor dado por el fabricante para el sensor utilizado (Mark L4C de 5500Ω masa de 9780 gramos y Gcal = 430 dinasamperio)

431 MEDIDA DE LA IMPEDANCIA DE CARGA RC-SERIE

Para la medida de la impedancia RC-serie se han utilizado dos canales de la

tarjeta AD DT-322 de 16 bits de resolucioacuten programada para una velocidad de muestreo de 100 mps El esquema del circuito empleado se muestra en la figura 45

Mediante un generador de ondas se inyectan sentildeales sinusoidales de amplitud conocida al circuito preamplificador (impedancia de carga incluida) a traveacutes de una resistencia auxiliar de 1005 KΩ Se registran digitalmente tanto la tensioacuten en bornas del generador ldquoVgrdquo (canal 0) como en los terminales de la impedancia que se desea medir ldquoVsrdquo (canal 1) tal y como se indica en la figura

La impedancia de entrada viene determinada por la siguiente ecuacioacuten

auxsg

sin R

VVVZminus

= (41)

Las ondas registradas en ambos canales se ajustan tanto en frecuencia como

en amplitud y fase (procedimiento explicado en el capiacutetulo 6 punto 625) de forma que aplicando la ecuacioacuten (41) obtendremos medidas de la impedancia compleja

Raux

Zin

Generadorondas Circuito

I

Canal 0 Canal 1

Figura 4 5- Esquema del circuito utilizado para la medida de impedancias de entrada de un circuito

96

Pero esta expresioacuten debe ser corregida por dos problemas presentes en la

propia medida En primer lugar el ldquocanal 1rdquo presenta un retardo constante respecto al ldquocanal 0rdquo lo que implica un incremento lineal de la fase medida Este problema ha sido tratado entre otros por Stich et al (2001) al efectuar la localizacioacuten relativa de ldquomultipletesrdquo en la serie de Almeriacutea de 1993-1994

Por otro lado la impedancia calculada debe ser corregida por la que presenta el

propio ldquocanal 1rdquo en paralelo con la que presenta el circuito

bull Retardo del ldquocanal 1rdquo La medida del desfase se efectuoacute por un procedimiento similar al esquema

descrito en la figura 45 pero conectando ambos canales directamente al generador Tras ajustar la frecuencia la amplitud y la fase de las ondas registradas

obtenemos el desfase entre ambos canales es decir el retardo del ldquocanal 1rdquo respecto del ldquocanal 0rdquo de la tarjeta utilizada En la figura 46 se muestran los resultados obtenidos y el ajuste

Figura 4 6- Retado entre los canales de la tarjeta de adquisicioacuten DT 322 El retardo entre el ldquocanal 1rdquo conectado a la entrada del circuito cuya impedancia se quiere medir respecto al ldquocanal 0rdquo conectado a

la fuente de alimentacioacuten es de 5 ms

Del ajuste de los datos obtenidos resulta un retardo de 5ms plusmn 01 micro s que debe

ser corregido antes de efectuar los caacutelculos de impedancia

bull Impedancia del ldquocanal 1rdquo La impedancia del canal se midioacute utilizando el esquema de la figura 45 y

utilizando como resistencias de carga de 10KΩ y 1MΩ En ambos casos se observoacute que la impedancia del canal es muy alta y puede ser despreciada no introduciendo

97

variaciones de fase apreciables a muy altas frecuencias mayores a 30 Hz la fase es de 025 grados por lo que puede despreciarse

bull Caacutelculo de la impedancia RC-serie con preamplificador

Siguiendo nuevamente el mismo procedimiento descrito hemos conectado la

impedancia de carga (RC serie) en paralelo con el circuito preamplificador Como ya hemos discutido en el punto 281 el efecto de la impedancia de

entrada del circuito preamplificador sobre la impedancia de carga del sensor (RC serie) es praacutecticamente nulo

A partir del ajuste de los datos figura 47 hemos obteniendo para la resistencia

de carga un valor de 956plusmn001 KΩ y para el condensador de 204plusmn01 microF concordando con las tolerancias de cada elemento

43

Figura 4 7- Impedancia de entrada del circuito preamplificador e impedancia de carga RC serie esdecir la impedancia total vista por el sensor

2 MEDIDA DE LA FRECUENCIA PROPIA La mediada de la frecuencia propia o del periodo libre por medio de sentildeales

sinusoidales aplicadas por la bobina auxiliar conduce a error debido al efecto de acoplamiento magneacutetico entre las bobinas principal y auxiliar (Alguacil 1986)

98

Alguacil (1986) determina la impedancia equivalente del sismoacutemetro cargado

con una resistencia de carga ldquoRcrdquo vista desde sus terminales de salida

2223

2223

)2()2()2()2(

2

2

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

co ttt

iii

ssssss

RZωωωξωξωωωξωξ

++++++

++++++= (42)

donde ldquoRirdquo es la resistencia interna ldquoLrdquo la autoinduccioacuten ldquoRtrdquo es la suma de la resistencia de carga y la interna ldquoGrdquo la constante de transduccioacuten ldquoξordquo el amortiguamiento a circuito abierto y ldquoωordquo la frecuencia angular propia del sensor

En el caso de que podamos despreciar la autoinductancia frente a la resistencia

total la ecuacioacuten anterior se simplifica (Alguacil 1986)

22

22

)2()2(

2

2

oooRMG

oooRMG

t

ico ss

ssR

RRZt

i

ωωξωωξ

+++

+++asymp (43)

La impedancia dada por la ecuacioacuten (43) se vuelve real (fase nula) a la

frecuencia propia por ello eligiendo una resistencia de carga alta podemos determinar el periodo libre por inyeccioacuten de sentildeales sinusoidales por la bobina principal y observar cuando la entrada y la salida estaacuten en fase

Este procedimiento ha sido utilizado entre otros por White (1970) y Donato

(1971) utilizando el puente de Maxwell y un osciloscopio Mitronovas y Wielandt (1975) utilizan la observacioacuten de la curva de Lissajous

producida en un osciloscopio para la medida de la fase Alguacil (1986) indica que la precisioacuten obtenida para la frecuencia propia por

utilizacioacuten de este meacutetodo puede ser algo mejor que el 1 Debe observarse que parte del error se debe al hecho de utilizar la ecuacioacuten (43) aproximada en lugar de la original (42) donde la impedancia no es puramente real a la frecuencia propia

Utilizando el mismo procedimiento que el explicado en el punto anterior para

la medida de la impedancia de carga hemos obtenido la impedancia de salida del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 1016 MΩ

Aunque igualmente engorroso que los meacutetodos indicados nuestro

procedimiento presenta la ventaja de no utilizar ni un puente de Maxwell que debe ser balanceado previamente ni osciloscopio facilitando enormemente los ajustes

Por otro lado la frecuencia de las sentildeales sinusoidales inyectadas es medida

con gran exactitud mediante el ajuste que explicaremos en el capiacutetulo 6 mejorando la precisioacuten dada por el propio generador de ondas

En la figura 48 se muestran los resultados obtenidos asiacute como el ajuste de las

ecuaciones (42) y (43)

99

Figura 4 8- Impedancia del conjunto sensor y resistencia de carga (1016 MΩ ) vista desde sus terminales de salida En la figura se muestran ademaacutes los ajustes obtenidos para de las ecuaciones (42) y (43)

Graacuteficamente la fase nula corresponde a una frecuencia de 12573 Hz

mientras que el valor obtenido por ajuste de la ecuacioacuten (42) es de 12570 Hz Debe observarse que al haber utilizado una resistencia de carga alta la aproximacioacuten dada por la ecuacioacuten (42) es vaacutelida hasta unos 5 Hz A partir de esta frecuencia el error en fase comienza a ser apreciable

Por ajuste de la ecuacioacuten (42) a los datos medidos hemos obtenido todos los

paraacutemetros del sensor y que se relacionan en la tabla 4I

Paraacutemetro Valor Error Error Rel Cte Transduccioacuten G (Voltms) 266 plusmn1 05 Resistencia interna Ri (Ω ) 5458 plusmn8 01 Autoinductancia L (henrios) 35 plusmn01 34 Amort Circ abierto ξo 0203 plusmn0003 14 Frec Propia fo (Hz) 1257 plusmn0005 04

Tabla 4 I- Valores de los paraacutemetros del sensor Mark L4-C obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (42) a partir de los datos medidos de impedancia (figura 48)

El error en la estimacioacuten de la autoinductancia es elevado debido a que su

efecto soacutelo se manifiesta apreciablemente a muy altas frecuencias y difiere ampliamente de su valor nominal de 605 henrios

100

433 MEDIDA DEL AMORTIGUAMIENTO

Mitronovas y Wielandt (1975) Alguacil (1986) y Rodgers et al (1995) entre

otros utilizan la inyeccioacuten de pulsos de corriente por la bobina principal para la medida de la frecuencia propia y el amortiguamiento

Alguacil (1986) sentildeala que la respuesta al escaloacuten para un sistema con pequentildeo

amortiguamiento (resistencia de carga elevada) no difiere si se toma en cuenta la autoinduccioacuten o no Ademaacutes para sistemas con poco amortiguamiento se produciraacuten oscilaciones apreciables que permiten medir con mayor exactitud la frecuencia propia

La respuesta a un escaloacuten podemos obtenerla a partir de la funcioacuten de

transferencia dada por la ecuacioacuten (26) obteniendo

)1sin(1

)( 2

2teaGtu o

t

o

e o ξωξω

ξω minusminus

= minus (44)

donde ldquoGerdquo es la transductancia efectiva ldquoardquo la aceleracioacuten equivalente producida por el escaloacuten y ldquoξrdquo el amortiguamiento efectivo

Si llamamos ldquo∆trdquo a la diferencia de tiempo entre los instantes en que la

respuesta cruza por cero en el mismo sentido y siendo ldquoDrdquo el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos consecutivos obtenemos

2

222

22

22

)()2()2(

tDD

D

o ∆+

=

+=

πω

πξ

(45)

En caso de que el amortiguamiento sea 07 o mayor es difiacutecil medir el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos y se puede realizar entre un maacuteximo y un miacutenimo sin maacutes que sustituir en la ecuacioacuten (45) el teacutermino ldquo2πrdquo por ldquoπrdquo (Alguacil 1986)

Siguiendo este procedimiento y utilizando el esquema indicado por Rodgers et

al (1995) hemos registrado la respuesta en el caso de una resistencia de carga de 6804KΩ (figura 49)

La estimacioacuten del amortiguamiento y de la frecuencia propia a partir de las

ecuaciones (45) presentan el inconveniente de que la presencia de ruido dificulta las medidas tanto de los cruces por cero como del decremento logariacutetmico Por ello se ha realizado un ajuste de la ecuacioacuten (44) por miacutenimos cuadrados una vez linealizada

Debemos considerar que incluso en ausencia de ruido la resolucioacuten temporal

se encuentra limitada por el periodo entre muestras (ldquoTsrdquo) aunque podemos mejorarla por interpolacioacuten de los datos en las proximidades de los cruce por cero

101

0 05 1 15 2 25 3 35 4-1500

-1000

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Tiempo (segundos)

Cue

ntas

dig

itale

sRESPUESTA A UN ESCALON

Datos ObservadosAjuste ec (44)

D = 17344

08272 s

Mo

Figura 4 9- Respuesta al escaloacuten del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 6804 KΩ straacutendose el ajuste de la ecuacioacuten (44) y la medida del decremento logariacutetmico y el intervalo entre dos

cruces por cero de igual sentido consecutivos

Debido a que el instante en que se produce el escaloacuten presenta la misma incertidumbre temporal (ldquoTsrdquo) hemos modificado la ecuacioacuten (44) introduciendo este paraacutemetro como una de las incoacutegnitas a determinar

Partiendo de los valores nominales hemos iterado el ajuste por miacutenimos

cuadrados de la ecuacioacuten (44) linealizada hasta alcanzar el miacutenimo error cuadraacutetico medio Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 4II

fo ξef toEc (45) 12541 02661 05000 Ec (44) 12540plusmn00001 02661plusmn00001 04983plusmn00001

Tabla 4 II- Valores obtenidos para el amortiguamiento efectivo y la frecuencia propia por ajuste de la ecuacioacuten (44) y por medida del intervalo entre cruces por cero y del decremento logariacutetmico El

paraacutemetro ldquotordquo indica el instante en que se produce el escaloacuten y como era de esperar difiere del valor teoacuterico en menos de un intervalo entre muestras ldquoTsrdquo

Debemos observar que el error en la medida del intervalo entre los cruces por

cero de un intervalo de muestreo (001 segundo) se traduce en un error del orden de 005 Hz en la estimacioacuten de la frecuencia propia Adicionalmente hay que antildeadir el error debido a la estimacioacuten del decremento logariacutetmico por ello este procedimiento por medida directa no es aconsejable obtenieacutendose mejores resultados mediante el ajuste de la respuesta

102

434 MEDIDA DE LA TRANSDUCTANCIA

Aunque teoacutericamente podemos calcular el valor de la constante de transduccioacuten

y del amortiguamiento a circuito abierto a partir de los resultados obtenidos (Rodgers et al 1995) es preferible utilizar el meacutetodo propuesto por Mitronovas y Wielandt (1975) para obtener una mejor precisioacuten

))(()( icoefice RRRRK +minus=+= ξξξ (46)

donde ldquoξerdquo es el amortiguamiento eleacutectrico ldquoξefrdquo el amortiguamiento efectivo y ldquoKrdquo una constante proporcional al cuadrado de la transductancia

Alguacil (1986) utiliza un procedimiento similar efectuando una regresioacuten

lineal de la ecuacioacuten del amortiguamiento efectivo sobre los valores obtenidos para diversas resistencias de carga

)(2

2

icooef RRM

G+

+=ω

ξξ (47)

En la figura 410 se muestran los resultados del ajuste de esta ecuacioacuten

Figura 4 10- Medida de la constante de transduccioacuten y del amortiguamiento mecaacutenico (a circuitoabierto) por ajuste de la ecuacioacuten (47)

El amortiguamiento a circuito abierto obtenido por este meacutetodo es de 0200 plusmn 0002 (09) algo maacutes impreciso que el obtenido en el punto 432 mientras que la constante de transduccioacuten es de 2676 plusmn 07 Vms (026)

103

435 MEDIDA DE LA AMPLIFICACION

Una vez determinadas todas las constantes del sensor soacutelo nos resta medir con

precisioacuten la amplificacioacuten del sistema preamplificador para poder determinar la respuesta total del sistema (ecuacioacuten (221) o su versioacuten simplificada (222))

Para ello hemos estimado su respuesta por comparacioacuten de las sentildeales

sinusoidales de entrada y salida del circuito preamplificador y filtro antialiasing Los resultados se indican en la tabla 4III

Ganancia seleccionable Frec Corte (Hz) Amortiguamiento

9706 31323 101111 80004plusmn003 12plusmn04 Tabla 4 III- Paraacutemetros de respuesta del circuito preamplificador incluyendo el filtro antialiasing

(ecuaciones (215) y (220))

Para los valores de ganancia soacutelo se han representado las cifras significativas

siendo el error inferior a 0001 en todos los casos Como puede apreciarse el amortiguamiento presenta un gran error debido a que las medidas se han efectuado a frecuencias mucho maacutes bajas a la de corte del filtro

436 RESPUESTA DEL SENSOR CON IMPEDANCIA DE CARGA

A partir de los paraacutemetros estimados en los puntos anteriores podemos generar

la respuesta del sensor cuando se conecta a su salida la impedancia de carga (RC serie) utilizando la ecuacioacuten (212)

En la figura 411 se muestran las respuestas a partir de los datos obtenidos por

ajuste de la frecuencia propia (punto 432) y la correspondiente si utilizamos los resultados de la medida del amortiguamiento (punto 433) y de la transductancia (punto 434)

La diferencia maacutexima obtenida entre ambas es de 013 dB en amplitud y de

062 grados en fase Por tanto la eleccioacuten del meacutetodo de calibracioacuten no es criacutetica Aunque efectuar ambos procedimientos aumenta el nuacutemero de pruebas en el

laboratorio si elegimos los paraacutemetros con menor error obtendremos una respuesta maacutes exacta (ver figura 411) aunque las diferencias entre todas ellas son muy pequentildeas

Se observa la existencia de una pequentildea resonancia en 1418 Hz (calculada a

partir del anaacutelisis de los polos y ceros obtenidos) no prevista en el disentildeo original (punto 255) y que la frecuencia de corte es de 0868 Hz algo superior a la de disentildeo de 064 Hz Este hecho se debe en gran medida a la alta frecuencia propia del sensor mucho mayor (25) que la nominal de 1 Hz

Para este sensor la impedancia de carga (RC serie) produce un aumento del

ancho de banda en algo maacutes del 30

104

44

bc

p

Figura 4 11- Respuesta del sensor de prueba con impedancia de carga RC serie utilizando diversosvalores de los paraacutemetros

La ecuacioacuten utilizada (212) en la estimacioacuten de la respuesta puede ser

aproximada por sus polos dominantes En la tabla 4IV se muestran la ganancia y los polos y ceros obtenido para el caso de utilizar los paraacutemetros con menor error

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-17067 (plusmn 001) (-73093 e5)

0 (doble) -51 (plusmn 01)

-495 (plusmn 006) -3177 (plusmn 0003) plusmn 556 (plusmn008) j

-42827 (plusmn01)

Tabla 4 IV- Ganancia polos y ceros de la respuesta del sensor con impedancia de carga El polo indicado con asterisco puede despreciarse por estar mucho maacutes alejado del eje imaginario que los polos dominantes (en caso de que no se desprecie para el

caacutelculo de la respuesta se debe utilizar la ganancia indicada entre pareacutentesis y con un asterisco)

LA BOBINA DE CALIBRACION La determinacioacuten de la respuesta por inyeccioacuten de sentildeales armoacutenicas a traveacutes de la

obina de calibracioacuten ha sido utilizado entre otros por Giner et al (1992) para la alibracioacuten de la red de microsismicidad de Alicante

Kim y Ekstroumlm (1996) estiman la respuesta por inversioacuten del transitorio producido

or la inyeccioacuten de pulsos por esta bobina auxiliar

105

Alguacil (1986) sentildeala que el acoplamiento entre las bobinas principal y auxiliar

induce a errores en la respuesta del sistema Steck y Prothero (1989) proponen su utilizacioacuten en la calibracioacuten por medio de

inyeccioacuten de sentildeales binarias aleatorias pero corrigiendo la respuesta por el mencionado acoplamiento

Nosotros hemos seguido el procedimiento indicado por Giner et al (1992) pero

corrigiendo la respuesta obtenida por las medidas del efecto de acoplamiento realizadas previamente

Los resultados mostrados en la figura 412 indican un decaimiento de la respuesta a

partir de unos 12 Hz no siendo corregido totalmente por las medidas del acoplamiento entre bobinas en parte debido a que han sido realizadas con el sensor invertido (masa bloqueada fuera de su posicioacuten de reposo)

Por otro lado el uso de la bobina de calibracioacuten presenta el inconveniente de que

debemos suponer conocida la constante de transduccioacuten de esta bobina lo que puede llevar a resultados poco exactos

Sobre los datos corregidos por acoplamiento entre bobinas hemos ajustado una

funcioacuten de transferencia (ecuacioacuten (213)) con tres polos (uno real y dos complejos conjugados) y tres ceros reales (uno doble en el origen y otro sobre el eje real negativo) Los resultados se muestran en la tabla 4V

au

Figura 4 12- Respuesta observada del sensor con impedancia RC serie de carga utilizando la bobina xiliar Se muestran los valores medidos para el acoplamiento entre bobinas la respuesta observada y la

corregida y la respuesta estimada por ajuste de la ecuacioacuten (213)

106

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-132 (plusmn 2) 0 (doble) -27 (plusmn 2) -343 (plusmn 02) -32 (plusmn 02) plusmn 55 (plusmn 01) j

Tabla 4 V - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (213) a los datos corregidos por el acoplamiento entre la bobina auxiliar y

principal La frecuencia de corte para este sensor incluyendo la impedancia de carga es de

0868 Hz algo mayor a la esperada (0648 Hz) tomando los valores nominales Esto se debe a la que la frecuencia propia del sensor es como hemos visto del orden del 25 superior a la nominal de 1 Hz

Asiacute mismo se observa una ligera resonancia en 1426 Hz (calculada a partir del

anaacutelisis de polos y ceros) con una ganancia de unos 3 dB mayor que la correspondiente para altas frecuencias

45 LA CALIBRACION EMPIRICA La calibracioacuten empiacuterica no presupone ninguacuten modelo para la respuesta del

instrumento sino que uacutenicamente presupone que el sistema es causal lineal e invariante en el tiempo o al menos invariante en el tiempo que dura la calibracioacuten

Para los sistemas lineales e invariantes en el tiempo la funcioacuten de transferencia viene

determinada por la relacioacuten de la transformada de Laplace de la salida (funcioacuten respuesta) a la correspondiente de la entrada (funcioacuten excitadora) bajo la suposicioacuten de que todas las condiciones iniciales son cero (Ogata 1980)

El principal problema al que nos enfrentamos para efectuar la calibracioacuten empiacuterica

es por tanto el conocimiento preciso de la sentildeal de entrada (velocidad del suelo) Pavlis y Vernon (1994) desarrollan una teacutecnica de calibracioacuten por comparacioacuten de

los datos de ruido siacutesmico registrados por dos sensores suficientemente proacuteximos siendo conocida la respuesta de uno de ellos y que describimos a continuacioacuten

El espectro de un sismograma ldquosi(t)rdquo registrado por el instrumento ldquoirdquo se relaciona

con el la velocidad del suelo ldquoe(t)rdquo mediante la siguiente ecuacioacuten

)()()()( ωωωω EATS iii sdotsdot= (48)

donde ldquoTirdquo es la respuesta en velocidad del sismoacutemetro ldquoirdquo ldquoAirdquo es la correspondiente del sistema AD y ldquoErdquo es el movimiento (velocidad) real del suelo

Si dos sensores se situacutean muy proacuteximos para poder suponer que el movimiento del

suelo es el mismo para ambos la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos es

)()()()(

)()()(

12

21

2

1

ωωωω

ωωω

ASAS

TTZ

sdotsdot

== (49)

Si del instrumento ldquo2rdquo conocemos la respuesta podremos obtener la del otro por

107

)()()( 21 ωωω TZT sdot= (410)

que es independiente de la sentildeal ldquoErdquo que se utilice Pavlis y Vernon (1994) obtienen buenos resultados tomando como sentildeal el ruido

siacutesmico y sentildealan los principales problemas para la estimacioacuten de la respuesta del instrumento que se desea calibrar

El primer problema que nos podemos encontrar es la componente DC debida al

efectos de los amplificadores y al convertidor AD La forma maacutes sencilla de eliminarla es simplemente restando la media del registro pero debe tenerse presente que la longitud de cada ventana debe ser mucho mayor que el periodo maacutes grande que podamos registrar (en el caso de sensores de banda ancha STS2 es de 100 segundos)

El segundo problema se refiere a la estimacioacuten de los espectros de la sentildeal El factor

maacutes criacutetico es la ventana elegida para su estimacioacuten Pavlis y Vernon (1994) utilizan una ventana ldquo4πrdquo con forma de campana La eleccioacuten de este tipo de ventana se debe a que proporciona una caiacuteda aproximada de 100 dB fuera de su ancho de banda

Finalmente el tercer gran problema se refiere a la estimacioacuten de la respuesta entre

ambos instrumentos (ecuacioacuten (49)) En primera aproximacioacuten podriacuteamos estimarla efectuando la media de los espectros obtenidos para cada una de las ventanas Sin embargo es preferible efectuar una media ponderada para reducir los efectos de espuacutereos en los datos

sum

sum

=

=

sdot= M

jj

M

jjj

w

ZwZ

1

1)(

)(ˆω

ω (411)

donde los coeficientes ldquowjrdquo son los pesos asignados a la estimacioacuten ldquojrdquo

Pavlis y Vernon (1994) utilizan el siguiente estimador robusto de forma iterativa

(hasta tres veces consecutivas)

bull Inicialmente estiman la respuesta entre ambos instrumentos como la mediana de las partes reales e imaginarias

bull En la estimacioacuten de los coeficientes soacutelo se considera el moacutedulo de los

residuos )(ˆ)()( ωωω jjj ZZr minus=

bull Consideran como escala de error del proceso la distancia intercuantil dada

por 44

3 NN rrSIQ minus= Es decir entre el 75 y el 25 de la distribucioacuten de los residuos

bull Finalmente estiman los pesos de la ecuacioacuten (411) mediante la siguiente

foacutermula

108

)(242

)exp(

34

)(

LnLnSddrx

ew

IQIQ

IQjj

xj

j

minus===

minus= minus

σσ

αα

(412)

siendo ldquoαrdquo el Neacutesimos cuantil de la distrubucioacuten de Rayleigh )2(2 NLn

Siguiendo esta teacutecnica hemos situado el sensor de corto periodo a calibrar junto al

ldquoStreckeisen STS-2rdquo (a unos 75 cm) de la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo cuya respuesta se conoce con precisioacuten Si tenemos presente ademaacutes que la respuesta de los instrumentos de banda ancha presentan una respuesta plana en un mayor ancho de banda que los de corto periodo podemos estimar el movimiento del suelo por inversioacuten de su registro y por tanto conocer la entrada (funcioacuten excitadora) para el sistema de corto periodo

El cuadrado de la magnitud de la coherencia (MathWorks 2000) entre dos sentildeales

viene dada por

)()()(

2211

212

12 ωωωSS

SC

sdot= (413)

donde ldquoS12rdquo es la densidad espectral cruzada y ldquoC12rdquo es un nuacutemero (entre 0 y 1) que proporciona una medida de la correlacioacuten entre las dos sentildeales a la frecuencia angular ldquoωrdquo

Esta definicioacuten difiere de la utilizada por Pavlis y Vernon (1994) para estimar la

bondad del procedimiento

xx

rrxx

SSS minus

=2γ (414)

donde ldquoSxxrdquo y ldquoSrrrdquo son las potencias de la salida y de los residuos respectivamente

Como hemos mencionado la misioacuten de los pesos de la ecuacioacuten (411) es la de

reducir el efecto de espuacutereos en los datos Si alguno de los registros contiene alguacuten espuacutereo eacuteste afectaraacute a la estimacioacuten de su espectro y por tanto a la correspondiente respuesta entre ambos instrumentos Pero en este caso la coherencia definida por la ecuacioacuten (413) entre ambos disminuiraacute

Pazos y Alguacil (2000) aplicaron la coherencia dada por la ecuacioacuten (413) como

funcioacuten de peso para calibrar las estaciones de corto periodo de la red ROA obteniendo respuestas con el mismo orden de precisioacuten que utilizando los pesos descritos en Pavlis y Vernon (1994)

Los resultados obtenidos por ambos meacutetodos utilizando los datos de ruido

registrados durante maacutes de 2 horas se muestran en la figura 413 El ajuste de la respuesta se realizoacute siguiendo el meacutetodo de Pazos y Alguacil (2000) sobre los datos con una coherencia mayor del 90

109

0

10

20

30

40

50CALIBRACION EMPIRICA

Vm

s-1 (

dB)

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Pavlis y Vernon (1994)Pazos y A lguacil (2000)Respues ta es timada Filtros FIR

Interferencias iquest

Figura 4 14- Respuesta observada por comparacioacuten de los registros de ruido siacutesmico entre la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo y el sistema desarrollado siguiendo el meacutetodo descrito por Pavlis y Vernon (1994) y el propuesto por Pazos y Alguacil (2000) Se muestra ademaacutes la respuesta estimada por ajuste de una funcioacuten de transferencia con tres ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejos conjugados)

En la figura 414 se muestra la coherencia estimada por la ecuacioacuten (413) para uno de los

registros de ruido utilizados

1 0- 1

1 00

1 01

0 3

0 4

0 5

0 6

0 7

0 8

0 9

1

F r e c u e n c ia ( H z )

Coh

eren

cia

Figura 4 13- Coherencia (ecuacioacuten 413) de uno de los registros de ruido utilizados en la estimacioacuten (ecuacioacuten 411)de la respuesta entre ambos instrumentos (corto periodo y STS2)

110

Como se aprecia en la figura la coherencia es superior al 90 en la banda que se

extiende desde 03 hasta algo maacutes de 15 Hz Pavlis y Vernon (1994) obtienen una mejor coherencia a altas frecuencias al

comparar el ruido registrado por los sensores GS-13 y L-28 pero debemos recordar que utilizan una definicioacuten diferente (ecuacioacuten 414) Sin embargo al comparar dos sensores horizontales L-28 con una separacioacuten de un metro (similar a la utilizada en nuestro experimento) obtienen una coherencia muy baja para las altas frecuencias

Los resultados del ajuste de una funcioacuten de transferencia de tercer orden con tres

ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejo conjugados) se muestran en la tabla 4VI

GANANCIA(V(ms-1) CEROS POLOS

-1349 (plusmn 03) 0 (doble) -144 (plusmn 017) -1931 (plusmn 003) -34 (plusmn 014) plusmn 542 j (plusmn 007)

Tabla 4 VI - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la una funcioacuten de transferencia de tercer orden

Como ya mencionamos para frecuencias inferiores a 03 Hz y para las superiores a

15 Hz los registros de ruido no presentan una alta coherencia A bajas frecuencias el ruido del sensor (punto 210) es el causante de la peacuterdida de coherencia mientras que a alta frecuencia (a partir de unos 40 Hz) se debe a la actuacioacuten de los filtros FIR de los sistema de adquisicioacuten (tanto del Quanterra de la estacioacuten de banda ancha como de los filtros FIR del CS5322) Adicionalmente se observa una pequentildea interferencia en torno a 25 Hz debido a la fuente de alimentacioacuten (onda rectificada) ya que en estos experimentos no se utilizaron bateriacuteas

Pavlis y Vernon (1994) observan tambieacuten desacuerdo entre las respuestas teoacuterica y

la observada a partir de unos 10 Hz atribuyeacutendolo a un efecto de distinto acoplamiento mecaacutenico y tal vez a influencia de modos propios de vibracioacuten del pilar Creemos que estos efectos requeririacutean un estudio maacutes en detalle

En la figura se observa al igual que en los meacutetodos anteriores una resonancia en

1418 Hz mientras que la frecuencia de corte es de 0858 Hz

46 COMPARACIOacuteN DE RESULTADOS Y DE LOS REGISTROS En los puntos anteriores hemos discutido varios meacutetodos de calibracioacuten del sensor

La calibracioacuten parameacutetrica proporciona resultados precisos pero requiere la utilizacioacuten de amplio material de laboratorio y numerosas pruebas La utilizacioacuten de la bobina auxiliar precisa corregir por el efecto de acoplamiento entre bobinas pero para estimarlo debemos bloquear la masa invirtiendo el sensor por lo que las correcciones a altas frecuencias se subestiman Finalmente el meacutetodo empiacuterico uacutenicamente requiere disponer de un sensor bien calibrado pero presenta la limitacioacuten de que la respuesta se subestima a partir de 10 oacute 15 Hz por falta de coherencia entre ambas salidas

111

En la figura 415 se representan las respuestas obtenidas por los tres meacutetodos descritos En el caso de la respuesta parameacutetrica se representa uacutenicamente la correspondiente a los paraacutemetros obtenidos con menor error

obsmanla d

calideb

perde con

resoaux

la b

0

10

20

30

40

50RESPUESTAS OBTENIDAS

Vm

s-1 (

dB)

Respues ta para el s ismo de SanlucarBobina AuxiliarCalibracion EmpiricaCalibracion Parametrica

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuecnia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Figura 4 15- Comparacioacuten de la respuesta parameacutetrica con la empiacuterica y la obtenida por medio de labobina de calibracioacuten Se presenta la respuesta en amplitud estimada a partir del sismo de Sanluacutecar de

Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 mb=37

Al comparar las respuestas instrumentales correspondientes a los tres meacutetodos

ervamos que para frecuencias superiores a la resonancia la respuesta parameacutetrica se tiene por encima de las otras dos en el orden de tres decibelios Algo menos acusada es iferencia en fase que se mantiene siempre inferior a seis grados

Por otro lado la respuesta empiacuterica es similar a la obtenida utilizando la bobina de

bracioacuten Las diferencias en amplitud son inferiores a 05 dB y en fase se mantienen por ajo de 4 grados

Los tres meacutetodos presentan praacutecticamente los mismos polos complejos conjugados

o hay grandes diferencias en la ubicacioacuten del polo real y el cero real no nulo En el caso la calibracioacuten parameacutetrica existe una cancelacioacuten praacutectica mientras que esta sideracioacuten no puede efectuarse en los otros dos meacutetodos

Tanto la calibracioacuten parameacutetrica como la empiacuterica presentan una frecuencia de

nancia de 1418 Hz siendo algo mayor (1426 Hz) en el caso de uso de la bobina iliar

La frecuencia de corte es del orden de 086 Hz en los tres casos (0868 en el caso de

obina auxiliar y la calibracioacuten parameacutetrica y 0858 Hz para la empiacuterica)

112

En la figura se presenta ademaacutes la estimacioacuten de la respuesta instrumental a partir de los registros de un sismo de Sanluacutecar de Barrameda Para este caso la fuente siacutesmica se encuentra a unos 40 km de distancia por lo que ambos sensores se pueden considerar situados en el mismo punto Como se aprecia la calibracioacuten empiacuterica presenta un mejor acuerdo con esta estimacioacuten por lo que la consideramos maacutes realista

La utilizacioacuten de la bobina auxiliar situacutea el polo y el cero real (no nulo) en posiciones

claramente diferentes a la empiacuterica pero las diferencias en las respuestas (tanto en fase como en amplitud) es pequentildea pudiendo ser utilizado como procedimiento alternativo

Por otro lado los paraacutemetros obtenidos mediante las teacutecnicas parameacutetricas son muy

precisos a excepcioacuten de la autoinductancia pero se calculan sin que el sensor se cargue con la impedancia ldquoRC serierdquo La respuesta teoacuterica con el sensor cargado con la impedancia RC serie parece no ajustarse a las estimaciones calculadas sobre datos reales El modelo utilizado carece de capacidades paraacutesitas que estariacutean en serie con la impedancia de carga disminuyendo la parte capacitiva efectiva Aunque no se muestra en la figura hemos simulado la respuesta parameacutetrica pero con una capacidad menor (135 microF ) coincidiendo praacutecticamente con la respuesta empiacuterica errores inferiores a 05 dB en amplitud y a 2ordm en fase

El hecho de que el modelo no contemple esta posible capacidad paraacutesita podriacutea

justificar el pequentildeo valor obtenido para la autoinductancia que por otra parte se encuentra mal determinada debido a que su efecto se aprecia principalmente a muy alta frecuencia

-1

0

1x 10

4 SISMO DE SANLUCAR DE BARRAMEDA DEL 18072003

SFS

(VBB

)

-4

-2

0

2

4x 10

4

RC

ser

ie

20 40 60 80 100 120 140-1000

0

1000

T iem po en segundos

SFS

(CP)

Figura 4 16- Registros filtrados paso bajo (12 Hz) del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del diacutea 18 de Julio de 2003 a las 21232150 horas UTC mb=37 En la parte superior se muestra el registro de la estacioacuten de Banda Ancha SFS en el centro el correspondiente al sistema descrito en esta tesis y en la parte inferior el registro de la estacioacuten de corto periodo SFS situada a unos 25 metros de las anteriores El eje de ordenadas

muestra el nuacutemero de cuentas digitales

113

Finalmente en la figura 416 se muestran los registros filtrados paso bajo (12 Hz)

del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 y mb=37 El registro del sistema desarrollado (RC serie) presenta el mayor nuacutemero de cuentas

debido a la amplificacioacuten seleccionada (1905 para el preamplificador y 156 del fitro antialiasing) En el caso de la estacioacuten de corto periodo la amplificacioacuten es de 1062 pero la conversioacuten a digital es de 12 bits

El registro del corto periodo aparece cortado debido a que el algoritmo de deteccioacuten

utilizado por la red de corto periodo subestimoacute el tiempo de coda

47 BIBLIOGRAFIA Alguacil G (1986) ldquoLos instrumentos de una red siacutesmica local telemeacutetrica para

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seismographs using a Maxwell Bridgerdquo BSSA Vol 60 Nordm 6 pp 2015-2022

115

116

CAPITULO 5

TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122

531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 127 533 Diagramas en aacuterbol (Wavelet Packets) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132

117

51 INTRODUCCION Una sentildeal analoacutegica es una representacioacuten de una magnitud fiacutesica variable mediante

una variable eleacutectrica Una sentildeal digital es asimismo otra representacioacuten del mismo objeto mediante una serie numeacuterica que puede ser representada en diversos dominios dependiendo de las caracteriacutesticas que deseemos estudiar o el tratamiento que convenga hacer

Las transformadas integrales transforman una sentildeal temporal ldquof(t)rdquo a un nuevo

dominio generalmente al plano de la frecuencia ldquoF(w)rdquo En este dominio podemos analizar el contenido espectral de la sentildeal y caracterizarla en funcioacuten de la frecuencia Muchas ecuaciones diferenciales que describen la respuesta dinaacutemica de sistemas por ejemplo se transforman en el dominio de la frecuencia en ecuaciones algebraicas

La transformada de Fourier ha sido es y continuaraacute siendo una de las herramientas

maacutes ampliamente utilizadas para representar las sentildeales estacionarias en el plano de la frecuencia (Mallat 1998) Asiacute una sentildeal sinusoidal representada en el plano de Fourier queda perfectamente definida por un uacutenico coeficiente complejo ldquoArdquo correspondiente al vector base ldquoδ(f-fo)rdquo donde ldquofordquo es la frecuencia de la sentildeal

Pero debemos observar que lo que maacutes nos llama la atencioacuten son las sentildeales

transitorias el claxon de un camioacuten que suene repentinamente sobresalta nuestros sentidos mientras que el continuo y monoacutetono ruido de un motor pronto es olvidado sin que le prestemos la mayor atencioacuten De hecho son estas sentildeales transitorias o las variaciones temporales de sentildeales casi-estacionarias las que aportan maacutes informacioacuten

Las sentildeales siacutesmicas de los terremotos son altamente no-estacionarias De la propia

definicioacuten de la transformada de Fourier no se puede obtener ninguna informacioacuten sobre la evolucioacuten de las caracteriacutesticas espectrales o la posible ocurrencia de un evento localizado en el tiempo (Flandrin 1987)

La transformada integral ldquoidealrdquo seriacutea aquella que de informacioacuten puntual de la sentildeal

sobre su contenido espectral en cada instante pero sabemos que tal transformada no puede existir debido al principio de incertidumbre de Heisenberg (una discusioacuten detallada puede encontrarse en Mallat 1998)

La transformada wavelet es una buena aproximacioacuten en este sentido ya que

proporciona informacioacuten simultaacutenea en ambos dominios tanto en el temporal como en el de la frecuencia

Revisaremos en este capiacutetulo las principales transformadas integrales maacutes

comuacutenmente utilizadas en el campo de la sismologiacutea poniendo especial eacutenfasis en la forma en que cada una descompone el plano tiempo-frecuencia es decir las propiedades de localizacioacuten temporal y en frecuencia que cada representacioacuten proporciona

52 LA TRANSFORMADA DE FOURIER

En 1807 Fourier presenta su desarrollo en serie de cualquier sentildeal perioacutedica teniendo un gran impacto en el anaacutelisis matemaacutetico en la fiacutesica y en el campo de la

118

ingenieriacutea Posteriormente se generaliza esta transformada a sentildeales no perioacutedicas surgiendo la transformada de Fourier y su inversa definidas de la siguiente forma

int

intinfin

infinminus

infin

infinminus

minus

=

=

dwewFtf

dtetfwF

iwt

iwt

)(21)(

)()(

π

(51)

La transformada ldquoF(w)rdquo representa la sentildeal en el plano de la frecuencia donde las

funciones base son senos y cosenos (exponencial compleja) sin proporcionar informacioacuten temporal (duracioacuten infinita de las funciones base) mientras que la representacioacuten ldquof(t)rdquo en la base eucliacutedea (cuyas funciones base son deltas de Dirac) localiza de forma precisa en el tiempo pero no da informacioacuten sobre la frecuencia

Esta transformacioacuten presenta numerosas e interesantes propiedades ampliamente

conocidas (pe Hernando Raacutebanos 1982 Papoulis 1986 Scherbaum 1996 Mallat 1998) por lo que las omitiremos

521 LA TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER (DFT)

Los registros digitales se encuentran formados por una secuencia de N

muestras tomadas a intervalos regulares separados en T=1fm (siendo fm la frecuencia de muestreo) Desde el punto de vista del Aacutelgebra esta secuencia se puede considerar como un vector del espacio ZN y su descripcioacuten en la base eucliacutedea toma la siguiente expresioacuten

summinus

=

partsdot=minus=1

0][][]1[]1[]0[][

N

nnnfNfffnf

rr (52)

donde son las muestras de la sentildeal tomadas a intervalos regulares ldquonTrdquo (0 le n lt N)

)(][ nTfnf =

En esta representacioacuten cada coeficiente queda perfectamente localizado en el

tiempo lo que permite datar con precisioacuten las llegadas de las diversas ondas hecho esencial pe para obtener buenas localizaciones hipocentrales

Al igual que para el caso de sentildeales continuas para conocer las propiedades

espectrales de la sentildeal es usual la utilizacioacuten de la bien conocida transformada discreta de Fourier (DFT normalmente mediante el algoritmo de su transformada raacutepida FFT) representando la sentildeal en el plano de la frecuencia Las ecuaciones de transformacioacuten podemos encontrarlas en numerosos textos y salvo diferencias en los factores de normalizacioacuten (escala) vienen dadas por

NnekFN

nf

NkenfkF

N

k

ni

N

n

ni

Nk

Nk

ltlesdot=

ltlesdot=

sum

summinus

=

minus

=

minus

0][ˆ1][

0][][ˆ

1

0

1

0

2

2

π

π

(53)

En este plano las coordenadas del vector transformado proporcionan informacioacuten precisa sobre el contenido en frecuencia de la sentildeal (localizacioacuten en

][ˆ kF

119

frecuencia) pero como vemos en el caacutelculo de cada uno de sus coeficientes interviene toda la secuencia (el sumatorio se extiende para todos los valores de ldquonrdquo) Por ello cualquier propiedad estacionaria de la sentildeal quedaraacute bien descrita por la DFT

522 DIVISION DE LA ldquoDFTrdquo EN VENTANAS TEMPORALES (STFT)

Cuando la sentildeal es no-estacionaria (como sucede en sismologiacutea) su

representacioacuten en la base eucliacutedea o en la de Fourier pueden ser no adecuadas en tanto que no describen la evolucioacuten de sus propiedades espectrales en el tiempo

Una de las teacutecnicas utilizadas para estimar esta variacioacuten es el empleo de la

DFT sobre una secuencia de ventanas (elegidas simeacutetricas y generalmente normalizadas) que se desplazan a lo largo de la duracioacuten del registro Sin embargo la eleccioacuten de la longitud de la ventana es a menudo problemaacutetica Una ventana corta implica buena resolucioacuten temporal pero puede ocultar las componentes de mayor periodo mientras que una ventana demasiado larga supone una resolucioacuten en frecuencia muy precisa a expensas de aumentar la incertidumbre temporal

La eleccioacuten de la forma de la ventana tambieacuten es un compromiso Una ventana

abrupta (tipo pulso rectangular) pesa por igual a todos los coeficientes pero presenta problemas de borde Una ventana de bordes suaves (figura 51) elimina el efecto de borde pero cada coeficiente tiene un peso diferente en funcioacuten de su posicioacuten relativa dentro de la ventana

Tra

Figura 5 1- Diversos tipos de ventanas (sin normalizar) de 100 puntos (muestras)

La ecuacioacuten que describe la transformacioacuten ldquoSTFTrdquo (Short Time Fourier

nsform) es

NnelmSmngN

nf

NlmemngnflmS

N

m

N

l

nif

N

n

nif

Nl

Nl

ltlesdotminus=

ltlesdotminussdot=

sum sum

summinus

=

minus

=

minus

=

minus

0][][1][

0][][][

1

0

1

0

1

0

2

2

π

π

(54)

120

donde g[n-m] es la funcioacuten peso (ventana elegida) que se desplaza a lo largo del eje temporal y de tamantildeo ldquoM lt Nrdquo por lo que soacutelo intervienen ldquoMrdquo elementos de f[n] en el caacutelculo de cada coeficiente Sf[ml]

523 DESCOMPOSICION DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

Como hemos ido mencionando cada tipo de representacioacuten presenta unas

propiedades de localizacioacuten diferentes es decir descomponen el plano tiempo-frecuencia de diversa forma Mallat (1998) utiliza los denominados ldquoaacutetomos de Gaborrdquo que son representados por cajas (rectaacutengulos de Heisenberg) similares a los descritos en el paacuterrafo anterior ilustrando la descomposicioacuten mediante el dibujo de unos pocos aacutetomos

En la figura 52 se muestran la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia

para cada una de las representaciones (eucliacutedea DFT y STFT) mediante la representacioacuten de la caja de Heisenberg de uno de los coeficientes

re

Figura 5 2- Representacioacuten de cajas de Heisenberg de un aacutetomo de Gabor en las diversas presentaciones para una secuencia de tamantildeo N En el eje de frecuencias el elemento ldquoN2+1rdquo

corresponde a la frecuencia de Nyquist y ldquoNrdquo a la frecuencia de muestreo

En la figura se representa la caja de Heisenberg correspondiente a los coeficientes ldquof[n]rdquo de la representacioacuten eucliacutedea ldquo rdquo de la representacioacuten en la DFT y ldquoS

][ˆ kFf[lm]rdquo en la STFT Ademaacutes se indican las dimensiones en funcioacuten del

tamantildeo del registro ldquoNrdquo de la ventana utilizada ldquoMrdquo de la frecuencia de muestreo ldquofmrdquo y de su inversa el periodo de muestreo ldquoTrdquo

121

De la figura deducimos que la representacioacuten eucliacutedea presenta maacutexima

localizacioacuten temporal pero sin resolucioacuten en frecuencia en el caso de la Transformada Discreta de Fourier (DFT) la situacioacuten se invierte (maacutexima localizacioacuten en frecuencia sin resolucioacuten temporal) y para la transformada STFT la situacioacuten es intermedia pudiendo aumentar la resolucioacuten en uno u otro sentido en funcioacuten del tamantildeo de la ventana elegida

Finalmente cabe indicar que soacutelo los coeficientes de las transformadas DFT y

STFT que localicen frecuencias inferiores a la de Nyquist son relevantes (los N2+1 primeros si N es par o los (N+1)2 primeros si N es impar) ya que al ser una sentildeal real la transformada es par en moacutedulo e impar en fase Es decir la maacutexima frecuencia de la que podemos obtener informacioacuten es la frecuencia de Nyquist (el desarrollo matemaacutetico podemos encontrarlo en numerosos textos como por ejemplo Papoulis 1986 Hernando Raacutebanos 1982)

53 LA TRANSFORMADA WAVELET (WT) La transformada wavelet continua (WT) de una sentildeal ldquof(t)rdquo con respecto a la funcioacuten

wavelet ldquoψ(t)rdquo viene determinada por

( )

int

int int

int

infin

infinminus

infin

infinminus

+

Ψ=

=

minusisinisin⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ minus

sdot=

0

2

0 21

)(

)(1)(

0)(1)(

dwww

C

adadbabW

Ctf

RaRbdta

bttfa

abW

abt

af

f

ψ

ψ

ψ

ψ

(55)

donde el asterisco indica complejo conjugado el paraacutemetro ldquoardquo define la escala y ldquobrdquo el tiempo y ldquoΨ(w)rdquo es la transformada de Fourier de la funcioacuten wavelet

Obseacutervese que si elegimos la ecuacioacuten anterior se convierte en la

transformada de Fourier tomando b=0 y siendo

itet =)(ψaw 1= por tanto la escala es

directamente proporcional al periodo Pero la funcioacuten wavelet debe cumplir entre otras dos condiciones tener energiacutea

finita (por tanto media nula) y desvanecerse en el tiempo Estas dos condiciones significan que la wavelet deberiacutea oscilar como una pequentildea onda por lo que las funciones seno y coseno de Fourier no son realmente wavelets (Meyer 1987)

Grossmann et al (1987) analizan las propiedades de localizacioacuten en tiempo y

frecuencia para esta transformacioacuten en el plano escala-tiempo si elegimos una funcioacuten ldquoψ(t)rdquo que se desvanece fuera de unos intervalos de tiempo (tmin a tmax) y de frecuencia determinados (wmin a wmax) Los resultados se esquematizan en la figura 53

122

Figura 5 3- Semiplano ldquoabrdquo (Escala-Tiempo) en el que representan esquemaacuteticamente la localizacioacuten temporal y en frecuencia por medio de zonas de influencia El semieje de la escala aumenta hacia abajo

Debemos observar que elegida adecuadamente la funcioacuten wavelet ldquoψ(t)rdquo (tambieacuten llamada ldquowavelet madrerdquo) la escala ldquoardquo es inversamente proporcional a la frecuencia angular ldquowrdquo (como el caso representado) Observemos que el intervalo temporal de influencia crece a medida que disminuye la frecuencia (la escala ldquoardquo aumenta) e inversamente un instante dado ldquotordquo presenta un cono de influencia que se ensancha con el periodo Por tanto la localizacioacuten temporal mejora al aumentar la frecuencia

En el campo de la transformada observamos que los puntos correspondientes a la

misma escala ldquoaordquo presentan influencia del un mismo intervalo (oo a

wa

w w maxmin ltlt )que aumenta al disminuir la escala (frecuencias altas) Asiacute mismo la franja en la que influye una determinada frecuencia (

oo ww

ww a maxmin ltlt ) disminuye a frecuencias altas (ldquoardquo pequentildeo)

En definitiva la localizacioacuten en frecuencia empeora a frecuencias altas Daubechies (1987) describe las analogiacuteas y las principales diferencias entre la STFT

y la WT Enfatiza el hecho de que mientras la envolvente de la STFT siempre es la misma (la forma de la ventana elegida) aunque variacutee ldquolrdquo la envolvente de la WT se estrecha al aumentar ldquoardquo Por tanto hay una marcada diferencia en las propiedades de localizacioacuten temporal (figura 54) Asiacute mismo sentildeala que al aumentar ldquoardquo empeora la resolucioacuten en frecuencia

123

Figura 5 4- Ejemplo de funciones utilizadas por la STFT y la WT A la izquierda las funciones base de Fourier con ventanas Hanning de 100 puntos para las frecuencias centrales de 5 y 13 Hz (frecuencia de

muestreo de 100 mps ldquo∆f=1 Hzrdquo) A la derecha la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies-6rdquo para frecuencias centrales similares (ldquo∆f=3675 y 125 Hz respectivamenterdquo)

531 LA TRANSFORMADA DISCRETA WAVELET (DWT)

En el campo discreto tanto la escala ldquoardquo como el factor de traslacioacuten temporal

ldquobrdquo se encuentran cuantizadas (a = 2j j=01J siendo J el nuacutemero total de escalas) (b = 2j m m = 0 1 N2j) La escala se cuantiza de forma exponencial y el factor de traslacioacuten uniformemente proporcional a la escala con objeto de que las cajas de Heisenberg cubran totalmente el plano tiempo-frecuencia

La funcioacuten wavelet (o madre wavelet) viene dada por (comparar con (55))

[ ]j

Nj

j

jjm mJj

tmnn2

1010

22

21

==

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛∆

minus= ψψ (56)

donde ldquoNrdquo es el nuacutemero de muestras ldquo∆trdquo el intervalo entre muestras y el factor de traslacioacuten es dependiente de la escala ldquojrdquo

Al haber limitado el factor de escala hasta un maacuteximo 2J para poder

describir la sentildeal es necesario introducir una nueva funcioacuten llamada ldquofuncioacuten de escala o padre wavelet φ(t)rdquo que de cuenta de la informacioacuten a escalas mayores (frecuencias bajas) y que viene determinada por la siguiente relacioacuten en el campo de la transformada de Fourier

intinfin

=1

22)(ˆ)(ˆ

adaaww ψφ (57)

donde el siacutembolo ldquo^rdquo representa la transformada de Fourier

124

Si la wavelet se disentildea apropiadamente la DWT puede ser calculada mediante un raacutepido algoritmo basado en un banco de filtros FIR (respuesta impulsiva finita) que sigue el esquema de la figura 55

Debe observarse que en cada etapa el nuacutemero de coeficientes de cada una de las salidas del banco de filtros se reduce a la mitad El filtro ldquohrdquo se encuentra asociado a la funcioacuten de escala mientras que el ldquogrdquo se asocia a la funcioacuten wavelet

Ademaacutes es posible una perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original

(transformada inversa) mediante un banco de filtros similar (figura 56)

En el caso maacutes general (wavelets biortogonales) este banco de filtros de siacutentesis o reconstruccioacuten pueden diferir de los utilizados en el anaacutelisis Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal (como supondremos en lo que sigue) ambos bancos de filtros coinciden [ ] [ ] [ ] [ ]( )ngngnhnh == ~~ lo que se traduce en que el conjunto de funciones Jmjm φψ forman una base ortonormal del espacio ZN siendo N el nuacutemero de muestras de la sentildeal original

2 g _

2 h_

aj

dj+1

aj+1

Figura 5 5- Esquema del banco de filtros de anaacutelisis wavelet donde ldquo [ ] [ nhn ]minus=h rdquo y

ldquo [ ] [ ]ngng minus= rdquo representan filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente Los cuadrados representan convoluciones y los ciacuterculos decimacioacuten por un factor de 2

2 g

2 h

aj

dj+1

aj+1

+

Figura 5 6- Esquema del banco de filtros de siacutentesis wavelet donde ldquo [ ]nh~ rdquo y ldquo rdquo representan los filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente asociados Los cuadrados representan convoluciones y los

ciacuterculos la intercalacioacuten de ceros

[ ]ng~

125

En la figura 57 se muestran algunos ejemplos de los filtros FIR utilizados por

wavelets ortogonales (Daubechies de orden 6) y biortogonal de orden 3 (reconstruccioacuten) y 9 (descomposicioacuten)

Figura 5 7- Wavelets y sus filtros FIR asociados A) En la parte superior se muestra la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies de orden 6rdquo y su funcioacuten de escala asiacute como los filtros (y su espectro) utilizados en la descomposicioacuten y reconstruccioacuten Debe observarse como los filtros de reconstruccioacuten son el reflejo

especular de los de anaacutelisis o descomposicioacuten B) Idem para la wavelet ldquobiortogonalrdquo de orden 3 y 6 Sentildealar que las wavelets biortogonales presentan funciones duales para la perfecta reconstruccioacuten y por ello

los filtros de siacutentesis difieren de los utilizados en el anaacutelisis

En el caacutelculo del espectro de los filtros FIR se ha supuesto una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la magnitud se presenta en decibelios

126

Por tanto en las wavelets ortonormales podemos interpretar la transformada

como un cambio de base donde los coeficientes ldquodjrdquo representan los detalles a la escala ldquojrdquo (en realidad a = 2j) y los ldquoaJrdquo representan la aproximacioacuten de la sentildeal en la escala ldquoJrdquo

[ ] [ ] JmoJjmoj amaamd φψ == (58)

siendo ldquoaordquo la sentildeal original y ldquom = 01N2jrdquo Es decir cada coeficiente es la proyeccioacuten del vector ldquoa0rdquo del espacio vectorial Z sobre los nuevos vectores de la base ortonormal

N

Jmjm φψ La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original viene dada por

[ ] [ ]434214434421

J

JN

j

jN

P

mJmJ

J

j

Q

mjmjo mamda sumsumsum

minus

==

minus

=

+=1

01

1

0

22

φψ (59)

es decir la sentildeal original es la suma de los detalles ldquoQjrdquo y la aproximacioacuten ldquoPJrdquo que se puede interpretar como la descomposicioacuten de la sentildeal en suma de la salida de un banco de filtros paso banda (Qj) y uno paso bajo (PJ) En el caso de las wavelets biortonormales las funciones wavelet y la funcioacuten de escala utilizadas en la ecuacioacuten (59) difieren de las de la ecuacioacuten (58)

Un completo desarrollo matemaacutetico de la teoriacutea de la transformada wavelet

tanto continua como discreta puede ser encontrado en Mallat (1998) o Frazier(1997) entre otros

La eleccioacuten de la wavelet debe ser elegida en funcioacuten de la sentildeal La idea es

que la energiacutea se concentre en el menor nuacutemero de coeficientes por ello el aspecto de la wavelet debe parecerse a la sentildeal que queramos analizar en nuestro caso las llegadas de las ondas siacutesmicas (Anant y Dowla 1997) pero la eleccioacuten no parece ser tan criacutetica (Fedorenko and Husebye 1999)

Pazos et al (1998) indican la capacidad de concentracioacuten si se elige una

wavelet que se asemeje a la sentildeal analizada de forma que el nuacutemero de coeficientes significativos sea pequentildeo y por tanto la energiacutea se concentre en pocos coeficientes Este es el principio en que se basan muchos algoritmos de compresioacuten de datos

532 DESCOMPOSICIOacuteN DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

De las ecuaciones (56) y (58) se puede deducir faacutecilmente que el intervalo

entre los coeficientes de la transformada variacutea con la escala siendo de ldquo2jrdquo de forma que la localizacioacuten temporal disminuye al aumentar la escala (al disminuir la frecuencia)

127

En la figura 54 se mostroacute como la funcioacuten wavelet se dilata al aumentar la

escala sin variar su forma Nuevamente se observa una resolucioacuten temporal inversamente proporcional a la resolucioacuten en frecuencia

Cada coeficiente (ecuacioacuten (58)) se determina por el producto interior de la

sentildeal original y la correspondiente wavelet (o vector base) por lo que el nuacutemero de muestras que influyen en su caacutelculo viene determinado por la duracioacuten de la wavelet (coeficientes no nulos) Por otro lado en cada etapa se produce una decimacioacuten en un factor de dos (figura 55) lo que se traduce en que la localizacioacuten temporal se duplica respecto a la etapa anterior

Al haber cuantizado el factor de escala en potencias de 2 la funcioacuten wavelet

representa una octava en cada escala que suelen llamarse ldquovocesrdquo (Mallat 1998) La caja de Heisenberg asociada a un determinado coeficiente ldquodj[m]rdquo se centra

en la muestra ldquo2j-1 (2m+1)rdquo presentando una localizacioacuten temporal de ldquo2jrdquo y una resolucioacuten en frecuencia de ldquofN2jrdquo con centro en ldquo3 fN2j+1rdquo siendo fN la frecuencia de Nyquist En la figura 58 se muestra la divisioacuten del plano tiempo-frecuencia

Figura 5 8- Esquema de la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la DWT En la figura se sentildealan las cajas de Heisenberg para diversos coeficientes hasta una escala J=4 donde ldquofnrdquo representa la

frecuencia de Nyquist

128

533 DIAGRAMAS EN ARBOL (WAVELET PACKETS)

El banco de filtros utilizado en el anaacutelisis (figura 55) puede aplicarse tambieacuten

sobre los detalles ldquodjrdquo en lugar de hacerlo sobre la aproximacioacuten como se ha supuesto hasta el momento obteniendo un diagrama de descomposicioacuten (aacuterbol) diferente

De esta forma cada coeficiente de la aproximacioacuten obtenida en el nivel ldquoj+1rdquo

a partir de la sentildeal ldquodjrdquo viene representado por una caja de Heisenberg que ocupa el doble espacio temporal y la mitad inferior del ancho de banda mientras que los nuevos detalles ocupan el mismo ancho temporal y la mitad superior de la banda original del nivel anterior

La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal es posible utilizando el mismo diagrama

de siacutentesis representado en la figura 56 En la figura 59 se representan las diferentes diagramas de aacuterbol posibles hasta

el nivel ldquoJ=2rdquo donde las ramas o flechas representan el filtro paso bajo o alto seguacuten su tendencia hacia la izquierda o hacia la derecha respectivamente

Debe observarse que el nuacutemero de nodos posibles en el nivel ldquoLrdquo es de 2L numeraacutendose de izquierda a derecha desde cero (aproximacioacuten y hemos omitido el superiacutendice) hasta 2L-1 Dependiendo del tipo de aacuterbol elegido el nuacutemero de nodos finales de la descomposicioacuten variacutea

Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal el conjunto de funciones

generadas por cualquier tipo de descomposicioacuten (aacuterbol) conjuntamente con sus desplazadas ldquomrdquo forman una base ortonormal del espacio ZN donde las funciones ldquo rdquo no variacutean y las ldquo rdquo vienen dadas por 0

0jj φφ = p

[ ] [ ] [ ][ ] [ ] [sum ]sum

minus=

minus=

++

+

n

jpj

pj

k

jpj

pj

knkgn

knkhn

2

2

121

21

ψψ

ψψ (510)

siendo [ ] [ ]nn jj 0

1 ψψ =

a0

d11

A) B) C)

a1

a2 d12

a0 a0

a1 a1d11 d1

1

a2 d12 d2

2 d32 d2

2 d32

Figura 5 9- Esquema de las posibles descomposiciones wavelets para el nivel ldquoJ=2rdquo A) Descomposicioacuten wavelet B) Descomposicioacuten completa C) Descomposicioacuten en aproximacioacuten a nivel 1 y detalles

El nivel se indica mediante el subiacutendice y el nuacutemero de nodo mediante superiacutendice habiendo omitido el superiacutendice cero (aproximaciones)

129

La reconstruccioacuten de la sentildeal puede ser efectuada a partir de la reconstruccioacuten

de forma independiente de cada una de los detalles y de la aproximacioacuten mediante una expresioacuten similar a la dada en la ecuacioacuten (59)

La eleccioacuten del mejor aacuterbol suele basarse en algoritmos que minimizan alguna

funcioacuten que represente la entropiacutea de la sentildeal (Misiti et al 2000) y que verifique alguna propiedad de tipo aditivo aunque otros criterios han sido utilizados como por ejemplo maximizar el nivel de sentildeal-ruido SNR (por ejemplo Pazos et al 2000 Galiana et al 2000)

Como ya se indicoacute si la wavelet es ortonormal el nuevo conjunto de funciones

ldquo JjJMMpj leltle 0 0ϕψ ldquo (para todos los nodos del aacuterbol ldquo(jp)rdquo elegido)

forman una base de ZN y el anaacutelisis y la siacutentesis de la sentildeal pueden ser interpretados como un cambio de base

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

[ ] [ ] [ ]( )

[ ] [ ]4444 34444 21444 3444 21

0

22

22

22

01

0

0

1

00

00

M

MN

pj

jN

P

MM

mM

pj

Q

m

jpj

pj

MM

jpjo

pj

mnmamnmdna

mnnamamnnamd

minus+minus=

minus=minus=

sumsumsumminus

=

minus

=

φψ

φψ

(511)

El anaacutelisis multiresolucioacuten no es maacutes que considerar la sentildeal descompuesta en

suma de los vectores ldquo rdquo y ldquo rdquo Cada uno de estos vectores puede ser considerado como la salida de haber aplicado un banco de filtros lineales paso banda que cubren la totalidad del espectro y que presentan la particularidad de que la suma todas las salidas es la perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal

pjQ 0

MP

54 APLICACIOacuteN A LOS REGISTROS SISMICOS En el anaacutelisis de las sentildeales siacutesmicas pueden interesarnos muchas diferentes

caracteriacutesticas en funcioacuten de las propiedades que deseemos estudiar Asiacute por ejemplo si queremos datar las diversas llegadas de las ondas la eleccioacuten de la representacioacuten eucliacutedea presenta la mayor resolucioacuten temporal

Para el anaacutelisis de las caracteriacutesticas espectrales se utiliza la transformada de Fourier

si bien hay que sentildealar que eacutesta suele efectuarse sobre una ventada de pequentildea duracioacuten normalmente para analizar un determinado tren de ondas Bakun y Jonson (1970) utilizan el espectro para discriminar explosiones de sismos naturales Caton (1998) analiza el factor de escala para obtener amplitudes del espectro de Fourier correctas Solomon (1994) estudia el nivel sentildeal ruido y la distorsioacuten armoacutenica de trenes de onda mediante la DFT en funcioacuten del tamantildeo de la ventana utilizada

El anaacutelisis de caracteriacutesticas no estacionarias puede ser efectuado mediante la STFT

Rogers y Stephens (1995) la utilizan para efectuar medidas de amplitud espectral en tiempo real sobre sentildeales volcaacutenicas Margheriti et al (2000) la utilizan para el estudio de efectos de sitio Ibaacutentildeez et al (2000) para clasificar diferentes eventos volcaacutenicos

130

En las uacuteltimas deacutecadas la transformada wavelet ha sido desarrollada ampliamente siendo aplicada a numerosos campos como por ejemplo Saito y Coifman (1997) la aplican para extraer informacioacuten geoloacutegica de los registros de perfiles acuacutesticos Freeden y Schneider (1998) para la determinacioacuten del campo gravitatorio de la tierra Liu et al (1998) aplican una nueva familia ortonormal de wavelets sobre datos geodeacutesicos Machu et al (1999) en su estudio sobre la concentracioacuten de la clorofila en Sudaacutefrica Zheng et al (1999) para procesar imaacutegenes digitales Gibert et al (1998) la aplican al anaacutelisis de la variacioacuten del eje de rotacioacuten de la Tierra

En el campo de la sismologiacutea la transformada Wavelet presenta numerosas

aplicaciones Yomogida (1994) la utiliza para detectar fases siacutesmicas anoacutemalas en los registros del terremoto de La Unioacuten (Meacutexico) de 1985 Lilly y Park (1995) la utilizan para estimar el espectro de procesos no estacionarios particularmente sobre registros siacutesmicos Gao et al (1999) la utilizan para extraer la amplitud fase y frecuencia instantaacutenea de forma precisa Tibuleac y Herrin (1999) entre otros la utilizan en sus algoritmos de picking

En la figura 510 se muestra un sismo local sinteacutetico y la descomposicioacuten del plano

tiempo-frecuencia en las diversas representaciones Para mayor claridad en cada caja de Heisenberg se representa la energiacutea en decibelios de cada uno de los coeficientes en lugar de su moacutedulo

Figura 5 10- Sismo sinteacutetico con llegada en el segundo 20 y una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia para las diversas representaciones En la transformada STFT se ha utilizado una ventana rectangular de 25 segundos de duracioacuten y sin solapar Para la descomposicioacuten

DWT se ha elegido la base de ldquoDaubechiesrdquo de orden 4

131

Como puede observarse la representacioacuten que presenta el menor nuacutemero de

coeficientes significativos es la DWT donde la energiacutea de la sentildeal se concentra en torno a una ventana que se extiende de 20 a 30 segundos

En la representacioacuten STFT la energiacutea se concentra un intervalo algo mayor Tanto la

resolucioacuten en frecuencia como la localizacioacuten temporal dependen ampliamente de la duracioacuten y tipo de ventana elegida

La DWT seguacuten la descomposicioacuten wavelet presenta una gran resolucioacuten temporal a

altas frecuencias donde el ancho de banda de cada coeficiente es grande La descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia puede mejorar utilizando las ldquowavelet packetsrdquo de forma que el aacuterbol utilizado maximice la concentracioacuten de energiacutea de la sentildeal analizada

55 BIBLIOGRAFIA

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134

CAPITULO 6

TEacuteCNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138

622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147

625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150

631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165

135

61 INTRODUCCION

Como cualquier proceso en la Naturaleza los registros siacutesmicos estaacuten afectados por ruido debido principalmente a fuentes naturales (viento corrientes de agua mareas etc) o a fuentes artificiales (traacutefico industria etc) El ruido estaacute siempre presente aunque algunas veces sea despreciable en comparacioacuten con la sentildeal siacutesmica

Por otro lado ruidos transitorios y de muy corta duracioacuten lsquospikesrsquo pueden

contaminar el registro Son causados principalmente por la transmisioacuten de datos analoacutegicos viacutea radio aunque tambieacuten pueden encontrarse en sistemas digitales

El ruido variacutea con el tiempo la estacioacuten del antildeo y es diferente en cada estacioacuten

siacutesmica por lo que es muy difiacutecil construir un modelo matemaacutetico que lo represente pe Bormann et al (1997) comparan el ruido de varias estaciones de la red siacutesmica regional de Alemania (GRSN) Cesca (2001) estudia la variabilidad del ruido de la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCMGEOFON

Uno de los objetivos del procesado de datos siacutesmicos es la separacioacuten en la medida

de lo posible de la sentildeal y ruido Todos los programas de procesado de sentildeales incluyen la aplicacioacuten de diversos filtros digitales (paso alta paso banda y paso baja normalmente no incluyen filtros de rechazo de banda) bien de forma automaacutetica bien a juicio del analista

Los filtros lineales tratan de minimizar el efecto del ruido pero reducen el ancho de

banda de la sentildeal Estos meacutetodos se basan en la transformada de Fourier por tanto cualquier perturbacioacuten en uno de sus coeficientes afecta a la totalidad del registro

Las propiedades de localizacioacuten de la transformada wavelet (capiacutetulo 5) permiten el

disentildeo de filtros tanto lineales como no lineales donde la modificacioacuten de alguno de los coeficientes soacutelo afecta a la ventana temporal que lo soporta (Pazos et al 2000)

62 FILTROS LINEALES

Cualquier filtro digital linear y causal presenta una funcioacuten de transferencia en el dominio de la transformada ldquozrdquo dada por la ecuacioacuten (37) y cuya ecuacioacuten de diferencias viene dada por la ecuacioacuten (38) Ambas ecuaciones las reunimos en la siguiente ecuacioacuten

sum sum

sum

sum

= =

minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

minussdotminusminussdot=

++++++

=+

==

M

j

N

kkj

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

knyajnxbny

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH

0 1

11

11

1

0

][][][

11)()()(

K

K

(61)

donde ldquo rdquo siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo Si existe alguacuten coeficiente ldquoakrdquo no nulo el filtro se encuentra realimentado y su

respuesta impulsiva es infinita (filtro IIR) mientras que si todos los coeficientes ldquoakrdquo son nulos la ecuacioacuten de diferencias queda reducida al primer sumatorio la salida soacutelo

136

dependeraacute de las ldquoM+1rdquo uacuteltimas muestras de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (filtros FIR)

Los filtros FIR son siempre estables y no recursivos mientras que los IIR pueden

presentar inestabilidades debido a la realimentacioacuten (recursividad) Scherbaum (1996) sentildeala que el disentildeo de filtros puede realizarse directamente los

polos y ceros en el plano complejo ldquoZrdquo analizando las propiedades asociadas a su ubicacioacuten para conseguir la respuesta deseada

La forma tradicional de disentildeo de filtros digitales involucra la trasformacioacuten de un

filtro analoacutegico a uno digital que verifique las especificaciones deseadas En la figura 61 se muestra un esquema de la relacioacuten entre un filtro analoacutegico paso bajo y su aproximacioacuten digital

La transformacioacuten de un filtro analoacutegico a digital se efectuacutea comuacutenmente por el meacutetodo de la invarianza del impulso o bien mediante la transformacioacuten bilineal basaacutendose el primero en el muestreo de la respuesta impulsiva mientras que el segundo aplica la siguiente ecuacioacuten para transformar la funcioacuten de transferencia analoacutegica ldquoH(s)rdquo al plano discreto ldquoH(z)rdquo

112

+minus

=zzfs m (62)

siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo

Figura 6 1 Relacioacuten entre las caracteriacutesticas de un filtro paso-bajo analoacutegico y su correspondiente digital utilizando la transformacioacuten bilineal

137

Ambos meacutetodos obtienen filtros digitales que se aproximan al original analoacutegico La

aplicacioacuten directa de la relacioacuten entre ambas transformadas es poco praacutectica ya que se obtendriacutean relaciones transcendentales (Plesinger et al 1996)

sTez =

Debe observarse que los filtros digitales presentan una respuesta espectral perioacutedica

por lo que antes de efectuar la transformacioacuten de un filtro analoacutegico paso-alto o de supresioacuten de banda debemos ser cuidadosos para que no se produzca el efecto de contaminacioacuten (aliasing)

Una forma de evitar este inconveniente es disentildear siempre filtros digitales paso bajo

y posteriormente transformar la frecuencia utilizando las ecuaciones mostradas en la siguiente tabla (Oppenheim y Schafer 1975)

Tipo de filtro Transformacioacuten Formulas de disentildeo

Paso-bajo 1

11

1 minus

minusminus

minusminus

=Z

Zzα

α

)sin()sin(

2

2pp

pp

ωθ

ωθ

α +

minus

=

Paso-alto 1

1

1 minus

minus

++

minusZ

α

)cos()cos(

2

2pp

pp

θω

ωθ

α minus

+

minus=

Paso-banda

111

2211

111

122

+minus+minus

minus minus+

minus+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kk

kk

kk

kk

α

α

)tan()cot()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Supresor de banda

111

221

11

111

22

+minus+minusminus

+minus

+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kkk

kk

α

)tan()tan()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Tabla 6 I- Transformaciones de un prototipo de filtro digital paso-bajo con una frecuencia de corte ldquoθprdquo donde ldquoωprdquo representa la nueva frecuencia de corte deseada y ldquoω2rdquo y ldquoω1rdquo las frecuencias de corte alta y baja

respectivamente ldquoZrdquo es la variable compleja del nuevo sistema mientras que ldquozrdquo es la correspondiente al sistema original

621 FILTROS IIR CLAacuteSICOS

Los sistemas de registro analoacutegicos tradicionales suelen disponen de una

bateriacutea de filtros tanto paso-bajo como paso-alto con diversas frecuencias de corte prefijadas (Alguacil 1986) de forma que combinaacutendolos adecuadamente se pueda sintetizar cualquier tipo

Los sistemas de procesado de sentildeales suelen implementar filtros IIR

equivalentes a los utilizados en los sistemas analoacutegicos aunque incorporan ademaacutes nuevas teacutecnicas de filtrado

Nosotros revisaremos los principales filtros IIR maacutes comuacutenmente utilizados

indicando en cada caso sus principales caracteriacutesticas Aunque los filtros son descritos en el dominio de la transformada de Laplace (analoacutegico) su conversioacuten al dominio digital puede realizarse faacutecilmente mediante la transformacioacuten bilineal (ecuacioacuten (62)) y la posterior transformacioacuten en frecuencia siguiendo la tabla 6I

Para poder comparar las caracteriacutesticas normalizaremos la ganancia a la

unidad la frecuencia de corte (digital) a 05Hz y supondremos una frecuencia de muestreo de 2 Hz

138

bull FILTRO BUTTERWORTH

Los filtros Butterworth se definen por la propiedad de que su respuesta en

amplitud es maacuteximamente plana El cuadrado de la magnitud del filtro analoacutegico paso bajo tiene la siguiente forma

( ) Ncjws

sH 22

11)(

+= (63)

siendo ldquowcrdquo la frecuencia angular de corte y ldquoNrdquo el orden del filtro

Cuanto mayor es el orden la respuesta es maacutes abrupta y permanece maacutes

proacutexima a la unidad en la banda de paso En la figura 62 se muestra la respuesta en frecuencia de varios filtros

Butterworth digitales paso-bajo

0

02

04

06

08

1

FILTRO BUTTERWORTH PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=1

N=2

N=4

N=8

N=1

N=2 N=4

N=8

Figura 6 2- Respuesta en frecuencia de filtros Butterworth digitales paso-bajo de orden 1 2 4 y 8

bull FILTRO CHEBYSHEV Los filtros Chebyshev tambieacuten llamados de igual rizado permiten tener igual

rizado en toda la banda de paso (tipo I) o de rechazo (tipo II) Para el primer caso el rizado se mantiene dentro de los maacutergenes especificados

en la banda de paso mientras que presenta maacutexima planitud en la banda de rechazo El cuadrado de la magnitud viene dado por la siguiente ecuacioacuten

)(11)( 22

2

cjws

NCsH

sdot+=

ε (64)

donde ldquoCN(x)rdquo es el polinomio de Chebyshev de orden N y el rizado viene dado por ldquo

2111ε+

minus rdquo

139

En la figura 63 se muestran las respuestas en frecuencias de varios filtros de

Chebyshev tipo I con un factor de rizado de 1 decibelio

El tipo II permite el rizado en la banda de rechazo mientras mantiene la maacutexima planitud la banda de paso En la figura 64 se muestran varios ejemplos de este tipo para los mismos oacuterdenes que en el caso anterior pero con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso

Los filtros tipo II no se aproximan a cero tan raacutepidamente como los tipo I pero

presentan la ventaja de que la banda de paso es plana

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEB YSHEV TIP O I (PASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)N=2

N=4 N=8

N=2 N=4

N=8

Figura 6 3- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo I con un rizado de 1 dB para los oacuterdenes 2 4 y 8

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEBYSHEV TIP O II (P ASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

50

100

150

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2

N=8

N=4

N=2

N=4 N=8

Figura 6 4- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo II con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso y para los oacuterdenes 2 4 y 8

140

Los filtros Chebyshev tanto del tipo I como del II presentan una transicioacuten maacutes abrupta que los Butterworth pero su respuesta transitoria es peor (Kuo 1966)

bull FILTRO ELIPTICO

Los filtros eliacutepticos presentan rizado tanto en la banda de paso como en la de

rechazo obteniendo un corte maacutes abrupto que en los casos anteriores y por tanto mayor selectividad

)(11)( 22

2

cN jwsUsH

ε+= (65)

donde ldquoUN(x)rdquo es el jacobiano de la funcioacuten eliacuteptica

En la figura 65 se muestran estos filtros para los oacuterdenes 2 y 4 con un rizado

de 1 dB en la banda de paso y una caiacuteda de 10 dBrsquos hasta la banda de rechazo (el filtro correspondiente al orden 8 se ha omitido por ser praacutecticamente igual al de orden 4)

0

02

04

06

08

1

FILTROS ELIP TICOS PASO-B AJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fas

e (g

rado

s)

N=2

N=2

N=4

N=4

Figura 6 5- Respuesta en frecuencia de los filtros eliacutepticos con un rizado en la banda de paso de 1 dB y una caiacuteda de 10 dBrsquos en la banda de rechazo y para los oacuterdenes 2 y 4

bull FILTRO BESSEL Los filtros Bessel maximizan la linealidad de la fase y vienen dados por la

siguiente ecuacioacuten

)(1)(

cjws

NBsH = (66)

donde ldquoBN(x)rdquo son los polinomios de Bessel

En la figura 66 se muestran los filtros de Bessel de orden 2 4 y 8

141

El retardo de grupo de un filtro es una medida del retardo promedio en funcioacuten de la frecuencia Se define como la opuesta a la primera derivada de la respuesta en fase del filtro seguacuten la siguiente ecuacioacuten

ωωϕωτ

dd

g)()( minus= (67)

donde ldquoφ(ω)rdquo es la fase de la respuesta en frecuencia del filtro

Un sistema de fase lineal no presenta distorsioacuten en fase en la salida y su

retardo de grupo seraacute constante De todos los filtros analizados los Bessel presentan la maacutexima linealidad de la

fase En la figura 67 se comparan los retardos de grupo producidos por cada tipo de filtro en el caso de orden 2

0

02

04

06

08

1

FILTROS BESSEL PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2 N=4

N=2

N=4

Figura 6 6- Respuesta en frecuencia de los filtros Bessel paso-bajo de orden 2 y 4

10-3

10-2

10-1

100

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Frecuencia

RETARDO DE GRUPO

Butterw orthChebyshev IChebyshev IIElipticoBessel

Figura 6 7- Retardo de grupo de los diversos filtros analizados de orden 2

142

Una discusioacuten maacutes detallada todos los filtros analizados la localizacioacuten de sus

polos y ceros y toda la teoriacutea referente a las transformaciones mencionadas (tanto del plano ldquosrdquo al ldquozrdquo como las transformaciones en frecuencia sentildealadas en la tabla 6I) puede encontrarse en diversa bibliografiacutea destacando entre otros las explicaciones dadas por Kuo (1966) y Oppenheim y Schafer (1975)

622 FILTROS FIR

El filtro ideal es aquel que tiene una ganancia constante en la banda de paso y

nula en la de rechazo manteniendo la fase lineal Hemos visto diversos filtros claacutesicos IIR que tratan de aproximarse al filtro ideal maximizando alguacuten tipo de caracteriacutestica

Los filtros FIR ademaacutes de las ventajas indicadas en el punto 62 pueden

disentildearse faacutecilmente para obtener de forma cuasi-exacta la respuesta deseada Para los filtros FIR causales todos los coeficientes ldquoakrdquo de las ecuaciones

generales (61) son nulos

sumsumminus

=

minus

=

minus minussdot===1

0

1

0][][

)()()(

N

jj

N

j

jj jnxbnyzb

zXzYzH (68)

La principal ventaja sobre los filtros IIR es que pueden disentildearse con fase

exactamente lineal basta que cumpla la siguiente condicioacuten

]1[][ nNbnb minusminus= (69) La ecuacioacuten anterior representa la condicioacuten necesaria y suficiente para que un

filtro tenga fase lineal por lo que uacutenicamente los filtros FIR pueden tener fase lineal (Oppenheim y Schafer 1975) Ademaacutes implica un retardo de ldquo(N-1)2rdquo muestras correspondiendo a un nuacutemero de muestras entero si ldquoNrdquo es impar

Los filtros FIR ldquoacausalesrdquo responden a la ecuacioacuten (39) y son utilizados por

muchos sistemas de adquisicioacuten como filtros antialiasing produciendo artefactos precursores Su estudio y eliminacioacuten es discutido por Scherbaum (1996 y 1997 [1] y [2]) y por Scherbaum y Bouin (1997) y no seraacuten tratados en esta tesis

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR UTILIZANDO VENTANAS

La forma maacutes sencilla de disentildear un filtro FIR es por truncamiento del

muestreo de la respuesta impulsiva deseada

)()()( nwnhnb d sdot= (610)

donde ldquohd(n)rdquo es la respuesta impulsiva muestreada y ldquow(n)rdquo la ventana de duracioacuten ldquoNrdquo

Hay que observar que al truncar la respuesta impulsiva se produciraacute el

fenoacutemeno de Gibbs de igual forma que se observa al truncar una serie de Fourier

143

Cuanto menor duracioacuten tenga la ventana menor seraacute el nuacutemero de coeficientes del filtro (maacutes rapidez de caacutelculo) pero maacutes notable seraacute el fenoacutemeno de Gibbs

En la figura 68 se muestra el efecto del tamantildeo una ventana rectangular en el

disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase lineal por truncamiento de la respuesta impulsiva de un filtro ideal (funcioacuten sinc)

recBaefe

Flin

Fi

igura 6 8- Efecto de la longitud de la ventan en el disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase eal por truncamiento de la respuesta impulsiva Debe observarse que el retardo es diferente para

cada filtro siendo de 25 muestras para el FIR de 51 muestras y de 50 para el de 101

El fenoacutemeno de Gibbs puede reducirse utilizando otro tipo de ventana no tangular cuyos bordes sean menos abruptos como las ampliamente conocidas de rtlett Hanning Hamming Blackman Kaiser etc En la figura 69 se muestra el cto de la eleccioacuten del tipo de ventana ldquowrdquo de la ecuacioacuten (610)

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

Frecuenc ia

dBs

EFECTO DEL TIPO DE VENTANA

RectangularBartlettHanningHammingBlackmanKaiser (Beta=3)Chebysehev (60 dBs)

gura 6 9- Efecto del tipo de ventana elegido en la ecuacioacuten (610) sobre el disentildeo de un filtro FIR lineal simeacutetrico de 101 muestras

144

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR MUESTREANDO EN FRECUENCIA

Ademaacutes del disentildeo por truncamiento de la respuesta impulsiva podemos

disentildear el filtro FIR directamente por muestreo de la respuesta en frecuencia deseada

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

minus=sdot==

minus==

summinus

=

casosdemaacuteslosen

NnekHNnh

NkeHkHN

k

kj

kjd

N

N

0

110)(~1)(

110)()(~

1

0

2

2

L

L

π

π

(611)

donde ldquo rdquo representa la muestra ldquokrdquo de la respuesta en frecuencia del filtro deseado ldquoH

)(~ kHdrdquo y ldquoh(n)rdquo la respuesta impulsiva

En la figura 610 se muestra el disentildeo de un filtro FIR de fase lineal por

muestreo en frecuencia ademaacutes se indica la respuesta real del filtro disentildeado

ospu(enba

0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

02

04

06

08

1

DISENtildeO F ILTRO F IR P OR MUESTREO EN F RECUENCIA

Frecuenc ia

Am

plitu

d

F

623

de(ecpapava

igura 6 10- Disentildeo de un filtro FIR lineal paso bajo con un muestreo en frecuencia de 101puntos (La fase no es mostrada en la figura) En gris se muestra la respuesta real del filtro

disentildeado

Como podemos observar en la figura la respuesta real del filtro presenta cilaciones debidas al filtro interpolador (Oppenheim y Schafer 1975) que se eden suavizar si admitimos una o maacutes muestras de transicioacuten de valor intermedio tre 0 y 1) mejorando ademaacutes la atenuacioacuten de los loacutebulos que aparecen en la

nda de rechazo aunque se aumenta el ancho de la banda de transicioacuten

FILTROS LINEALES CON WAVELETS En el capiacutetulo anterior hemos sentildealado como una sentildeal puede ser

scompuesta utilizando la DWT como suma de detalles y una aproximacioacuten uacioacuten 59) Cada sumando representa la salida de un filtro FIR cuya banda de

so dependeraacute del nivel en el que nos encontremos (paso-alto para Q1 paso banda ra Qj con j=2J y paso-bajo para PJ) pero la forma de su respuesta en frecuencia riacutea en funcioacuten de la base wavelet que se elija

145

Una forma sencilla de filtro lineal se obtiene al eliminar uno o maacutes sumandos

de la mencionada ecuacioacuten Por ejemplo Oliva (1998) utilizoacute este procedimiento para el filtrado de sentildeales siacutesmicas Las bandas de frecuencia para cada sumando vienen determinadas por las propiedades de descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la descomposicioacuten wavelet (figura 58) y soacutelo dependen del nivel elegido

Otra estrategia se basa en la descomposicioacuten en el mejor aacuterbol (wavelet

packets) haciendo maacuteximo alguacuten criterio (maacutexima entropiacutea o maacutexima SNR) Nuevamente la sentildeal puede entenderse como suma de varias sentildeales filtradas (anaacutelisis multirresolucioacuten ecuacioacuten 511) La eliminacioacuten de alguno de los sumandos responde a un filtro lineal cuya banda de paso dependeraacute uacutenicamente de los sumandos eliminados y la forma de su respuesta de la base elegida Este meacutetodo ha sido utilizado por Galiana et al (2000) para la deconvolucioacuten y filtrado de sismogramas de corto periodo de la red siacutesmica de Alicante

En la figura 611 se muestra un ejemplo de filtrado del sismograma sinteacutetico de

la figura 510 contaminado con ruido

El resultado para este ejemplo es un filtro paso-bajo con una frecuencia de

corte aproximada de 3125 Hz

-1

0

1

Sentilde

al(S

NR

=40

dB)

FILTRADO LINEAL WAVELET

0 10 20 30 40 50 60-1

0

1

Tiempo (seg)

Sentilde

alF

iltr

ada

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

P6

P6+Q

6+Q

5

Figura 6 11- Filtrado de una sentildeal con SNR de 40 decibelios (sismograma sinteacutetico de la figura 510 contaminado de ruido) por medio de la descomposicioacuten wavelet hasta nivel 6 La sentildeal filtrada es la suma de

los detalles correspondientes a los niveles 5 y 6 y de la aproximacioacuten al nivel 6

146

624 FILTROS ECUALIZADORES AMPLIACIOacuteN DEL ANCHO DE BANDA

En la figura 215 se mostroacute la ganancia adicional que se debiacutea proveer el filtro

de ecualizacioacuten para el caso de un sistema con resistencia de carga (tanto para sistemas subamortiguados como sobreamortiguados) y con impedancia RC serie

Daniel (1979) Stauber (1983) Prothero y Schaecher (1984) y Roberts (1989)

entre otros aplican filtros paso bajo de 2ordm orden en dos etapas para ecualizar sensores de 1 segundo de periodo propio

Aunque cada uno aborda la ecualizacioacuten de forma diferente utilizando

amplificadores operacionales realimentados todos obtienen un sistema con polos y ceros reales casi siempre dobles Si se disentildean adecuadamente se puede cancelar el polo doble de un sistema con amortiguamiento criacutetico o los polos reales de un sistema sobreamortiguado

En sus disentildeos se incluye ademaacutes un filtro paso alto de primer orden para

eliminar el ldquooffsetrdquo introducido por los amplificadores La ecualizacioacuten analoacutegica por medio de esta teacutecnica presenta el inconveniente

de que tanto los sistemas amortiguados criacuteticamente como los sobreamortiguados reducen la ganancia efectiva necesitando una mayor amplificacioacuten (ver ecuacioacuten 26) Por otro lado al reforzar por amplificacioacuten electroacutenica la banda de menor frecuencia se reduce el rango dinaacutemico del sensor en esa banda

Aunque la exacta cancelacioacuten de polos y ceros es praacutecticamente imposible la

respuesta del sistema total seraacute parecida a la deseada ya que tanto ceros como polos se encontraraacuten muy proacuteximos

Los filtros ecualizadores analoacutegicos presentan ganancias mayores que la

unidad por lo que a menudo es necesario atenuar la sentildeal en etapas intermedias lo que puede enmascarar sentildeales saturadas En la figura 612 se muestra una simulacioacuten presentando este efecto para un sistema con amortiguamiento criacutetico

F

a

igura 6 12- Enmascaramiento de una sentildeal saturada por efecto del filtro ecualizador En la parte superior se muestra el registro del sismo de Algodonales de 02062001 Mb=23 para un sistema con

mortiguamiento criacutetico mientras en la inferior se ha simulado el mismo registro una vez ecualizado hasta 10segundos

147

Si el conversor AD presenta gran rango dinaacutemico como el utilizado es

posible realizar el filtro de ecualizacioacuten por software evitando la reduccioacuten del rango dinaacutemico electroacutenico debido a la necesidad de aumentar la amplificacioacuten

Ademaacutes en nuestro caso el disentildeo de un filtro ecualizador analoacutegico seriacutea

engorroso y complicado ya que deberiacutea proporcionar la cancelacioacuten del polo real los complejo conjugados y el cero real no nulo e introducir uacutenicamente dos polos complejo conjugados de forma que el sistema resultante fuese de segundo orden (ecuacioacuten 26) con amortiguamiento efectivo de 0707 y frecuencia propia de 01 Hz (la discusioacuten de la eleccioacuten de estos valores se realizoacute en el capiacutetulo 2)

Ya que el filtro de ecualizacioacuten deberiacutea encontrarse en cascada con el sistema

su funcioacuten de transferencia viene dada por

)2)(()2)((

2)2)(()(

221

221

22

2

221

21

ddd

eeeec

r

decdrec

ddd

ed

eee

er

wswszswswspsH

HHHHHH

wswssGH

wswspsszsGH

++++++

=

=rArr=sdot

++minus

=+++

+minus=

ξξ

ξξ

(612)

donde ldquoHrrdquo es la respuesta del sistema con impedancia RC serie (con dos polos complejo conjugados y uno real y un ceros real no nulo) y ldquoHdrdquo es la respuesta del sistema de segundo orden deseado

Ya hemos mencionado en el capiacutetulo 3 que el sistema grabaraacute el canal de 125

mps por disparo mientras que el correspondiente a 20 Hz (tras la oportuna decimacioacuten) se grabaraacute en continuo Por ello hemos disentildeado un filtro IIR de ecualizacioacuten de 4ordm orden (en la tabla 6II se dan los coeficientes) que se ajusta a la ecuacioacuten (612) y suponiendo una frecuencia de muestreo de 20 mps

0 1 2 3 4 bi 11147 -11529 -05837 08067 -01105 ai 1000 -13433 -04103 09026 -01477

Tabla 6 II- Coeficientes del filtro IIR de ecualizacioacuten la nomenclatura utilizada se refiere a la ecuacioacuten (61)

Debe tenerse presente que este filtro presenta una amplificacioacuten de

aproximadamente 35 decibelios en continua por lo que previamente debe ser aplicado un filtro paso alto que elimine el descentrado (offset) de la sentildeal

En cuanto al rango dinaacutemico debemos sentildealar que permanece inalterado ya

que la respuesta analoacutegica no se modificada Conviene recordar uacutenicamente que al cargar el sistema con una impedancia RC serie la ganancia del sistema a bajas frecuencias se ve incrementada en el orden de 5 dB respecto a los sistemas claacutesicos con resistencia de carga Al aplicar el filtro ecualizador digital sobre el canal de 20 mps la resolucioacuten se incrementa ligeramente debido al efecto de sobremuestreo ya que el factor de decimacioacuten es de 625

148

En la figura 613 se muestra su respuesta en frecuencia su respuesta impulsiva y la ubicacioacuten de los polos y ceros en el plano ldquozrdquo

-1 -0 5 0 05 1

-1

-05

0

05

1

P art e Real

Par

te I

mag

inar

ia

Plano z

0 5 10 15 20 25 30

-02

0

02

04

06

08

1

12

T iem po (seg)

Am

plit

ud

Respuesta impulsiva

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40Respuesta en Frecuencia

dBs

Filt ro analogFilt ro IIR

10-2

10-1

100

101

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(ordm)

Figura 6 13- Respuesta en frecuencia del filtro IIR ecualizador de 4ordm orden (en azul se muestra el correspondiente filtro analoacutegico ecualizador ideal) Asiacute mismo se muestran las

posiciones de los polos y ceros en el plano complejo ldquozrdquo y la respuesta impulsiva del filtro

625 FILTRADO DE RUIDOS PERIODICOS

Los ruidos perioacutedicos pueden ser caracterizados por su desarrollo en serie de

Fourier Este tipo de ruido aunque no muy frecuente puede estar presente en los registros siacutesmicos y son causados principalmente por la actividad humana o por interferencias En los registros obtenidos en algunos sistemas por ejemplo en los MiniDOBS es frecuente encontrar interferencias del pps junto con el registro siacutesmico

Siguiendo la teoriacutea de las series de Fourier cualquier ruido perioacutedico puede ser

descompuesto en suma de sentildeales monocromaacuteticas que oscilan a la frecuencia fundamental o sus armoacutenicos

sum sum +sdot==i i

iiiip nTfAnwnw )2sin(][][ φπ (613)

donde ldquowprdquo es el ruido perioacutedico ldquowirdquo son los diversos armoacutenicos considerados como sentildeales monocromaacuteticas de frecuencia ldquofirdquo amplitud ldquoAirdquo y fase ldquoφirdquo

Estas sentildeales monocromaacuteticas pueden ser detectadas analizando el espectro del

ruido en el plano de la transformada de Fourier de forma que aquellas frecuencias ldquofirdquo con un valor de densidad espectral mucho mayor que la de un pequentildeo entorno

149

(experimentalmente se ha determinado un ancho de banda de 2 Hz) seraacuten consideradas como ruidos armoacutenicos

Debemos observar que si efectuamos la transformada de Fourier de una sentildeal

de ldquoNrdquo muestras la resolucioacuten en frecuencia que obtendremos es de ldquofmNrdquo siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo Para obtener con una mejor precisioacuten en la frecuencia de cada armoacutenico ldquowi[n]rdquo hemos aplicado el algoritmo explicado en el capiacutetulo 4 obteniendo la amplitud la frecuencia y la fase

La eliminacioacuten del ruido es realizada en el dominio del tiempo restando de la

sentildeal original la componente perioacutedica dada por la ecuacioacuten (613) En la figura 614 se muestra el registro del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de

08042001 a 084453 y de magnitud 24 y el resultado posterior a la eliminacioacuten de los ruidos perioacutedicos

Creduce que el rse encu

Terremoto de EL BOSQUE 08042001 a 084453 mb=24

30 35 40 45 50 55 60

T iempo en segundos

0 5 10 15 20 25 30-60

-40

-20

0

20

40

60

80Densidad espectral de potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Datos originalesFiltrado usando FourierFiltrado con ajus te de frec

F

63 FILTR Cuando

de determinatotalidad del registro debidplano tiempo

igura 6 14- Filtrado de ruidos perioacutedicos del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de 08042001utilizando las frecuencias obtenidas por el anaacutelisis de Fourier y las correspondientes

utilizando el ajuste preciso propuesto

omo se aprecia en la figura el meacutetodo por ajuste preciso de la frecuencia el ruido monocromaacutetico aunque no logra eliminarlo por completo debido a uido real no es puramente monocromaacutetico sino que sus diversos armoacutenicos entran dispersos a lo largo de una banda estrecha de frecuencias

OS NO LINEALES CON WAVELETS

aplicamos filtros lineales basados en la transformada de Fourier la energiacutea das bandas de frecuencia (bandas de rechazo) es reducida afectando a la registro La reduccioacuten de alguacuten coeficiente de Fourier afecta a la totalidad del o a las propiedades de localizacioacuten (ya descritas en el capiacutetulo anterior) del

-frecuencia

150

La utilizacioacuten de filtros no lineales basada en transformadas con mayor capacidad de

localizacioacuten en el plano tiempo-frecuencia ha sido empleada por diversos sismoacutelogos Ulrych et al (1999) comparan diversas teacutecnicas de filtrado no lineal basadas en diversas transformadas que tratan de separar la sentildeal del ruido Fedorenko y Husebye (1999) aplican un suavizado no lineal sobre el filtro de polarizacioacuten en su algoritmo de ldquopickingrdquo

Los filtros no lineales basados en la transformada wavelet se basan en las

propiedades de localizacioacuten ya estudiadas de forma que la eliminacioacuten o reduccioacuten de algunos de sus coeficientes soacutelo afecta a una determinada banda de frecuencia y a una determinada ventana de tiempo que dependeraacute principalmente de la escala

631 HARD Y SOFTHRESHOLD

Donoho (1994) proboacute que en el caso las sentildeales se encuentren contaminadas

por ruido gausiano blanco la oacuteptima estimacioacuten de la sentildeal se obtiene amulando los coeficientes de la transformada wavelet ortonormal que no superen un determinado umbral Esta teacutecnica es ampliamente conocida por su teacutermino ingleacutes ldquothresholdingrdquo

Para un ruido gausiano de varianza ldquoσ2rdquo el umbral o ldquothresholdrdquo viene dado

por

NT elog2σ= (614)

donde ldquoNrdquo es el tamantildeo de los datos Auacuten suponiendo que el ruido presente en los registros siacutesmicos sea gausiano

su varianza no es conocida a priori por lo que debemos estimarla a partir de los datos ldquoz = s + wrdquo (donde ldquosrdquo es la sentildeal y ldquowrdquo representa al ruido)

Mallat (1998) establece que si la sentildeal ldquosrdquo es ldquosuaverdquo los coeficientes wavelet

ldquoltsψ1kgtrdquo son pequentildeos y por tanto los coeficientes ldquoltzψ1kgt asymp ltwψ1kgtrdquo representan una variable aleatoria gausiana de varianza ldquoσ2rdquo es decir se puede suponer que los coeficientes wavelet a escala 1 (d1) representan uacutenicamente los detalles del ruido En este caso un buen estimador de la desviacioacuten tiacutepica es

20

67450)(~ 1 Nk

zMediana k ltle=ψ

σ (615)

Para el denominado ldquosofthresholdrdquo los coeficientes wavelets son anulados por

umbral de la siguiente forma

⎪⎩

⎪⎨

ltminusle+

geminus=

TcTcTc

TcTcc

i

ii

ii

i

0 (616)

donde ldquocirdquo representa cada uno de los coeficientes de la descomposicioacuten wavelet tanto los detalles ldquodjrdquo a todos los niveles ldquojrdquo como la aproximacioacuten ldquoaJrdquo siendo ldquoJrdquo el uacuteltimo nivel alcanzado

151

En el ldquohardthresholdrdquo los coeficientes cuyo valor absoluto superan el nivel

umbral no son modificados

632 METODO DE ESTRUCTURAS COHERENTES Cuando no tenemos ninguacuten conocimiento a priori sobre las caracteriacutesticas del

ruido la estimacioacuten de la sentildeal es mejor efectuarla extrayendo las estructuras coherentes que tienen una alta correlacioacuten con los vectores base de forma que la varianza del ruido no es utilizada

Mallat (1998) propone este meacutetodo de forma que si ldquoB=gm0lemltMrdquo representa

una base wavelet ortonomal soacutelo extraeremos aquellos vectores de la base ldquoBrdquo que tengan una mejor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para ello debemos ordenar todos los coeficientes wavelets (dados por los

productos internos ldquoltzgmgtrdquo) en orden descendente de su valor absoluto

101

minusltlege+

Nkgzgzkk mm (617)

Los datos ldquozrdquo no seraacuten considerados como ruido si

NNT

z

gz

z

gze

NmNmm log2max

22

210

2

2

0 =gt= minusltle (618)

El vector ldquo rdquo es considerado como una estructura coherente 0mg

Para cada k ge 0 el vector correspondiente ldquo rdquo es una estructura coherente

si se verifica kmg

kNkNT

gz

gze

kNN

kpm

m

p

k

minusminus

=gt minusminus

=sum

)(log2

2

1 2

2

(619)

Es decir una vez ordenados los valores absolutos de los coeficientes wavelet

si la relacioacuten de su energiacutea (su cuadrado) respecto a la energiacutea contenida en el resto de coeficientes supera al umbral correspondiente se dice que el vector asociado a dicho coeficiente es una estructura coherente

El algoritmo para cuando encontramos el primer iacutendice ldquok=Mrdquo tal que ldquo rdquo

no es una estructura coherente y por tanto a partir de este iacutendice todos los coeficientes restantes (incluido eacuteste) son anulados La sentildeal ldquosrdquo es estimada por la suma de las ldquoMrdquo estructuras coherentes

kmg

summinus

=

sdot=1

0

M

kmm kk

ggzs (620)

152

Mallat (1998) sentildeala que este algoritmo estima la sentildeal de forma eficiente soacutelo si la mayor parte de la energiacutea es superior al nivel de ruido con respecto a la base wavelet ortonomal utilizada

633 ESTRUCTURAS COHERENTES POR NIVELES

El meacutetodo de filtrado no lineal que proponemos se basa en el meacutetodo de las

estructuras coherentes pero incorpora alguna informacioacuten sobre la forma de la sentildeal siacutesmica que deseamos filtrar

Al efectuar la descomposicioacuten wavelet de un registro siacutesmico la sentildeal se

descompone en suma de la aproximacioacuten (al maacuteximo nivel ldquoJrdquo alcanzado) y detalles a todas las escalas (ecuacioacuten (511)) La idea es extraer la energiacutea de la sentildeal siacutesmica de cada una de las bandas de frecuencia que representa cada nivel (cajas de Heisenberg) es decir extraer las estructuras coherentes por bandas de frecuencia

Por tanto baacutesicamente la principal diferencia radica en aplicar el meacutetodo de

las estructuras coherentes a cada nivel ldquojrdquo de la descomposicioacuten wavelet de forma independiente y no sobre la totalidad de los coeficientes como indica la ecuacioacuten (617)

Para cada nivel definimos un umbral dado por

jj

jekN Nk

kNkNp

Tj

ltleminus

minussdot=minus 0

)(log2 (621)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes wavelet del nivel ldquojrdquo ( jjNN 2= siendo N

el tamantildeo de los datos) y ldquoprdquo es un paraacutemetro (empiacutericamente determinado) que puede tomar los valores 0 2 oacute 3 dependiendo del valor SNR calculado para ese nivel

En la figura 615 se muestra el nivel umbral en funcioacuten del nuacutemero de

coeficientes y se compara por el dado por la ecuacioacuten (618)

01000200030004000500060000

001

002

003

004

005

006

007

008

009

01NIVEL UMBRAL

N-k

T2 N

-k

Umbral ec (618)Umbral ec (621) p=2Umbral ec (621) p=3

F

igura 6 15- Niveles de umbral o ldquothresholdrdquo dados por la ecuacioacuten (621) para ldquop = 2rdquo y ldquop = 3rdquo frente alpropuesto por Mallat (1998) para el meacutetodo de las estructuras coherentes ecuacioacuten (618)

153

Como se observa en la figura utilizamos siempre umbrales maacutes bajos que el propuesto por Mallat (1998) lo que implica considerar como estructura coherente vectores con menor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para estimar el nivel de sentildeal-ruido asumiremos que son independientes por lo

que se verifica el principio de adiccioacuten de la energiacutea El nivel de sentildeal-ruido (SNR) expresado en decibelios viene dado por

⎟⎟

⎜⎜

⎛minussdot=

⎟⎟

⎜⎜

⎛sdot=

+=

1log10log10 2

2

102

2

10

222

w

z

w

sSNR

wsz

dB

(622)

Para estimar este valor a cada nivel ldquojrdquo asumiremos que el pre-evento de los

registros proporcionan una buena estimacioacuten del nivel de ruido y la ecuacioacuten anterior se transforma en

⎟⎟⎟⎟⎟

⎜⎜⎜⎜⎜

minussdot=

sum

summinus

=

minus

= 1log10 1

0

2

1

0

2

10 P

kk

j

N

mm

j

cPN

cSNR

j

(623)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes a nivel ldquojrdquo y los ldquoPrdquo primeros coeficientes son los correspondientes al pre-evento

Si el SNRj es mayor de 40 decibelios el ruido es despreciable frente a la

energiacutea de la sentildeal contenida en el nivel por lo que los coeficientes no son modificados es decir utilizaremos el valor ldquop = 0rdquo

En el caso de que SNRj esteacute comprendido entre 10 y 40 decibelios

utilizaremos ldquop = 2rdquo y todos los coeficientes que no sean considerados como estructuras coherentes son anulados Recordemos que el algoritmo siempre se aplica despueacutes de que los coeficientes correspondientes al nivel ldquojrdquo hayan sido reordenados en orden descendente de valor absoluto

Cuando la relacioacuten sentildeal-ruido es superior a 4 dB pero inferior a 10 decibelios

aplicaremos el umbral con ldquop = 3rdquo aumentando el nivel umbral ya que se trata de un nivel ruidoso En este caso ademaacutes estimaremos la desviacioacuten estaacutendar del ruido utilizando uacutenicamente sobre coeficientes de ese nivel que localizan en el pre-evento y aplicando la ecuacioacuten (615) sobre los mencionados coeficientes

Al igual que en el caso anterior los coeficientes no asociados a estructuras

coherentes son anulados pero en este caso los correspondientes a estructuras coherentes son reducidos en amplitud en una desviacioacuten estaacutendar de forma similar al softhreshold

Para valores de SNRj entre 25 y 4 dB se aplica el procedimiento del caso

anterior uacutenicamente para bajas frecuencias ldquoj gt 3rdquo en el caso de un muestreo de 100 Hz corresponde a frecuencias inferiores a 625 Hz mientras que para 125 mps es 781 Hz

154

Finalmente en cualquier otro caso todos los coeficientes son anulados ya que

se considera que no es posible distinguir entre sentildeal y ruido En la figura 616 se muestra un diagrama esquemaacutetico de este meacutetodo

Figura 6 16- Diagrama esquemaacutetico del meacutetodo propuesto de filtrado no-lineal estructuras coherentes por niveles

64 REDUCCION DE SPIKES Los ldquospikesrdquo son ruidos altamente transitorios caracterizados por su gran amplitud y

corta duracioacuten Generalmente tienen siempre el mismo signo y se producen principalmente por interferencias siendo mucho maacutes frecuentes en sistemas con transmisioacuten de datos analoacutegicos

155

Evans (1982) muestra la gran efectividad de un filtro de medianas frente a un filtro de promedios para su eliminacioacuten Ambos filtros son paso-bajo cuyo ancho de banda depende del nuacutemero de puntos seleccionado El principal problema radica en que este filtro es aplicado a la totalidad del registro afectando tambieacuten a las porciones de sentildeal no contaminadas por este tipo especial de ruido

Nosotros hemos desarrollado un algoritmo para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo

que se aplica sobre los coeficientes wavelets en cada uno de los niveles de la descomposicioacuten

En primer lugar se estima la media y la varianza de la energiacutea sobre un pequentildeo

intervalo por medio de los siguientes filtros FIR

sumsumminus=minus=

minus==k

klljk

k

kljk mldldm

9

222

9

2 )][(101][

101 σ (624)

Un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo cuando se verifica

kkj mkd σ4][2 +gt (625) Para evitar que una llegada impulsiva pueda ser considerada como ldquospikerdquo ambos

filtros se aplican tanto en sentido directo como reverso es decir en orden creciente de tiempo como decreciente debieacutendose cumplir la ecuacioacuten (625) en ambos sentidos

Cuando un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo es anulado Los filtros FIR dados por la ecuacioacuten (624) presentan un decaimiento lento por lo

que ldquospikesrdquo proacuteximos pueden no ser detectados por el algoritmo Por este motivo el algoritmo se aplica sucesivamente hasta 8 veces o hasta que ya no se declara ninguacuten ldquospikerdquo

Por otro lado debido a las caracteriacutesticas de los transitorios de los filtros presentes al

comienzo (en sentido directo) y al final (cuando se aplica en sentido inverso) del nivel considerado la condicioacuten dada por la ecuacioacuten (625) soacutelo se considera en un sentido (inverso para el comienzo y directo al final) en esas ventanas

65 COMPARACION Y RESULTADOS El meacutetodo de filtrado que proponemos (Pazos et al 2003) consiste en la aplicacioacuten

en cascada de los algoritmos de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos reduccioacuten de ldquospikesrdquo y el filtrado de estructuras coherentes por nivel todos ellos desarrollados por el autor de la presente tesis

Para poder evaluar su comportamiento lo compararemos con otras teacutecnicas de

filtrado ya explicadas atendiendo a diversas caracteriacutesticas como son bull Error relativo en la amplitud maacutexima ya que este paraacutemetro interviene en el

caacutelculo de la magnitud de los terremotos

bull Error eficaz (rms) en amplitud que en cierta medida cuantifica la similitud de la sentildeal filtrada con la original no ruidosa

156

bull El nivel de sentildeal-ruido (SNR) calculaacutendolo tanto para la totalidad del registro como para la llegada de la onda P (sobre una pequentildea ventana que experimentalmente hemos fijado en 2 segundos)

Las dos primeras caracteriacutesticas indicadas requieren el conocimiento exacto de la

sentildeal en ausencia de ruido por lo que utilizaremos una base de datos generada a partir de un sismo sinteacutetico mostrado en la figura 510 al que se le ha antildeadido diversos tipos de ruidos Este registro sinteacutetico (amplitud maacutexima normalizada a la unidad) ha sido generado de forma que su densidad espectral de potencia sigua una curva suave promediando las densidades espectrales de 10 sismos registrados por las estaciones de la red de corto periodo del ROA

En cuanto a las comparaciones sobre el SNR se hace notar que su estimacioacuten para la

llegada de la onda P nos indica la calidad de ldquopickingrdquo mientras que su caacutelculo para la totalidad del registro nos proporciona informacioacuten sobre la calidad para datar llegadas de ondas de pequentildea amplitud asiacute como la contaminacioacuten por ruido de la onda de coda

Tras varias experiencias previas se ha comprobado que los resultados obtenidos

utilizando diversos tipos de filtros lineales de igual banda de paso no variacutean sustancialmente los resultados analizados por lo que finalmente hemos seleccionado para la comparacioacuten dos bancos de filtros filtros Butterworth de 4ordm orden y Eliacutepticos con 1 dB de rizado en la banda de paso y 20 dB de caiacuteda para la banda de rechazo

Cada banco se compone de los siguientes filtros

bull 2 filtros paso-alto con frecuencias de corte de 02 y 07 Hz bull 6 paso-bajo 4 6 8 10 16 y 32 Hz bull 12 paso-banda cuyas frecuencias de corte son las combinaciones de las

anteriormente indicadas para los paso-alto y paso-bajo Los resultados preliminares obtenidos por aplicacioacuten de las teacutecnicas de filtrado no

lineal por ldquoHard y softhresholdrdquo no resultaron satisfactorias a excepcioacuten de los registros con un alto SNR por lo que ha sido desestimado para esta comparacioacuten Por ello soacutelo consideraremos el filtrado por el meacutetodo de las estructuras coherentes

Los resultados sobre la base de datos sinteacuteticos con diferentes niveles de sentildeal-ruido

se muestran en las tablas 6III a 6VI La utilizacioacuten de una base de datos sinteacutetica presenta la gran ventaja del conocimiento exacto de la forma de onda de la sentildeal el instante de llegada de la P simulada y el SNR de la sentildeal contaminada de forma aleatoria con los diversos tipos de ruido (ruido gausiano blanco ruido coloreado ruidos perioacutedicos y ruido siacutesmico grabado por la red ROA) Ademaacutes se han antildeadido ldquospikesrdquo de forma aleatoria

Las tablas 6III y 6IV muestran los resultados del error relativo para la amplitud

maacutexima y el error eficaz en amplitud respectivamente El meacutetodo propuesto presenta un error relativo para la maacutexima amplitud inferior al 10 en para el 90 de los casos analizados mientras que el error eficaz es inferior a 25

Debemos indicar que el meacutetodo propuesto consideroacute al primer evento de esta base de

datos sinteacuteticos como ruido anulando todos los coeficientes

157

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 10003 ------- 4927 2477 3357 2 4385 6948 1510 2209 2994 3 2573 833 1216 1713 2022 4 2149 026 924 3195 3498

5 771 147 567 3001 3244 6 2955 1696 1274 695 731 7 166 757 019 4887 4004

8 1096 795 257 1227 337 9 3124 662 524 2153 1478 10 640 019 289 413 1012

11 122 382 199 319 956 12 742 261 532 719 762

13 8534 631 7005 4960 4299 14 188 171 1714 196 1405 15 043 636 203 025 745

16 570 151 1204 4699 4448 17 016 411 258 078 671 18 471 151 912 4683 4453

19 006 646 251 160 612 20 468 765 455 4525 4269 21 023 748 284 225 565

22 037 837 311 277 528 23 021 941 376 4784 1594 24 166 152 156 161 1363

25 119 153 012 114 1322 26 021 700 386 348 356 27 110 153 257 106 1313

28 038 186 318 033 1249 29 010 010 389 015 1207 30 10045 011 9960 2163 1134

Tabla 6 III- Error relativo en amplitud maacutexima obtenida por diferentes meacutetodos de filtrado

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 11303 -------- 793 3801 3133 2 10214 113 4623 2342 2286

3 8367 014 8005 8001 7267 4 6406 138 2785 1577 1438 5 4812 004 4909 4779 4289

6 3574 217 315 1202 999 7 4294 089 3556 341 149 8 3168 099 161 1389 1249

9 2493 097 141 1210 215 10 1394 142 168 450 379

11 1130 135 155 380 324 12 1612 010 1287 1599 1018 13 1256 011 1091 128 041

14 787 009 685 780 528 15 450 080 088 161 138 16 350 004 389 328 323

17 284 061 077 107 092 18 221 004 235 226 222 19 179 063 067 073 062

20 162 024 059 080 076 21 113 043 058 047 043 22 071 035 053 031 030

23 067 019 046 039 037 24 031 004 044 031 026 25 021 004 042 021 019

26 011 010 041 008 010 27 007 004 042 007 009 28 003 005 041 003 005

29 001 002 037 001 003 30 000 000 040 000 004

Tabla 6 IV- Error rms en amplitud obtenido por las diferentes teacutecnicas de filtrado

De los numerosos resultados obtenidos por cada uno de los bancos de filtros lineales

(20 filtros por banco) hemos seleccionado uacutenicamente y de forma automaacutetica los correspondientes al que obtuvo mejor SNR para la onda P para cada uno de los eventos analizados Por este motivo se podriacutean mejorar los resultados del resto de las caracteriacutesticas analizadas con otro filtro con distintas frecuencias de corte

En las tablas 6V y 6VI se muestran los resultados para el nivel sentildeal-ruido de la

onda P y del registro completo respectivamente El meacutetodo propuesto proporciona los mejores resultados en el 733 de los casos

para la SNR de la onda P destacando el meacutetodo de estructuras coherentes en el resto de los casos Debemos destacar como ya hemos mencionado que este paraacutemetro fue maximizado para los bancos de filtros lineales

158

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliacuteptico

1 -028 --------- -237 -032 -21352 -019 1300 -1388 -012 -913 3 -1038 1810 -943 -884 -790

4 -2070 -063 -380 -1521 -726 5 -858 3449 -821 -722 -642 6 -005 -853 -240 -1313 -813

7 -1391 392 -1216 -649 052 8 -1177 -231 -741 -911 -793 9 -818 -644 -108 -544 -424

10 -945 000 -126 -441 -293 11 -812 -293 -1272 -357 -223 12 -167 2090 -073 -167 -123

13 -422 2010 -520 298 1442 14 -080 1426 -117 -084 -091 15 -282 493 340 119 193

16 051 3434 248 099 163 17 -055 714 543 337 395 18 227 3432 521 254 315

19 162 621 936 548 595 20 303 1337 977 538 668

21 373 880 1198 755 793 22 580 1069 1429 958 988 23 855 1659 2054 1698 1628

24 1063 3430 2894 1063 1108 25 1254 3429 3020 1254 1302 26 1390 2002 1924 1753 1772

27 1630 3431 2839 1630 1672 28 2111 1541 1027 1346 1047 29 2839 3251 3025 2839 2899

30 3931 2884 2986 3932 3950

Tabla 6 V- SNR para la onda P obtenida por los diversos meacutetodos de filtrado

Original Method Est Coh Butterw Eiacuteiptico

1 -12 --------- -258 -848 -779 2 -11 546 -1218 -1471 -1259 3 -10 2300 -1061 -1278 -1217

4 -9 597 -1004 -942 -812 5 -8 4781 -847 -1019 -966 6 -7 356 297 -270 -250

7 -6 1079 -683 -077 341 8 -5 819 600 -324 -424 9 -4 845 882 -259 297

10 -3 684 611 160 164 11 -2 795 869 242 249 12 -1 1811 -288 -200 -083

13 0 2046 -067 648 1542 14 1 1805 -146 -062 057 15 2 1105 1297 640 643

16 3 4765 377 175 229 17 4 1308 1505 839 841 18 5 4764 627 375 428

19 6 1135 1708 1037 1038 20 7 1499 573 771 876

21 8 1347 1910 1236 1236 22 10 1428 2111 1434 1433 23 12 1886 2621 1878 1890

24 14 4515 3785 1397 1441 25 16 4510 3964 1598 1644 26 18 2440 2844 2228 2234

27 20 4508 4112 1998 2035 28 25 2013 412 688 981 29 32 4591 4479 3200 3260

30 64 2406 1019 1250 1144

Tabla 6 VI-Resultados para el SNR de la totalidad del registro

Para el nivel de sentildeal-ruido calculado para la totalidad del registro (tabla 6VI) el

meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 666 de los casos Como ya se comentoacute el primer evento fue considerado como ruido por el meacutetodo

que se propone y por tanto la sentildeal filtrada es nula En el caso del evento 30 soacutelo los filtros lineales presentan una ligera mejoriacutea en el

SNR para la onda P respecto al de la sentildeal original aunque es bajo cuando se calcula para la totalidad del registro debido al efecto de los ldquospikesrdquo presentes en la sentildeal (figura 617)

Los niveles de sentildeal-ruido de la sentildeal original columna 2 de las tablas 6V y 6VI

han sido calculadas antes de la adicioacuten de ldquospikesrdquo lo que debe tenerse presente a la hora de comparar los resultados para las sentildeales filtradas que incluyen sus efectos

159

100

101

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

Densidad Espectral de Potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Original Metodo Est CohButterw Eliptico

Original

Meacutetodo

Est Coh

Butterw

Eliacuteptico

EVENTO SINTETICO Nordm 30

Figura 6 17- Evento sinteacutetico nuacutemero 30 y las correspondientes sentildeales filtradas por los meacutetodos indicados En la figura inferior se muestra las densidades espectrales de potencia correspondientes

Estos mismos filtros se han aplicado a una base de 60 sismos registrados por la red de corto periodo del ROA seleccionados atendiendo a su localizacioacuten (figura 618) magnitud y principalmente por su contenido y caracteriacutesticas de ruido

La respuesta de las estaciones son las correspondiente a una resistencia de carga para

un amortiguamiento proacuteximo a 0707 y la resolucioacuten digital es de 12 bits a 100 mps Los errores relativos a la amplitud no son calculados debido al desconocimiento de la

forma de onda exacta de la sentildeal en ausencia de ruido por lo que el estudio comparativo se centra en los niveles de sentildeal ruido Para el caacutelculo del SNR de la onda P se han tomado los tiempos de llegada dados por el analista (ROA 2000 y 2002)

Figura 6 18- Epicentros de los 60 sismos utilizados como base de datos

160

El meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 50 de los casos para el

SNR de la onda P (tabla 6VII) siendo mejor que el meacutetodo de estructuras coherentes en un 566 un 70 mejor que el banco de filtros Butterworth y en el 611 de los casos mejor que los filtros eliacutepticos

Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 3003 3520 3224 3976 3892 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -016 1061 1048 1696 1634 3 990311 25733 Jerez 23 SFS 1386 2089 1348 1388 1481 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1917 -181 161 216 261 5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 2395 2483 3039 2783 2784 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija 136 2493 2611 2283 2264 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real -141 1304 1030 898 986 8 10115 104756 Medina 20 Sfs -391 1209 1128 661 634 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -2084 702 1573 492 499

10 10116 232822 Casares 25 SCRT -2303 1017 848 910 984 11 10131 174843 Torregorda 25 SFS -1151 -410 -041 -219 -179 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -039 -021 -2194 -157 -177 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 086 633 655 594 654 14 10213 110243 Olvera 25 Lija 2022 4392 3637 4565 4432 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -853 1140 899 996 1041 16 10224 110121 NE Tetuaacuten 27 Lija 229 2628 2212 2191 2266 17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 491 485 624 636 696 18 10313 131954 Algar 26 Momi -008 548 -026 478 685 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -004 387 142 -501 -563 20 10322 130603 Campillo 23 Real -309 1834 2470 1533 1603 21 10328 121517 Jimena 24 Alj -029 -064 -375 -029 -029 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1434 1598 1503 880 891 23 10408 84453 El bosque 24 Real 833 2512 2623 2511 2648 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -956 1461 1875 1332 1315 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1833 682 -011 127 232 26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2784 -140 -237 -310 -249 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2785 3775 4070 4190 4238 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija -046 1758 1001 1508 1577 29 10508 195915 Jubrique 19 Real 226 3493 3804 2732 2619 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -002 -216 -159 -113 -071 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 2951 2951 4190 4292 4255 32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 063 2272 2926 1933 1977 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -022 1747 100 343 387 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 2842 4527 4430 4662 4342 35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -655 569 915 1153 1206 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 397 3164 3475 3382 3309 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -2870 1154 1663 1094 1138 38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil -003 1236 1075 1208 1275 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -1828 1702 1008 2504 2417 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 120 2279 3260 3006 2987 41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -916 061 453 200 181 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1370 1086 770 936 986 43 10901 60028 S Faro 27 Alj -555 087 -051 -026 001 44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -299 1314 2209 1417 1450 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -1511 779 1094 727 825 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -1541 1465 1216 1041 1095

161

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 361 2525 2521 2103 2066 48 11009 90410 Ronda 22 Real -471 2451 2178 1115 1174 49 11011 23035 Algar 18 Lija -979 1029 924 869 940 50 11015 11100 Faro 27 Lija -971 820 372 363 408 51 11015 120803 Estrecho Gibraltar 27 Alj 715 2584 2230 3243 3159 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija 288 2580 2264 1821 1837 53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -958 317 -744 208 268 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1175 1619 1020 730 807 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -918 1680 1901 1671 1716 56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1097 ------ 1698 969 1012 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -1046 1747 1917 1642 1723 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -760 2402 2594 2245 2288 59 11118 202633 Montellano 23 Lija 265 2725 2932 2494 2551 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -744 1132 152 509 511

Tabla 6 VII-Nivel sentildeal-ruido para la onda P estimado para los diversos meacutetodos de filtrado usando una base de 60 sismos registrados por la red siacutesmica del ROA El evento nordm 11 sentildealado con ldquordquo es una explosioacuten

El evento nordm 56 (terremoto de ldquoDontildeanardquo de 06112001 a 221655 y de magnitud

21) fue considerado como ruido por el meacutetodo propuesto por lo que todos los coeficientes se anularon Este error del meacutetodo se debe a que las primeras llegadas del sismo han tenido lugar dentro de la ventana de pre-evento considerada y por tanto se subestimaron los niveles de sentildeal- ruido en todas las etapas de la descomposicioacuten wavelet imponiendo mayores niveles de umbral

La tabla 6VIII muestra los resultados obtenidos para el nivel de sentildeal-ruido estimado

para la totalidad del registro Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 2471 3706 3275 3373 3337 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -541 1805 384 -332 1570

3 990311 25733 Jerez 23 SFS 341 1516 323 342 425 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1542 1702 1835 1580 1510

5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 1376 1545 2383 1752 1751 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija -171 2438 2722 2407 2450 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real 024 1262 1172 977 1045

8 10115 104756 Medina 20 Sfs -587 835 730 421 389 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -1755 924 084 171 291 10 10116 232822 Casares 25 SCRT -1156 1507 991 992 1013

11 10131 174843 Torregorda 25 SFS 1584 1516 3408 2858 2954 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -1819 304 -497 -585 -593 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 207 694 591 220 283

14 10213 110243 Olvera 25 Lija 1392 3934 3965 3943 4002 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -804 1443 1016 1128 1233 16 10224 110121 NE Tetuan 27 Lija -337 1927 1633 1571 1679

17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 499 912 738 617 650 18 10313 131954 Algar 26 Momi -759 1189 1296 1099 1092 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -453 -1504 -733 -940 -905

20 10322 130603 Campillo 23 Real -413 2053 2179 1361 1371 21 10328 121517 Jimena 24 Alj 287 1776 1343 761 633 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1614 1118 615 549 478

162

23 10408 84453 El bosque 24 Real 864 2668 3141 2610 2671 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -1524 953 1123 669 700 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1431 776 489 253 245

26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2054 858 419 491 563 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2411 4131 3836 3553 3499 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija 662 2325 1923 1904 1949

29 10508 195915 Jubrique 19 Real -544 2041 1023 1819 1870 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -1170 1053 1191 1045 1022 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 3017 3382 4400 4260 4411

32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 152 2545 3207 2152 2180 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -1630 1378 520 411 553 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 1862 3825 4315 3875 3909

35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -137 2104 1720 1723 1688 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 124 3210 2998 2881 2693 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -1535 2002 1864 1702 1775

38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil 524 1506 788 1150 936 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -690 1752 540 1381 1351 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 046 2124 3488 3191 3093

41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -1160 1152 805 688 704 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1847 1576 1454 1158 1077 43 10901 60028 S Faro 27 Alj 236 1191 1281 964 1023

44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -793 965 1338 458 416 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -478 840 555 252 327 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -917 1923 1763 1437 1395

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 547 2874 3231 2345 2268 48 11009 90410 Ronda 22 Real -349 1700 1725 1003 1067 49 11011 23035 Algar 18 Lija -844 1634 1210 1119 1225

50 11015 11100 Faro 27 Lija -061 2325 2034 1861 1879 51 11015 120803 Estrecho Gribraltar 27 Alj 718 2034 3365 3356 3344 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija -508 1605 1344 1032 1077

53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -534 1701 1738 1397 1547 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1468 681 398 314 344 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -1346 1876 2173 1654 1773

56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1988 -------- 822 105 068 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -593 2602 3136 2457 2441 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -1293 2345 1851 1654 1681

59 11118 202633 Montellano 23 Lija -209 2387 2297 1812 2150 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -439 979 270 299 272

Tabla 6 VIII- Estimacioacuten del SNR para la totalidad del registro por los diversos meacutetodos de filtrado El meacutetodo que proponemos obtiene el mayor SNR del registro en el 60 de la base

de sismos utilizada siendo mejor el meacutetodo de estructuras coherentes en un 60 que los filtros Butterworth en un 85 y un 85 mejor que el banco de filtros eliacutepticos

Insistimos nuevamente en que los resultados obtenidos para los bancos de filtros

lineales corresponden al que maximizoacute el nivel sentildeal-ruido de la llegada de la onda P por lo que el resultado presentariacutea ligeras mejoras si maximizaacutesemos la razoacuten sentildeal-ruido para la totalidad del registro

163

100

101

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia (Hz)

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalMeacutetodoEst CoherentesButterworthEliacuteptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 20 22032001 a 130603 Campi l lo mb=23

Figura 6 19- Evento 20 de la base de los 60 sismos utilizada (22112001 a 130603 ldquoCampillordquo mb=23) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose el efecto de recorte producido por el meacutetodo de Estructuras Coherentes En la figura inferior se muestra la

densidad espectral de potencia para cada una de las trazas

Aunque el meacutetodo de estructuras coherentes ha obtenido resultados similares (algo inferiores) al propuesto se ha comprobado que en ciertos casos recorta la forma la onda ademaacutes de no reducir los ldquospikesrdquo por lo que resulta de poca aplicacioacuten sobre registros siacutesmicos En la figura 619 se muestra el efecto de recorte mencionado para el sismo de ldquoCampillordquo de 22032001 a 130603 y de magnitud 23 (evento nordm 20)

En cuanto a la reduccioacuten de ldquospikesrdquo el meacutetodo propuesto muestra los mejores

resultados tanto sobre la base de datos sinteacutetica (ver figura 617) como sobre la real en maacutes del 90 de los casos En la figura 620 se muestra un ejemplo para un sismo real (evento nuacutemero 21) el terremoto de ldquoJimenardquo de 28032001 a 121517 y de magnitud 24 donde un ldquospikerdquo localizado sobre las primeras llegadas produce la sobreestimacioacuten del SNR (tablas 6VII y 6VIII) Esta sobreestimacioacuten es menor en el caso del meacutetodo propuesto debido a la reduccioacuten del ldquospikerdquo

Analizando conjuntamente todos los resultados obtenidos a partir de ambas bases de

datos el meacutetodo propuesto presenta los resultados en todos los aspectos Ademaacutes en el 97 de los casos analizados su espectro se adapta mejor a la sentildeal como se puede apreciar en las figuras mostradas

Una segunda versioacuten del algoritmo estaacute siendo probada en la actualidad En esta

nueva versioacuten se ha incluido la descomposicioacuten por mejor aacuterbol (ldquowavelet packetsrdquo) maximizando al SNR de la totalidad del registro (aunque el criterio de maximizado todaviacutea debe ser mejorado) Asiacute mismo el meacutetodo de reduccioacuten de ldquospikesrdquo estaacute siendo modificado

164

100

101

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia en Hz

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalProposed MethodEst CoherentesButterworthEliptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 21 28032001 a 121517 Jimena mb=24

Figura 6 20- Evento 21 de la base de los 60 sismos utilizada (28032001 a 121517 ldquoJimenardquo mb=24) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose un ldquospikerdquo localizado durante las primeras llegadas En la figura inferior se muestra la densidad espectral de

potencia para cada una de las trazas

66 BIBLIOGRAFIA

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167

168

CAPITULO 7

ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170

722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177

723 Algoritmos de envolvente 179

724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181 73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194

169

71 INTRODUCCION La adquisicioacuten continua produce un enorme volumen de datos que deben ser

almacenados y analizados bien de forma automaacutetica bien por la inspeccioacuten de un analista Esta situacioacuten ha forzado a que numerosos sismoacutelogos desarrollasen sistemas de

deteccioacuten de eventos y algoritmos de ldquopickingrdquo Los primeros encaminados a discernir las sentildeales siacutesmicas del ruido presente mientras que los segundos se encaminan en la identificacioacuten y datacioacuten de fases

La red de corto periodo del ROA funciona actualmente por disparo (ldquotriggerrdquo)

aunque se pretende en un futuro no lejano cambiar a un sistema de adquisicioacuten continua En este sistema la deteccioacuten automaacutetica se plantea como una posible ayuda indicando las ventanas de tiempo de probable presencia de sentildeal siacutesmica ya que la localizacioacuten en tiempo cuasi real no es un factor prioritario para esta red

En la praacutectica los algoritmos disponibles en la actualidad realizan estas tareas de

forma parcial y con limitaciones Asiacute Withers et al (1998) realizan una comparacioacuten de diversos algoritmos de deteccioacuten mostrando que ninguno de ellos es oacuteptimo para todas las situaciones posibles

Zhao y Takano (1999) aplican algoritmos basados en inteligencia artificial indicando

que hasta ahora ninguacuten sistema logra detectar y datar todos los eventos observados por un analista tal y como sentildeala tambieacuten Trnkoczy (2002)

Para seleccionar el algoritmo que mejor funciona sobre los datos registrados por la

red del ROA se revisaraacuten y analizaraacuten diversos algoritmos que operan sobre una estacioacuten monocomponente (vertical) aplicaacutendolos sobre las bases de datos sinteacutetica y real ya utilizadas en el capiacutetulo anterior

72 ALGORITMOS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO Los algoritmos que trabajan en el dominio del tiempo (base eucliacutedea) se basan en

enfatizar alguna propiedad de la sentildeal siacutesmica caracteriacutestica en este dominio ya sea su amplitud envolvente o su potencia y normalmente trabajan sobre la sentildeal previamente filtrada con objeto de incrementar la razoacuten sentildeal ruido

El algoritmo maacutes sencillo seriacutea la deteccioacuten por nivel umbral Este algoritmo soacutelo

seriacutea eficaz para sentildeales con un elevado nivel de sentildeal ruido como es el caso de muchos aceleroacutemetros cuya finalidad es el registro de movimientos fuertes

En este estudio soacutelo analizaremos cuatro tipos de algoritmos en el dominio del

tiempo basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) la denominada demodulacioacuten compleja la estimacioacuten de la envolvente o basados en las propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis

721 ALGORITMOS DE MEDIAS MOVILES (STALTA)

Los algoritmos basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) son los

maacutes ampliamente utilizado en sismologiacutea La idea principal es comparar la media de

170

los datos en una ventana de corta duracioacuten (STA) frente a la correspondiente en una ventana mayor (LTA) Cuando se produce una llegada de la sentildeal sobre el nivel de ruido ambas medias se ven incrementadas pero el cambio seraacute mucho maacutes abrupto en la de corta duracioacuten

Este tipo de algoritmos son ampliamente conocidos por lo que no entraremos

mucho en el detalle de su funcionamiento ni en la eleccioacuten de sus paraacutemetros Una explicacioacuten ampliamente detallada puede encontrarse en Trnkoczy (2002) entre otros

Prothero (1980) calcula en primer lugar el LTA mediante un filtro recursivo

IIR mientras que utiliza un filtro FIR para el caacutelculo del STA fijando el umbral en un factor de 8

N

XXSTAb

NLTAXX

LTALTAa

i

Nijj

i

iiii

sum+minus=

minusminus

minus=

minusminus+=

1

11

)

)

(71)

donde ldquoXirdquo representa la muestra en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo el offset y ldquoNrdquo la longitud de la ventana utilizada (2048 para el LTA y 32 para el caso del STA)

El segundo sumando de la ecuacioacuten (7-1 a) lo considera como un factor

correctivo y es multiplicado por alguacuten factor cuando es negativo al objeto de acelerar su recuperacioacuten tras un incremento apreciable

Tras varios ensayos previos hemos probado el algoritmo variando la razoacuten a

un factor de 4 y utilizando una confirmacioacuten de 25 disparos sobre una ventana de 50 muestras (05 segundos) Los resultados se muestran en la figura 71

Debemos destacar que los datos han sido filtrados previamente mediante un

filtro Butterworth paso bajo de tercer orden con una frecuencia de corte de 15 Hz al objeto de eliminar ruido de alta frecuencia incrementando la razoacuten sentildeal ruido

Hemos considerado como detecciones tardiacuteas a las que se producen maacutes allaacute de

los 5 segundos posteriores a la primera llegada Al aplicar el algoritmo sobre la base de datos sinteacuteticos se ha podido

comprobar que el instante de disparo se produce antes cuanto mayor sea la razoacuten sentildeal-ruido correspondiendo los disparos maacutes tardiacuteos a las sentildeales ruidosas no producieacutendose ninguacuten falso disparo

Los resultados sobre sismos reales presentan resultados similares pero con un

133 de falsos disparos en su mayoriacutea debidos a espurios y en un 5 de los casos a cambios del nivel de ruido registrado En el histograma soacutelo se presentan los disparos producidos durante los 5 segundos siguientes a la llegada de la onda ldquoPrdquo datada por el analista considerando los demaacutes casos como tardiacuteos De estos uacuteltimos el 90 de los casos se relacionan con la llegada de la onda ldquoSrdquo mientras que el 10 restante se asocian a otras fases no identificadas por el analista

171

Figura 7 1- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas obtenidos al aplicar el algoritmo de Prothero (1980) a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

McEvilly y Majer (1982) aplican los filtros de medias moacuteviles sobre la

secuencia formada por el promedio de los valores absolutos de la sentildeal original una vez eliminada la componente de continua

NYNXYb

N

XXXa

iii

i

Nij

i

1

)1()

)

minus

minus

sdotminus+=

minus=sum

(72)

donde ldquoXirdquo representa la muestra original en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo la media (ldquooffsetrdquo) ldquo X rdquo la nueva secuencia y N=16

Los valores del STA y LTA son calculados por la ecuacioacuten (72 b) con un valor

de ldquoNrdquo de 4096 para el LTA y de 16 para el STA El nivel umbral lo establecen en 4 aunque la datacioacuten se realiza desde el instante en que el valor del STA se mantiene por encima de 15 veces el LTA

Al igual que en caso anterior hemos antildeadido la condicioacuten del nuacutemero de votos

para la determinacioacuten del disparo del algoritmo con el fin de reducir el nuacutemero de falsos disparos por efecto de ldquospikesrdquo Los resultados se muestran en la figura 72

172

Figura 7 2- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de McEvilly y Majer (1982) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

La aplicacioacuten de este algoritmo sobre la base de datos sinteacutetica muestra los

mismos resultados que para el algoritmo anterior pero funciona peor sobre la base de sismos reales lo que se debe a que los datos no han sido previamente filtrados

Por otro lado los histogramas muestran dataciones adelantadas a la primera

llegada lo que se debe a que la condicioacuten de datacioacuten es inferior a la de disparo Evans y Allen (1983) desarrollaron un algoritmo para la deteccioacuten de

telesismos que opera sobre la salida de dos filtros paso banda (05 a 2 Hz y 3 a 8 Hz) Para cada uno se calcula el STA el LTA por medio del siguiente filtro (similar

a los anteriores)

1)1( minussdotminus+sdot= iii YCXCY (73)

donde ldquoXirdquo representa el dato filtrado en el instante ldquoirdquo y ldquoCrdquo es una constante (ver tabla 7I)

Ademaacutes aplicando la ecuacioacuten (73) calculan la media moacutevil del valor absoluto

de la diferencia entre el STA y LTA que denomina STAV que tiene en cuenta las inestabilidades producidas por espurios reduciendo el nuacutemero de falsos disparos

173

Establecen varios niveles umbrales (tabla 7I) dependientes del canal (banda de bajas o altas frecuencias) no sobre la razoacuten entre el STA y LTA sino sobre el cociente entre la diferencia entre el STA y el STAV y el valor del LTA

Bajas Frecuencias (05 ndash 2 Hz)

Altas Frecuencias (3 ndash 8 Hz)

C (STA) 05 0025 C (LTA) 00025 00025 C (STAV) 00005 00005 Umbral TH1 = 26 TH3 = 20 TH2 = 50

Tabla 7 I - Valores de las constantes y niveles umbrales utilizados para la prueba del algoritmo de Evans y Allen (1983) Los valores mostrados difieren de los indicados en el

artiacuteculo original y fueron seleccionados tras varias experiencias previas Soacutelo seraacuten declaradas como eventos cuando suceden uno de los dos casos

siguientes Primer caso

bull La razoacuten (STA-STAV)LTA excede a TH1 durante 35 muestras en una ventana de 40 (04 segundos)

bull No haber superado TH2 durante el minuto anterior bull No superar TH3 desde 2 segundos antes hasta 1 segundo despueacutes

Segundo caso

bull Exceder TH2 al menos una vez bull Superar TH1 90 veces durante el segundo (100 muestras) posterior

Este algoritmo fue disentildeado para la deteccioacuten de telesismos mientras que las

bases de datos utilizadas en este trabajo se componen de sismos locales y regionales principalmente Por ello hemos antildeadido un tercer caso siguiendo la filosofiacutea del artiacuteculo original

bull TH3 es excedido durante 01 segundos en el 75 de las muestras bull TH1 se es superado durante los 05 segundos posteriores al menos en el

75 de las muestras Este uacuteltimo supuesto considera el hecho de que los sismos locales y regionales

presentan un alto contenido de energiacutea en ambas bandas Los resultados de las pruebas realizadas sobre las bases de datos se muestran

en la figura 73 Este algoritmo presenta un alto nuacutemero de falsos disparos sobre la base de

datos sinteacuteticos mientras que se muestra maacutes robusto al actuar sobre datos reales donde el porcentaje se mantiene en el mismo orden que los otros algoritmos analizados Por otro lado la deteccioacuten sobre datos sinteacuteticos es relativamente elevada (50) mientras que al actuar sobre datos reales diminuye hasta el 38 (detecciones tardiacuteas incluidas)

Creemos que estos efectos se deben a que las condiciones de disparo para el

caso introducido necesitan un mayor refinamiento

174

Figura 7 3- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Evans y Allen (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

Pazos y Alguacil (1995) presentaron los resultados sobre una base de telesismos registrados por la red de corto periodo del ROA obteniendo un 775 de detecciones y el 5 de falsos disparos

Olivares et al (1983) prueban tres algoritmos basados en la razoacuten STALTA

con sentildeales de terremotos ocurridos en la Depresioacuten de Granada de los que hemos seleccionado dos

El primero (EVENT 2) calcula las medias moacuteviles mediante filtros FIR

N

XXY

i

Nijii

i

summinus=

minusminus=

1

(74)

siendo N el nuacutemero de muestras de la ventana (64 para el STA y 2048 para el LTA) Se declara un evento cuando la razoacuten STALTA es superior a dos durante el

75 de ventana de 1 segundo Los resultados se muestran en la figura 74 pudieacutendose observar que las

pruebas sobre ambas bases no han producido falsos disparos y reducen el nuacutemero de disparos tardiacuteos concentrando la deteccioacuten en el primer segundos posterior a la onda P (caso de datos reales)

175

Figura 7 4- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 2 de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

El segundo algoritmo ensayado es el que denominan EVENT 3 modificado Los promedios se calculan aplicando filtros IRR sobre la diferencia de muestras

NYXX

YY iiiii

111

minusminusminus

minusminus+= (75)

donde ldquoNrdquo vale al igual que antes 64 o 2048 para el STA y el LTA respectivamente

Las condiciones de disparo son iguales a las utilizadas en las pruebas del

EVENT 2 y los resultados algo peores que en el caso anterior se muestran en la figura 75

Figura 7 5- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 3 modificado de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

176

722 ALGORITMOS BASADOS EN LA DEMODULACION COMPLEJA

Las denominadas series de demodulacioacuten compleja (Roberts y

Christoffersson 1991) se obtienen aplicando en el dominio del tiempo la propiedad de desplazamiento en frecuencia de la transformada de Fourier y aplicando un filtro posteriormente

La propiedad de desplazamiento en frecuencia equivale a la multiplicacioacuten en

el tiempo por una exponencial (ldquo rdquo) obteniendo asiacute una nueva serie compleja que es filtrada paso baja con frecuencia de corte ldquoδωrdquo lo que equivaldriacutea a retener informacioacuten de la sentildeal original en la bada que se extiende desde ldquoω-δωrdquo hasta ldquoω+δωrdquo

tje ωminus

Hemos probado el algoritmo de deteccioacuten siguiendo las indicaciones expuestas

por Roberts y Christoffersson (1991) En primer lugar formamos las series complejas aplicando el teorema de desplazamiento en frecuencia

itj

ii eXY ωω sdot= (76)

donde ldquoωrdquo toma los valores correspondientes para 2 4 6 8 y 10 Hz

Cada una de las series obtenidas es filtrada paso bajo mediante un filtro

Butterworth de 5ordm orden y frecuencia de corte 15 Hz obteniendo cinco series de demodulacioacuten compleja Como ya hemos sentildealado cada una de las series retiene la informacioacuten de la sentildeal original en una banda de 3 Hz (ver tabla 7II) centrada en cada una de las frecuencias utilizadas en la ecuacioacuten (76)

Frecuencias de corte en Hz

Baja Alta f = 2 Hz 05 35 f = 4 Hz 25 55 f = 6 Hz 45 75 f = 8 Hz 65 95 f = 10 Hz 85 115

Tabla 7 II- Banda de frecuencias equivalentes a la demodulacioacuten compleja Para detectar sentildeales siacutesmicas se aplica la razoacuten STALTA sobre el cuadrado

del moacutedulo de cada una de las series utilizando un filtro IIR (ecuacioacuten (72 b) con un valor de N de 4096) para el LTA y un filtro FIR de 16 muestras para el STA

Cuando se supera el nivel umbral (establecido en un valor de 5) se le asigna un

peso de 3 para el canal de frecuencias maacutes bajas y 1 a los demaacutes siendo nulo si no se excede este nivel

Las nuevas series de peso se suman en cada instante formando una nueva serie

que denominaremos SDWN La deteccioacuten se produce cuando SDWNgt2 durante el 70 de una ventana de 1

segundo (70 de 100 muestras) En la figura 76 se muestra la evolucioacuten de una sentildeal para la banda de 4 Hz y los resultados de las pruebas se muestran en la figura 77

177

Figura 7 6 Evolucioacuten del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991) para el canal de 4 Hz del evento Nordm 1 de la base de datos reales (Sismo de Sierra Lijar de 08011999 a 130952 UTC mb=25) En la figura se muestran la sentildeal original la parte real e imaginaria de la demodulacioacuten compleja para la frecuencia de 4

Hz y el cuadrado de su moacutedulo los valores del STA frente al producto del nivel umbral por el LTA y en la parte inferior el peso asignado a este canal (1 oacute 0 en este caso) para el caacutelculo del SDWN utilizado en la

deteccioacuten

Figura 7 7 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991)al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

178

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un elevado porcentaje de disparos (834 incluidos los disparos tardiacuteos sobre la base de datos reales) manteniendo un aceptable porcentaje de falsos disparos (15 para la base de datos reales y el 67 para los datos sinteacuteticos)

Ademaacutes los resultados sobre datos reales muestran que el disparo se efectuacutea en

su mayoriacutea dentro del primer segundo posterior a la llegada de la onda P

723 ALGORITMOS DE ENVOLVENTE De entre los algoritmos que estiman la envolvente de la sentildeal quizaacute el maacutes

representativo sea el desarrollado por Baer y Kradolfer (1987) En eacutel la funcioacuten envolvente de la sentildeal viene dada por la ecuacioacuten no lineal siguiente

sum

sum

=

=+= i

jj

i

jj

iii

x

xxxe

1

2

1

2

222

amp

amp (77)

donde ldquoxrdquo es la sentildeal y ldquo rdquo su derivada xamp Para evitar falsos disparos debidos a cambios bruscos del nivel de ruido y a

espurios la funcioacuten caracteriacutestica la estima de la siguiente forma

i

iii

ii

SSFSFCF

eSF

)(

4

minus=

= (78)

donde ldquo SF rdquo es la media y ldquoSrdquo la desviacioacuten estaacutendar contabilizadas desde el principio hasta el instante considerado Cuando la funcioacuten caracteriacutestica (ldquoCFrdquo) es superior a 5 se produce una posible deteccioacuten El valor de la desviacioacuten tiacutepica no se actualiza cuando la funcioacuten caracteriacutestica es superior a 10

Se declara un evento cuando la funcioacuten caracteriacutestica supera el umbral durante

25 muestras de una ventana de 03 segundos (30 muestras) permitiendo asiacute que debido a la complejidad de las sentildeales siacutesmicas pueda estar por debajo del umbral durante un pequentildeo intervalo

Para el caacutelculo de la derivada hemos utilizado la foacutermula de tres puntos que

puede ser encontrada en numerosos textos de caacutelculo numeacuterico por ejemplo en Burden y Douglas Faires (1985)

En la figura 78 se muestra la evolucioacuten del algoritmo para el evento real Nordm 14

(sismo de Olvera del 13 de Febrero de 2001 a 110243 UTC mb=25) registrado por la estacioacuten de corto periodo ldquoLIJArdquo y con un SNR estimado de 20 dB para la onda P (14 dB para todo el registro)

En la figura 79 se muestran los resultados obtenidos por este algoritmo al

aplicarlo sobre las bases de datos sinteacutetica y real

179

Figura 7 8- Evolucioacuten del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) para el evento Nordm 14 de la base de datos reales (Terremoto de Olvera de 13022001 a 110243 UTC mb=25) En la figura se muestra de arriba abajo la sentildeal original la envolvente la funcioacuten SF su media y desviacioacuten estaacutendar (estimadas desde el

comienzo hasta el instante considerado) y la funcioacuten caracteriacutestica CF y el nivel umbral establecido

Figura 7 9 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

180

724 ALGORITMO BASADO EN EL SESGO Y LA CURTOSIS

Savvaidis et al (2002) desarrollan un algoritmo detector de fase basado en las

propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis para estaciones de tres componentes La idea principal es la identificacioacuten de una sentildeal no gausiana (sentildeal siacutesmica)

inmersa en ruido simeacutetricamente distribuido y que por tanto presentan valores de sesgo (tercer orden) y de curtosis (cuarto orden) nulos En cambio la asimetriacutea de la distribucioacuten de la sentildeal siacutesmica presenta altos valores de sesgo y curtosis debido a su larga cola

El sesgo( 3γ ) y la curtosis ( 4γ ) de una serie finita se calcula por

( )

( )3

)1(

)1(

41

4

4

31

3

3

minussdotminus

minus=

sdotminus

minus=

sum

sum

=

=

x

N

jxj

x

N

jxj

N

mx

N

mx

σγ

σγ

(79)

donde ldquomxrdquo es la media de la serie y ldquoσxrdquo su desviacioacuten estaacutendar

Savvaidis et al (2002) aplican esta idea a las escalas de baja frecuencia

obtenidas del anaacutelisis multirresolucioacuten y para las 3 componentes Para enfatizar maacutes los altos valores del sesgo y la curtosis efectuacutean el producto cruzado de las 3 componentes

Tras varias pruebas hemos ensayado un algoritmo algo diferente pero basado

en las mismas ideas expuestas por ellos Nosotros calculamos el sesgo y la curtosis utilizando la media y desviacioacuten

estaacutendar calculada para todo el registro y aplicamos los sumatorios de la ecuacioacuten (79) a una ventana moacutevil de 1 segundo

La meacutetrica se forma multiplicando el valor absoluto del sesgo por la curtosis

(siempre positiva) y se suaviza por la media de 16 puntos Hemos establecido como nivel umbral 5 veces la mediana de la meacutetrica de los

primeros 15 segundos del buffer donde se supone ldquoa priorirdquo que no hay presencia de sentildeal Si este promedio es demasiado bajo (en el caso de un ruido gaussiano deberiacutea ser nulo) se fija en 5 diezmileacutesimas (obtenido experimentalmente)

Para evitar falsos disparos por espurios se ha impuesto un criterio de duracioacuten

miacutenima fijado en el 90 de los votos para una ventana de 05 segundos En la figura 710 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten de la sentildeal y en la

711 los resultados obtenidos

181

Figura 7 10- Evolucioacuten del algoritmo de Savvaidis et al (2002) para el evento Nordm 16 de la base de datos reales (Terremoto al NE de Tetuaacuten de 24022001 a 11024 UTC mb=27) En la figura se muestra la sentildeal

original la curtosis el valor absoluto del sesgo y la meacutetrica utilizada frente al nivel umbral

Figura 7 11 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Savvaidis et al (2002) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

182

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un alto porcentaje de aciertos

(766 dentro los 5 primeros segundos y un 10 de detecciones tardiacuteas respecto a la onda P) aunque el porcentaje de falsos disparos es algo elevado (10)

73 ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE WALSH Las funciones de Walsh definidas en 1923 por JL Walsh forman una base

ortogonal y aunque soacutelo toman los valores +1 y ndash1 presentan propiedades similares a las series trigonomeacutetricas En la figura 712 se muestran las siete primeras secuencias

La nomenclatura indicada a la derecha es utilizada en diversos textos debido a la semejanza de las secuencias de Walsh con el signo que toman las series trigonomeacutetricas (las denominadas ldquoSalrdquo se refieren a la semejanza con las series de senos mientras que las funciones denominadas ldquoCalrdquo a las series de cosenos)

Goforth y Herriacuten (1981) las utilizan en su algoritmo de deteccioacuten debido a que los

coeficientes se calculan de forma maacutes raacutepida que utilizando senos y cosenos

summinus

=

sdot=1

0)(1 N

iik ikWalshx

Ns (710)

Los datos digitales son analizados en ventanas (128 segundos) que desplazamos de

muestra en muestra pesaacutendolos de forma inversamente proporcional al contenido de ruido del canal ldquokrdquo correspondiente

Figura 7 12 Primeras siete secuencias de Walsh A la derecha se indica otra nomenclatura utilizada en literatura por semejanza con las series trigonomeacutetricas

183

La estimacioacuten del contenido espectral de ruido se ha efectuado utilizando un pre-evento de 512 segundos al que se le ha aplicado la transformada dada por la ecuacioacuten (710)

Posteriormente se forma la meacutetrica mediante la suma de los valores absolutos de los

coeficientes correspondientes a la banda de que se extiende desde 06 a 11 Hz

sum=

=28

2

kiki sm (711)

El nivel umbral se establece mediante la siguiente ecuacioacuten

)( 507550 VVKVT minussdot+= (712)

donde ldquoTrdquo es el nivel umbral ldquoV50 y V75rdquo son la mediana y el 75 percentil de los 512 valores previos respectivamente y ldquoKrdquo es una constante que experimentalmente se ha fijado en 51

Finalmente hemos establecido una confirmacioacuten de 5 ventanas consecutivas En la figura 713 se muestra la meacutetrica y el nivel umbral para el evento sinteacutetico

nuacutemero 30

Figura 7 13 Meacutetrica y nivel umbral calculado para el evento sinteacutetico Nordm 30 al aplicar el algoritmo de Goforth y Herrin (1981)

184

En la figura 714 se muestran los resultados obtenido al aplicar este algoritmo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

disentilde

128 p

elimicons2 3 y

ecua

dondel niv

Figura 7 14 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Goforth y Herrin (1981) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Michael et al (1982) aplican la transformada de Walsh en su algoritmo de deteccioacuten ado para operar en la red siacutesmica MIT (situada en Nueva Inglaterra) Como en el caso anterior los coeficientes de Walsh son calculados en ventanas de untos (128 segundos) que se desplazan de muestra en muestra El canal cero (ldquok=0rdquo) corresponde a la componente de continua por lo que es

nado Los demaacutes coeficientes se agrupan por parejas ya que cada dos series ecutivas representan las misma frecuencia pero desfasadas (ver figura 712 series 1 y 4) y se suman los cuadrados de la siguiente forma

22

212 ppp ssS += minus (713)

Por tanto los 128 canales iniciales se han reducido a la mitad De igual forma se estima la potencia del ruido para cada canal (ldquoNprdquo) aplicando la

cioacuten (713) al pre-evento de 512 segundos La meacutetrica viene dada por la suma de las razones sentildeal ruido

sum=p p

p

NS

m (714)

e el sumatorio se extiende a los canales correspondientes a la banda de 06 a 11 Hz y el umbral se establece por la ecuacioacuten (712) con un valor de ldquoKrdquo de 51 En la figura 715 se muestran los resultados obtenidos

185

F

dispel nique

74

com

en su

dondsism

seguobte

90

de D

igura 7 15 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Michael et al (1982) alaplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Como se aprecia en la figura este algoritmo presenta un elevado nuacutemero de falsos

aros debidos a espurios y cambios en las caracteriacutesticas de ruido Debemos sentildealar que vel de ruido se ha estimado en el pre-evento de 512 segundos suponiendo por tanto permanece invariable a lo largo del registro

ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE HILBERT La transformada de Hilbert de una sentildeal se obtiene desfasando -90ordm todas sus

ponentes espectrales Earle y Shearer (1994) la utilizan para la determinacioacuten de la envolvente de una sentildeal

algoritmo de deteccioacuten Nosotros hemos aplicado como envolvente el cuadrado de la dada por ellos

22 )()()( txtxtE += (715)

e ldquoErdquo es la envolvente (representa el cuadrado de la amplitud instantaacutenea) ldquoxrdquo el ograma y ldquo x rdquo su transformada de Hilbert

Sobre la envolvente aplicamos un algoritmo STALTA con ventanas de 05 y 3

ndos respectivamente Esta razoacuten se suaviza mediante un filtro Hanning de 1 segundo niendo la funcioacuten ldquoSRFrdquo (signal ratio function)

Finalmente se establece un nivel umbral de 25 con una confirmacioacuten de disparo del

en una ventana de 05 segundos En la figura 716 se muestra la evolucioacuten de la sentildeal para el evento real nordm 57 (sismo

ontildeana de 07112001 a 083810 UTC mb=25)

186

porce

Figura 7 16 Evolucioacuten del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo al evento real nordm 57 (terremoto de Dontildeana del 07112001 a 083810 UTC mb=25

Los resultados obtenidos (figura 717) sobre las bases de datos de prueba muestran ntaje de aciertos relativamente pobre y con un nivel de falsos disparos elevado

Figura 7 17 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

187

75 ALGORITMOS BASADOS EN LA STFT

Gledhill (1985) utiliza la Transformada de Fourier ldquoventaneadardquo (Short Time Fourier

Transform STFT) para la deteccioacuten de sismos regionales Para ello calcula los coeficientes de Fourier en ventanas de 1 segundo estimando la

amplitud espectral mediante la suma de las partes reales e imaginarias en lugar de sus cuadrados

Estas amplitudes espectrales se suman en 5 bandas de igual ancho (1 a 4 Hz 5 a 8

Hz 9 a 12 Hz 13 a 16 Hz y de 17 a 20 Hz) En cada una de estas bandas estima el promedio de largo teacutermino tanto para las series

obtenidas como para sus diferencias (LTA y DLTA respectivamente) calculando el nivel umbral como

))(50)(()()( kLTAkDLTARkLTAkTS sdot+sdot+= (716)

donde ldquokrdquo es el nuacutemero de la banda ldquoRrdquo una constante (que hemos fijado en 3) y ldquoDLTArdquo y ldquoLTArdquo son como ya se indicoacute los promedios de largo periodo de las diferencias espectrales y del espectro respectivamente (experimentalmente fijado en 5 segundos)

Cuando el espectro en una banda supera al umbral se asigna el peso de la banda

correspondiente a la banda (que hemos fijado como 3 2 2 1 1 en orden ascendente de frecuencia) La suma de los pesos en cada instante proporciona la meacutetrica ldquoSDWNrdquo (Spectral difference weight number)

La deteccioacuten se produce cuando se supera el valor de 5 durante el 666 de una

ventana de 03 segundos (En nuestro ensayo hemos desplazado las ventanas de muestra en muestra mientras que en el artiacuteculo original las ventanas no se solapan)

En la figura 718 se muestran los resultados obtenidos

Figura 7 18 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

188

Como puede apreciarse el algoritmo se comporta mejor sobre la base de datos reales que sobre los sinteacuteticos presentando menores diferencias en el datado de la primera llegada con el analista La principal razoacuten al igual que en casos anteriores se debe a que en la base de datos sinteacuteticos los registros se contaminaron en proporciones aleatorias con ruido siacutesmico ldquoespuriosrdquo de gran amplitud y ruido artificial perioacutedico que afecta a determinadas bandas de frecuencia

En la figura 719 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten del algoritmo para el caso

del evento real nordm 6 de Zahara de la Sierra ocurrido el 18 de Noviembre de 1999 a las 065507 UTC y mb=18

Figura 7 19 Evolucioacuten del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo al evento real nordm 6 (terremoto de Zahara de la Sierra del 18111999 a 065507 UTC mb=18 En la figura se muestra la sentildeal original y las

amplitudes espectrales en cada una de las cinco bandas junto al correspondiente nivel umbral (TS) En la parte inferior se muestra la meacutetrica compuesta por la suma de los pesos asignados en cada banda

76 ANALISIS DE LOS RESULTADOS Como puede apreciarse el algoritmo que mejor ha funcionado es el sugerido por

Savvaidis et al (2002) tanto sobre la base de datos sinteacuteticos como reales concentrando la mayoriacutea de dataciones con un error inferior al segundo

En la tabla 7III se indican las diferencias en datacioacuten entre los algoritmos ensayados

y el analista para la base de datos sinteacuteticos

189

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 -028 (-12) -- -- -- -- -- -- -470 -- -- -- -- --

2 -019 (-11) -- -- -- -- -- -- -- -- -- -362 -- --

3 -1038 (-10) -- -- -309 -- -- -- -- -- -273 -276 -- --

4 -2070 (-9) -- -- -- -- -- -- -474 -- -- -326 -- --

5 -858 (-8) -- -- -307 -- -- -- -719 -324 -267 -265 -- --

6 -005 (-7) -- -- -- -- -- -- -461 -212 -- -268 -- --

7 -1391 (-6) -- -- -- -- -- -292 -471 -265 -348 881 -- --

8 -1177 (-5) -- -- -287 -- -- -280 -268 -155 -- -263 -299 --

9 -818 (-4) -- -- -- -- -- -251 -266 -147 -- -261 -- --

10 -945 (-3) -- -- -- -- -- -288 -273 -196 -- -208 -- --

11 -812 (-2) -- -- -291 -- -- -257 -272 -195 -- -204 -286 --

12 -167 (-1) -- -- -268 -277 -276 -289 551 -103 -034 1261 -- -271

13 -422 (0) -- -- -279 -277 -280 -140 -773 -072 -273 1035 -- -268

14 -080 (1) -- -- -270 -275 -275 -294 202 -104 -141 946 -- -278

15 -282 (2) -459 -398 -281 -- -- -255 -268 -109 -- -119 -264 -284

16 051 (3) -467 -396 002 -266 -266 -296 -034 -018 -039 -038 -- -275

17 -055 (4) -289 -226 -272 -- -- -231 -267 -104 -280 -100 -257 -264

18 227 (5) -460 -226 005 -265 -262 -293 -009 -014 -034 -008 -285 -272

19 162 (6) -281 -220 -267 -- -- -137 -046 -036 -280 -054 -252 -263

20 303 (7) -301 -220 -264 -279 -280 -257 -266 -038 -176 1499 -268 -264

21 373 (8) -270 -216 -261 -378 -428 -135 -033 -029 -280 -035 -248 -263

22 580 (10) -264 -212 -126 -280 -330 -133 -026 -028 -280 -028 -246 -262

23 855 (12) -138 -210 -076 -280 -282 -035 -014 -017 -109 -007 -020 -026

24 1063 (14) -265 -208 039 -045 -028 -041 -005 -011 -022 -005 -036 -035

25 1254 (16) -263 016 003 -038 -024 -039 -004 -012 -004 -005 -025 -019

26 1390 (18) -037 020 -020 -265 -265 -034 -012 -028 -037 -008 -014 -025

27 1630 (20) -036 033 029 -033 -022 -034 -004 -014 -004 -004 -013 -011

28 2111 (25) 946 996 988 -043 946 932 202 -018 -003 946 946 945

29 2839 (32) -012 043 265 -013 -004 -018 -001 -019 -001 -002 006 -005

30 3931 (64) 1044 1088 1597 -022 1035 1030 -266 -023 -001 1035 1090 1034

Tabla 7 III- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de datos sinteacuteticos Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista

mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Como podemos apreciar en la tabla la mayoriacutea de los algoritmos se disparan a partir

de un nivel umbral para la razoacuten sentildeal ruido calculada para la totalidad del registro no siendo tan clara en relacioacuten a la estimada para la onda P (en una ventana de 2 segundos)

Los numerosos falsos disparos para los eventos 28 y 30 se deben a la presencia de

espurios proacuteximos en el pre-evento lo que hace que la meacutetrica supere los umbrales correspondientes durante mayor tiempo (confirmacioacuten de disparo) ya que no hay suficiente tiempo para que el raacutepido incremento provocado en la meacutetrica por un espuacutereo recupere su nivel normal

190

Los algoritmos basados en la razoacuten STALTA son los maacutes simples aunque presentan los porcentajes de acierto maacutes bajo y mayores diferencias en los tiempos de llegada no siendo muy adecuados para la datacioacuten (ldquopickingrdquo) de eventos

Como cabiacutea esperar la datacioacuten mejora (en general) al incrementar la SNR de la

sentildeal En particular el algoritmo de Savvaidis et al (2002) mantiene la diferencia inferior a 04 segundos a partir de una SNR de 5 decibelios

En la tabla 7IV se muestran los resultados para la base de datos reales

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 3003 (2471) -006 044 150 -008 -004 -018 -008 -008 -003 -003 021 -004

2 -016 (ndash541) -- -- -- -- -- -065 -241 -148 -- -124 -148 -143

3 1386 (341) -- -- -- -026 -027 3627 -080 -081 -023 2432 -104 -078

4 -1917 (-1542) -620 -799 -- -- -- 1391 -843 -123 -- 073 -856 --

5 2395 (1376) -027 033 -001 -033 -068 -026 -004 -005 -011 -003 007 -005

6 136 (-117) -023 036 -001 -019 -021 -018 -002 -016 -008 1806 007 -003

7 -141 (024) -- -- -- -- -- -077 -048 -048 -- 1085 -- --

8 -391 (-587) -- -- -- -- -- -061 -- -004 -2989 -065 -- --

9 -2084 (-1755) -- -- -- -- -- -1024 -- -160 -- -1025 -- --

10 -2303 (-1156) -- -756 -- -- -- -576 -031 -402 -- 637 -- --

11 -1151 (1584) -2905 -2844 -3381 -2859 -2872 -2874 -2898 -3405 -2902 -040 -2879 -2896

12 -039 (1819) 093 143 135 -- -- 081 091 -- 094 1446 123 093

13 086 (207) -- -407 -- -427 -427 -174 1403 -132 -- -154 -- --

14 2022 (1392) -005 046 038 -005 -005 -018 -002 -007 -003 -003 024 -004

15 -853 (-804) -- -- -- -- -- -044 -111 -069 -- -121 -133 -161

16 229 (-337) -044 018 -017 -039 -039 -032 -011 -018 -019 -002 -019 -022

17 491 (499) -- -- -- -262 -256 -163 -022 040 -068 974 -- --

18 -008(-759) -363 -- -320 -- -- -376 -363 -- -360 -361 -338 -362

19 -004 (-453) -- -- -- -- -- -180 -255 -206 -- -249 -- --

20 -309 (-413) -- -- -561 -- -- -039 -022 -020 -- -019 -018 -047

21 -029 (287) -002 -048 1165 -102 -103 1139 1155 -001 1158 1158 1169 1156

22 -1434 (-1614) -- -- -- -- -- -131 -- -408 -- -044 -- --

23 833 (864) -083 -063 -175 -- -- -054 -025 -039 -105 -035 -028 -036

24 -956 (-1524) -076 -018 -056 -072 -077 -060 -016 -019 -063 2208 -047 -071

25 -1833 (-1431) -- -- -- -046 -- -562 673 101 -- -086 -- --

26 -2784 (-2054) -- -- -- -1566 -- -1300 -2945 -1069 -- 1291 -- --

27 2785 (2411) -022 043 002 -033 -026 -027 -009 -033 -003 -003 005 -005

28 -046 (662) -050 -5336 -- -149 -- -035 -015 -021 -029 -008 -013 -020

29 226 (-544) -414 -- -- -- -- -033 -015 -015 -- -029 -014 -015

30 -002 (-1170) -12819 -12732 -- -- -- -12113 -737 -11998 -- 619 -12828 -743

31 2951 (3017) -018 033 -096 -129 -132 -033 -010 -131 -027 -005 -008 -009

32 063 (152) -068 -- -- -- -- -053 -016 -016 -063 -020 -017 -058

33 -022 (-1630) -- -- -- -201 -- -2105 -178 -106 -197 -121 -- --

34 2842 (1862) -011 039 -064 -021 -022 -023 -002 -044 -015 -002 009 -004

35 -655 (-137) -- -- -121 -- -- -120 -231 -118 -- -105 -137 -131

36 397 (124) -022 030 -006 -061 -065 -032 -010 -024 -053 -011 -009 -015

37 -2870 (-1535) -573 -514 -- -- -- -024 -014 029 -044 011 -019 --

38 -003 (524) -262 -- -- -- -- -286 -- -017 -- 1769 -020 -095

39 -1828 (-690) 592 643 -044 -- -- 579 592 -1072 593 592 638 591

40 120 (046) -044 019 -014 -056 -058 -034 -020 -048 -043 -026 -019 -044

191

41 -916 (-1160) -- -- -- -- -- -933 -- -189 -- -201 -- --

42 -1370 (-1847) -2245 -2148 -- -070 -084 -059 -027 -010 -070 -044 -052 -076

43 -555 (236) -- -1266 -- -3680 -3682 -633 -693 -436 -- -695 -- --

44 -299 (-793) -- -- -706 -- -- 4860 20095 -060 -- 4859 -141 -154

45 -1511 (-478) -- -- -- -- -- -034 -026 006 -046 1365 -033 --

46 -1541 (-917) -224 -164 -- -170 -198 -050 -016 -030 -036 -019 -053 -071

47 361 (547) -060 -268 -315 -- -- -035 -031 -027 -059 -027 -028 -042

48 -471 (-349) -- -- -511 -- -- -054 2833 -039 -- -094 -- -551

49 -979 (-844) -551 -502 -539 -- -- -250 105 107 -611 -020 -540 -552

50 -971 (-061) -2644 -2566 -- -- -2555 1391 -2514 -136 -144 081 -- -150

51 715 (718) -035 030 -164 -023 -027 -046 -010 -040 -010 3694 -010 -028

52 288 (-508) -053 000 -056 -057 -060 -042 -019 -014 -057 2236 -018 -040

53 -958 (-534) -3956 -3881 -- -3947 -3954 -540 -3707 -374 -- -3710 -3956 -4001

54 -1175 (-1468) -- -- -- -087 -- -061 1992 -1853 -057 1966 -- --

55 -918 (-1346) -015 035 -451 -070 -097 005 -007 006 -018 544 010 -010

56 -1097 (-1988) -- -- -- -- -- 328 -012 -344 -040 -020 -- -029

57 -1046 (-593) -032 003 -066 -047 -085 -025 011 -018 -034 -007 -006 -012

58 -760 (-1293) 2647 000 -- -076 -093 -034 -013 -009 -053 2649 -020 -033

59 265 (-209) -037 023 -004 -042 -054 -034 -008 -017 -020 -008 -013 -009

60 -744 (-439) -- -- -- -- -- -- -168 -537 -- -- -- --

Tabla 7 IV- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de

datos reales Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Al igual que antes los algoritmos basados en la razoacuten STALTA obtienen los peores

resultados tanto en los porcentajes de deteccioacuten como en el datado El algoritmo de Michael et al (1982) basado en la transformada de Walsh presenta

un alto nuacutemero de falsos disparos mientras que tan soacutelo el 17 de los casos no son detectados Un mejor refinamiento de los paraacutemetros utilizados podriacutea mejorar los resultados pero tras varias pruebas hemos comprobado que los cambios evaluados para disminuir el nuacutemero de falsos disparos reducen enormemente la capacidad de deteccioacuten del algoritmo Un mayor nuacutemero de pruebas sobre una base maacutes amplia podriacutea resultar en una mejora global de los resultados de este algoritmo

El evento nordm 12 (terremoto de Alhucemas de 02022001 a 134408 mb=37) no ha

sido correctamente detectado por ninguno de los algoritmos debido al gran nuacutemero de espurios de gran amplitud que enmascaran totalmente el registro

El sismo nordm 21 (Jimena 28032001 a 121517 mb=24) es similar al anterior pero

con menor nuacutemero de espurios lo que permite que en algunos casos se detecte correctamente

Nuevamente el algoritmo sugerido por Savvaidis et al (2002) presenta los mejores

porcentajes tanto en deteccioacuten como en datacioacuten

192

En la figura 720 se muestran las diferencias en los tiempos de llegada para los algoritmos con mejores resultados (Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) Savvaidis et al (2002) Goforth y Herrin (1981) y Gledhill (1985)) en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro

Figura 7 20 Diferencias de tiempo para la onda P entre el analista y varios algoritmos de deteccioacuten en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro Las marcas de la parte superior con

diferencias positivas indican uacutenicamente los falsos disparos y los eventos no detectados por los algoritmos

Los algoritmos de Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) y el de

Savvaidis et al (2002) son los que presentan menores diferencias mantenieacutendose por debajo de 1 segundo para los eventos con SNR superior a 548 dB

Los falsos disparos o no detecciones se producen para eventos con SNR inferiores a

524 decibelios La mayoriacutea de los eventos no detectados y los falsos disparos se han producido por

la presencia de espurios o por el bajo nivel sentildeal-ruido Hay que destacar que la deteccioacuten enormemente tardiacutea del eventos nuacutemero 30

(terremoto de Grazalema del 18052001 a 111915 mb=28) se debe a que el registro es muy ruidoso y la llegada de la onda P es muy poco impulsiva siendo difiacutecil su deteccioacuten incluso para un analista experimentado En el caso del evento nuacutemero 11 (explosiones de Torregorda del 31012001 a 174843 mb=25) el retardo en la deteccioacuten se debe a que la primera explosioacuten se encuentra enmascarada por mucho ruido mientras que las siguientes se pueden observar con claridad datando los algoritmos estas uacuteltimas

193

Finalmente el algoritmo de Savvaidis et al (2002) detecta el evento 54 (sismo de Tetuaacuten de 27102001 a 235645 mb=36) de forma tardiacutea mientras que la mayoriacutea de los algoritmos lo detectan correctamente Para este sismo la onda P supera el nivel umbral ampliamente pero tan soacutelo durante algo maacutes de 1 segundo posteriormente vuelve a superarlo durante cortos intervalos hasta que finalmente la onda S es la que dispara el algoritmo

En definitiva tal y como comentamos en la introduccioacuten ninguno de los algoritmos

ensayados logran acercarse adecuadamente en todos los casos a las detecciones y dataciones efectuadas por el analista De entre todos los algoritmos sugeridos por Savvaidis et al (2002) Roberts y Christoffersson (1991) y Baer y Kradolfer (1987) proporcionan niveles de deteccioacuten y datado superiores al 60 de los casos

En lo referente a la deteccioacuten los porcentajes de acierto para cualquiera de los

algoritmos ensayados se veraacuten incrementados al actuar sobre el conjunto de las estaciones de una red siacutesmica ya que en general seraacuten varias las estaciones que registren un mismo evento

La aplicacioacuten de estos algoritmos sobre los registros de estaciones de tres

componentes proporcionaraacuten una mayor capacidad de deteccioacuten elevando el porcentaje de aciertos Pero para estas estaciones es maacutes conveniente utilizar algoritmos especiacuteficos como por ejemplo los disentildeados por Magotra et al (1987) Christoffersson et al (1988) Roberts et al (1989) o maacutes recientemente los disentildeados por Anant y Dowla (1997) y el de Fedorenko y Husebye (1999)

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195

196

CONCLUSIONES

Como hemos mencionado en el Capiacutetulo 1 los liacutemites entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien definido en el Sur de Espantildea

La creciente instrumentacioacuten de la zona ampliacioacuten de la red del Observatorio y red

del Estrecho la red siacutesmica de Andaluciacutea del Instituto Andaluz de Geofiacutesica (Observatorio de Cartuja de Granada) la red siacutesmica de Almeriacutea etc junto al creciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS (tanto permanentes como temporales) permitiraacuten un mejor conocimiento de las estructuras y la geodinaacutemica de esta compleja zona

Con este objetivo el Real Instituto y Observatorio de la Armada pionero en Espantildea

en el campo del registro siacutesmica mantiene desplegadas en la zona diversas redes siacutesmicas la red de estaciones de Banda Ancha ROAUCMGFZ (integrada en la red mundial GEOFON) la estacioacuten siacutesmica de largo periodo de San Fernando y la ya mencionada red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho

La red de corto periodo fue desplegada a principios de los 90 y se basa en la

transmisioacuten analoacutegica desde las estaciones de campo hasta el Observatorio donde se datan y convierten a formato digital con una resolucioacuten de 12 bits

Los raacutepidos avances de la telefoniacutea receptores GPS el bajo coste de los

convertidores AD de alta resolucioacuten etc permitieron plantear la actualizacioacuten de la instrumentacioacuten de esta red por estaciones de altas prestaciones coste moderado y sobre todo de disentildeo propio El disentildeo y puesta en funcionamiento de un prototipo asiacute como el preprocesado digital de eventos siacutesmicos constituyen el nuacutecleo de la presente memoria

Se exponen a continuacioacuten aquellos puntos que a juicio del autor sintetizan las

aportaciones maacutes relevantes de esta memoria haciendo un mayor eacutenfasis en aquellas ideas que introducen una cierta novedad en el campo de la instrumentacioacuten siacutesmica y del procesado digital de datos

bull Se ha disentildeado un prototipo de estacioacuten siacutesmica digital con caracteriacutesticas optimizadas para el registro de microterremotos y terremotos moderados adaptada a las particularidades de la Red del ROA registro continuo enlace viacutea moacutedem o Internet amplio margen dinaacutemico y con respuesta plana desde 10 segundos hasta los 100 Hz bull Se propone como novedad la utilizacioacuten de una impedancia de carga ldquoRC serierdquo en lugar de utilizar uacutenicamente una resistencia como en los sistemas claacutesicos El anaacutelisis del efecto de esta impedancia sobre la respuesta muestra que uno de los polos reales puede ser claramente despreciado y su funcioacuten de transferencia puede ser aproximada por una ecuacioacuten formada por tres ceros (uno doble en el origen y otro real negativo) y tres polos (en general uno real y dos complejo conjugados)

Eligiendo adecuadamente los valores de la resistencia y del condensador puede variarse la frecuencia natural del sistema sin variar la ganancia El estudio realizado

197

muestra que para el sensor Mark L4-C se obtiene un aumento del ancho de banda en el orden del 35 bull El estudio de la dinaacutemica del sistema propuesto muestra que el convertidor AD utilizado (Cristal CS5322CS5323) con un margen dinaacutemico de 129 dB a 125 mps es adecuado para el registro de la microsismicidad aprovechando la casi totalidad del margen dinaacutemico del sensor La necesaria amplificacioacuten de la sentildeal previa a la conversioacuten a formato digital puede ser seleccionada entre 20 30 o 40 decibelios bull Hemos desarrollado los circuitos amplificadores y filtros necesarios utilizando una primera etapa no inversora ya que presenta la gran ventaja de tener una alta impedancia de entrada Los posibles ruidos inducidos en modo comuacuten se evitan situando el amplificador cerca del sensor y utilizando cables altamente apantallados La segunda etapa consiste en un filtro ldquoantialiasingrdquo con una frecuencia de corte muy alta (800 Hz) para evitar posibles interferencias de radiofrecuencia mientras que los filtros digitales del propio convertidor eliminan la contaminacioacuten de maacutes baja frecuencia antes de producirse la correspondiente decimacioacuten bull El anaacutelisis de ruido del sistema propuesto muestra como eacuteste se mantiene por debajo del modelo de bajo ruido de Peterson entre 10 segundos y 10 Hz al igual que los sistemas convencionales con resistencia de carga bull Hemos desarrollado los circuitos y programas necesarios para el correcto funcionamiento del sistema proponiendo la utilizacioacuten del sistema operativo Linux y el uso del puerto paralelo para la toma de datos Este puerto ha sido poco aprovechado en la mayoriacutea de los sistemas desarrollados hasta la actualidad y permite una velocidad de transferencia para la entrada de datos de hasta 2Mbytes por segundo cuando opera en modo EPP En este modo la transferencia de datos es ldquohardwarerdquo sin que intervenga el microprocesador

El sistema de sincronismo por GPS desarrollado por la Seccioacuten de Hora del

Real Instituto y Observatorio de la Armada operando conjuntamente con el puerto paralelo en modo EPP permite datar cada una de las muestras con una precisioacuten mejor que el milisegundo cumplieacutendose las especificaciones inicialmente fijadas

bull Los disentildeos de las tarjetas convertidoras AD y la ldquointerfazrdquo serie-paralelo incluyen diversos circuitos que facilitan las pruebas de los diversos componentes por lo que seraacuten mucho maacutes sencillas en futuros disentildeos reduciendo el consumo

Las tarjetas electroacutenicas se pueden adaptar faacutecilmente para el registro de tres

componentes sin necesidad de triplicar el nuacutemero de circuitos utilizados En este caso soacutelo necesitariacuteamos modificar el ldquodriverrdquo del puerto paralelo para que lea nueve ldquobytesrdquo cada vez que se genera la interrupcioacuten

bull Las pruebas de funcionamiento de las diversas tarjetas electroacutenicas y de los programas resultaron satisfactorias concordando los datos con las especificaciones del fabricante a excepcioacuten de la componente de continua del conversor AD que es ligeramente superior aunque creemos que se debe al ruido interno del generador de ondas utilizado

198

bull Se propone la calibracioacuten parameacutetrica por ajuste de la impedancia equivalente como meacutetodo alternativo de estimacioacuten de la respuesta instrumental Este meacutetodo obtiene estimaciones bastante precisas de las diversas constantes del sensor (015 para la resistencia interna 14 en la estimacioacuten del amortiguamiento a circuito abierto 040 para la frecuencia propia y 051 en la constante de transduccioacuten) La excepcioacuten es la autoinductancia que presenta un error elevado debido a que soacutelo se manifiesta de forma apreciable en el rango de muy altas frecuencias

La medida de la frecuencia propia la constante de transduccioacuten y el

amortiguamiento a circuito abierto pueden ser mejoradas ligeramente por otros meacutetodos claacutesicos (inferiores al 001 03 y 09 respectivamente) pero suponen un gran incremento del nuacutemero de experimentos a realizar en laboratorio

Las respuestas totales del sistema no difieren de forma apreciable al utilizar los

paraacutemetros obtenidos por los diversos meacutetodos ensayados (la maacutexima diferencia en amplitud es de 013 dB y en fase de 062 grados)

Aunque la impedancia de carga se eligioacute para que la respuesta en amplitud fuese

plana se observa una ligera resonancia en torno a 14 Hz debido a la gran diferencia de la frecuencia propia del sensor (125 Hz) con su valor nominal (1 Hz)

bull Se propone la calibracioacuten empiacuterica por comparacioacuten de los registros de ruido entre dos instrumentos situados en el mismo sitio utilizando los valores de la coherencia como pesos en la estimacioacuten de la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos Esta estimacioacuten estaacute limitada hasta unos 10 oacute 15 Hz bull La estimacioacuten de la respuesta por comparacioacuten de los registros de un sismo relativamente lejano (unos 40 km) muestra la mejor precisioacuten de la calibracioacuten empiacuterica La respuesta obtenida mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar no presenta grandes errores mientras que la calibracioacuten parameacutetrica parece sobreestimar la respuesta a partir de la frecuencia de resonancia en el orden de 3 decibelios

bull Las respuestas obtenidas mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar (efectuando la correccioacuten por acoplamiento entre bobinas) y por calibracioacuten empiacuterica difieren de la parameacutetrica a partir de la frecuencia de resonancia mantenieacutendose unos 3 decibelios por debajo en amplitud mientras que en fase las diferencias son siempre inferiores a seis grados Creemos que el claacutesico modelo equivalente del sensor adolece de capacidades paraacutesitas que justificariacutean estas diferencias

Para frecuencias inferiores a la de resonancia los tres meacutetodos presentan la

misma respuesta con una frecuencia de corte del orden de 086 Hz lo que supone un incremento del ancho de banda de un 30

bull A partir del estudio de diversos filtros lineales (tanto IIR como FIR) se propone efectuar la ecualizacioacuten digital para ampliar el ancho de banda hasta los 10 segundos La ecualizacioacuten analoacutegica puede provocar la saturacioacuten de la sentildeal e incluso mostrar sentildeales aparentemente no saturadas cuando en realidad se habiacutean saturado en etapas previas a la ecualizacioacuten analoacutegica

199

bull Se propone un meacutetodo para la estimacioacuten precisa de la frecuencia fase y amplitud de las diversas componentes del desarrollo en serie de Fourier de ruidos perioacutedicos que permite su mejor eliminacioacuten sin alterar las componentes espectrales de la sentildeal original

bull Se ha disentildeado un procedimiento novedoso para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo que presenta buenos resultados aunque en la mayoriacutea de los casos no logra eliminarlos por completo

bull Se propone un meacutetodo de filtrado no lineal basado en la transformada wavelet con ideas semejantes a las empleadas por el meacutetodo de estructuras coherentes pero aplicadas a los coeficientes en cada uno de los niveles de descomposicioacuten

La comparacioacuten del meacutetodo de filtrado no lineal propuesto (actuando

conjuntamente con el meacutetodo de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos y ldquospikesrdquo) con diversos filtros lineales claacutesicos y otros filtros no lineales demuestra su gran eficacia tanto al aplicarlo sobre la base de datos de sismos sinteacuteticos como reales

En esta comparacioacuten se han analizado los errores en la amplitud maacutexima el error

eficaz y los niveles de sentildeal-ruido tanto de la primera llegada como del registro completo El meacutetodo propuesto se manifestoacute claramente superior a los demaacutes en todos y cada uno de los aspectos sentildealados

bull Se han analizado y comparado diversos algoritmos de deteccioacuten de eventos que operan uacutenicamente con una estacioacuten monocomponente De entre todos destacan claramente los basados en las propiedades del sesgo y la curtosis (Savvaidis et al 2002) la demodulacioacuten compleja (Roberts y Christofferson 1991) y en la estimacioacuten de la envolvente (Baer y Kradolfer 1987) Estos tres algoritmos presentan un porcentaje de aciertos superior al 60

Ninguno de los algoritmos ensayados como era de esperar logra alcanzar bajo

todas las circunstancias las precisiones de un analista experimentado pero representan una ayuda inmejorable a la hora de analizar la gran cantidad de datos diarios que produce una red siacutesmica

200

ANEXO A

201

202

LISTA DE COMPONENTES DEL PREAMPLIFICADOR Y FILTRO ANTIALIASING

U1 y U2 OP27E RL 9k5 CL 20 uF

R1 20 R2 105 274 y 866 Ra 4k3 C1 y C2 47 nF Rb 2k4 R3 y R4 4k3

Las tres resistencias se conectan en serie a traveacutes de un microinterruptor El valor elegido para R2 es por tanto 105 379 o 1245 Ω

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA AD

U3 CS5323 U4 CS5322 U5 Crystal CMOS 2048MHz U6 74HC74A U7 y U8 74HC04

R5 3k92 C3 01 uF R6 6K04 C4 y C5 68 uF R7 7K59 C6 01 uF R8 32K4 C7 27 nF R9 R10 64K9 C8 470 pF R11 a R14 10 C9 01 uF R15 y R16 47K SIPS C10 10 uF R17 y R18 100K0 C11 a C15 01 uF R19 y R20 5K0 C16 10 uF R21 10 C17 33 uF

C18 a C23 01 uF C24 10 uF

S1 Selector Frec Muestreo S2 Selec USEOR y ORCAL J2 Jumper Frec Reloj J3 Jumper CLKSCLK

203

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA INTERFACE

U9 74HC14 U26 74HC04 U10 a U15 HCPL-2300 U27 74AC191 U16 y U17 74HC14 U28 74ACT138 U18 y U19 74HC74 U29 y U30 74ACT1284 U20 a U22 74HC595 U31 74HC595 U23 a U25 74ACT646

R22 a R25 47K0 C25 a C31 01 uF R26 a R31 5K1 C32 a C37 10 uF R32 a R39 33R0 C38 a C43 22 pF

C44 a C59 01 uF

J5 Conector sentildeales serie J7 J8 y J9 Sentildeal de test J6 Jumper de test J10 Conector paralelo

LISTA DE COMPONENTES DE LA FUENTE DE ALIMENATACION

U32 LM79L05AC U34 LT1021-10 U33 y U35 LM78M05 U36 LM123

C60 a C64 47 uf C65 y C67 1 uF C66 01 uF C68 a C74 01 uF

D1 a D5 1N6273 D6 P6KE68

204

  • INDICEpdf
    • INDICEpdf
      • Introduccioacuten 2
      • Introduccioacuten 16
      • Introduccion 62
      • Introduccioacuten 90
      • Introduccioacuten 118
      • Introduccioacuten 136
      • Introduccioacuten 170
          • CAPITULO 1pdf
            • Introduccioacuten 2
              • CAPITULO 2pdf
                • Introduccioacuten 16
                  • CAPITULO 3pdf
                    • Introduccioacuten 62
                      • CAPITULO 4pdf
                        • Introduccioacuten 90
                          • CAPITULO 5pdf
                            • Introduccioacuten 118
                              • CAPITULO 6pdf
                                • Introduccioacuten 136
                                  • CAPITULO 7pdf
                                    • Introduccioacuten 170
                                      • Apendice Apdf
                                        • ANEXO A
                                        • 9k5
                                          • CL
                                          • Rb
                                            • U4
                                              • 74HC04
                                                • J3
                                                  • 74HC14
                                                    • U36
Page 3: “ESTACION SÍSMICA DIGITAL. TRATAMIENTO DIGITAL DE …

Departamento de Fiacutesica Aplicada

UNIVERSIDAD DE CADIZ

TESIS DOCTORAL Autor Antonio A Pazos Garciacutea Tiacutetulo ESTACION SISMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE

SENtildeALES Director Dr Gerardo Alguacil de la Blanca Investigador del Instituto Andaluz de

Geofiacutesica y prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos del Observatorio de Cartuja y profesor titular de la Universidad de Granada

Tribunal

Presidente Dr Agustiacuten Udiacuteas Vallina Catedraacutetico de Geofiacutesica de la Universidad Complutense de Madrid

Vocales Dr Manuel Catalaacuten Peacuterez-Urquiola Profesor Colaborador Honoriacutefico de la Universidad de Caacutediz Dr Ramoacuten Ortiz Ramis Profesor de investigacioacuten del CSIC Dr Diego Coacuterdoba Barba Profesor titular de la Universidad Complutense de Madrid

Secretaria Dra Mordf Joseacute Gonzaacutelez Fuentes Profesora titular de la Universidad de Caacutediz

Se efectuoacute la defensa de la Tesis el diacutea 20 de Febrero de 2004 obteniendo la calificacioacuten de SOBRESALIENTE ldquoCUM LAUDErdquo por unanimidad

UNIVERSIDAD DE CAacuteDIZ

DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA

ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Memoria presentada por D Antonio A Pazos Garciacutea para optar al grado de Doctor

Dirigida por Dr Gerardo Alguacil de la Blanca

Investigador del Instituto Andaluz de Geofiacutesica y Prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos y profesor titular de la

Universidad de Granada

Fdo D Antonio A Pazos Garciacutea Fecha de depoacutesito 30 de Septiembre de 2003

GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA INVESTIGADOR DEL INSTITUTO ANDALUZ DE GEOFIacuteSICA Y PREVENCIOacuteN DE DESASTRES SISMICOS Y PROFESOR TITULAR DE LA UNIVESIDAD DE GRANADA ADSCRITO AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA TEORICA Y DEL COSMOS EN EL AREA DE FIacuteSICA DE LA TIERRA AUTORIZA A D Antonio A Pazos Garciacutea a presentar su

Tesis Doctoral ldquoEstacioacuten siacutesmica digital Tratamiento digital de sentildealesrdquo

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para la regulacioacuten del

Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Granada a los veinticuatro diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

MARIA BEGONtildeA TEJEDOR ALVAREZ PROFESORA TITULAR DE LA UNIVERSIDAD DE CADIZ ADSCRITA AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA EN CALIDAD DE TUTOR DEL DOCTORANDO DON ANTONIO ANGEL PAZOS GARCIA (32634972-L) VISTO QUE SE REUNEN LOS REQUISITOS PREVIOS A LA TRAMITACIOacuteN DE LA TESIS TITULADA ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo RATIFICA LA AUTORIZACIOacuteN EXPEDIDA Y FIRMADA POR EL DIRECTOR DE TESIS DR D GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para regulacioacuten del Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Puerto Real a los veinticinco diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

A mi familia mi esposa Lucia y mis dos hijos Gabriel y Diego a la que tanto tiempo le he quitado

Agradecimientos

Este trabajo resume la labor de investigacioacuten desarrollada a lo largo de estos uacuteltimos ocho antildeos Muchas son las personas que de alguna forma han impulsado todos mis esfuerzos y con las que me encuentro en deuda Sirvan estas liacuteneas para expresar mi agradecimiento

En primer lugar a mi director de tesis el Dr Gerardo Alguacil de la Blanca por confiar

en miacute maacutes que yo mismo y por sus acertados comentarios que me han ido centrando en el camino adecuado

A mi inmediato superior Capitaacuten de Fragata Jefe de la Seccioacuten de Geofiacutesica Dr Joseacute

Martiacuten Davila que no dudoacute en ninguacuten momento de mi capacidad y que me facilitoacute largas y fructiacuteferas estancias en el Instituto Andaluz de Geofiacutesica de Granada donde he podido dedicarme de lleno junto con mi director a este trabajo

A todo el personal del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

institucioacuten a la que tengo el orgullo de pertenecer por su apoyo incondicional A su director CN D Rafael Boloix Carlos-Roca que me ha facilitado en todo momento los medios y el tiempo necesario allanaacutendome el camino cuando ha sido necesario En especial a mi apreciada Seccioacuten de Geofiacutesica donde tantas ldquobatallasrdquo hemos librado Quisiera destacar al teacutecnico D Antonio Pentildea Garciacutea y al Marinero Profesional D Juan Manuel Lugo Duraacuten por la ayuda en el montaje de las tarjetas disentildeadas y en los experimentos realizados y al teacutecnico informaacutetico D Javier Gallego Carrasco por su colaboracioacuten en la programacioacuten de todo el sistema informaacutetico desarrollado bajo el entorno de LINUX

A la Dra Mariacutea Joseacute Gonzaacutelez Fuentes del Departamento de Matemaacuteticas de la

Universidad de Caacutediz por su ayuda en la comprensioacuten de la transformada wavelet A todo el personal del Observatorio de Cartuja de Granada por su acogimiento y apoyo

durante mis estancias en Granada A la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

por su colaboracioacuten en la sincronizacioacuten de todo el sistema En especial al Brigada Electroacutenico D Luis Batanero Guerrero por su inestimable ayuda

A todos mis compantildeeros de las campantildeas geofiacutesicas en las que he participado con los

que he mantenido largas conversaciones y de los que he podido aprender mucho en muy diversos aspectos

Finalmente a todos aquellos familiares amigos y compantildeeros que me han motivado en

todo momento en especial en aquellos de bajo aacutenimo cuando por la mente circula la idea de ldquoarrojar la toallardquo

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologiacutea a traveacutes de los proyectos de investigacioacuten REN2000-0777-C02-02 RIES (ldquoTerremotos y deformacioacuten cortical en el Sur de Espantildea Aplicacioacuten al riesgo siacutesmicordquo) y por el Ministerio de Defensa a traveacutes del proyecto MN8302 (ldquoEstacioacuten geofiacutesica automaacuteticardquo)

INDICE

Agradecimientos xv INDICE xix CAPITULO 1 EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5 122 Redes regionales 6 123 Redes locales 7

13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7 131 Breve resentildea histoacuterica 7 132 Situacioacuten actual 8 133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10

14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13 CAPITULO 2 EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22 252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26 253 Efecto de una impedancia capacitiva 29 254 Anaacutelisis en el plano complejo 30 255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34

26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El premplificador 43 282 El filtro antialiasing 45

29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 48

2101 Movimiento browniano 49 2102 Ruido Johnson 50 2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53 2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54 2105 El ruido total del sensor 54

211 Bibliografiacutea 58 CAPITULO 3 SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31 Introduccion 62 32 Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

xix

33 El convertido AD sigma-delta 67 331 Sobremuestreo 69 332 Filtros antialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystral 71

34 Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 73 341 El protocolo EPP 74 342 La interface serie-paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35 Sincronismo y base de tiempos 83 36 La fuente de alimentacioacuten 84 37 Bibliografiacutea 86 CAPITULO 4 LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjera conversora AD 90 422 Pruebas de la interface paralelo y programas de adquisicioacuten 93 423 Pruebas del sistema de sincronismo 93

43 La calibracioacuten parameacutetrica 95 431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96 432 Medida de la frecuencia propia 98 433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104 436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114 CAPITULO 5 TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51 Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122 531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuecia 127 533 Diagramas en aacuterbol (ldquoWavelet Packetsrdquo) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132 CAPITULO 6 TECNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61 Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138 622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147 625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150 631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de las estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

xx

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165 CAPITULO 7 ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170 722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177 723 Algoritmos de envolvente 179 724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181

73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194 CONCLUSIONES 197 ANEXO A) Lista de componentes 201

xxi

xxii

CAPITULO 1

EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5

122 Redes regionales 6

123 Redes locales 7 13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7

131 Breve resentildea histoacuterica 7

132 Situacioacuten actual 8

133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10 14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13

1

11 INTRODUCCIOacuteN

Algunos de los grandes desastres ocurridos en el mundo tienen su origen en la ocurrencia de grandes terremotos Algunos de estos son de inmensas proporciones y el riesgo es continuo aunque desigual en todas partes del mundo

El origen de los terremotos se encuentra asociado principalmente a los procesos

tectoacutenicos La base de esta teoriacutea surge a principios del siglo XX (aunque inicialmente no fue aceptada) cuando WEGENER publica su obra ldquoLa formacioacuten de los Continentes y Oceacuteanosrdquo en 1915 donde expone la teoriacutea de la deriva de los Continentes

La tectoacutenica de placas considera que la litosfera estaacute dividida en varios grandes

segmentos relativamente estables y de roca riacutegida denominados placas que se extienden por el globo como caparazones curvos sobre una esfera

Existen 7 grandes placas y varias maacutes pequentildeas Esta divisioacuten se hace patente gracias

a los levantamientos de la batimetriacutea oceaacutenica quedando patente en la figura 11 donde se muestra la divisioacuten actualmente aceptada de placas y el relieve del fondo marino

Figura 1 1 En la parte superior se muestra el liacutemite entre las grandes placas actualmente aceptadas (figura tomada del US Geological Survey) y en la inferior el relieve batimeacutetrico del fondo oceaacutenico

2

La interaccioacuten entre placas debido a su movimiento conlleva una acumulacioacuten de

esfuerzos y al superar la resistencia elaacutestica de la roca se produce su fractura La energiacutea acumulada es entonces disipada en forma de calor e irradiada en todas las direcciones por medio de ondas elaacutesticas

Otro posible origen de los terremotos se debe a los volcanes principalmente tambieacuten

asociados a los maacutergenes de placas o los llamados puntos calientes La actividad volcaacutenica genera fuentes siacutesmicas por mecanismos de fractura por explosiones y relacionados con el transporte de magma y gases a presioacuten por conductos de roca (Turcotte y Schubert 2002)

Asiacute mismo las explosiones provocadas por el hombre el llenado de presas el

traacutensito de vehiacuteculos etc pueden generar la propagacioacuten de ondas por el interior de la tierra siendo en ocasiones difiacutecil distinguirlas de los sismos

En la figura 12 se muestran los epicentros de los sismos de magnitud superior o

igual a cinco ocurridos entre 1980 y 1990 poniendo nuevamente de relieve el origen tectoacutenico de los terremotos

Como puede apreciarse en la figura los epicentros se concentran en los liacutemites de las

placas Tan soacutelo el 10 se localizan en zonas alejadas de los mencionados liacutemites Sin embargo el liacutemite entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien

definido en el sur de Espantildea (Dogan Seber 2001) Meacutezcua et al (1991) sentildeala que el liacutemite no se encuentra claramente definido en las proximidades de Gibraltar Fonseca y Long (1991) sentildealan la gran complejidad de la zona destacando especialmente el SW de la Peniacutensula

Figura 1 2 Sismicidad mundial entre 1980 y 1990 (magnitud ge5) Datos del National Geophysical Data CenterNOAA

3

Este difuso liacutemite de convergencia entre las placas Euroasiaacutetica y Africana en el

Mediterraacuteneo Occidental se encuentra asociado con una zona siacutesmica de maacutes de 300 kiloacutemetro de ancho (Galindo-Zaldivar et al 1999)

En la figura 13 se muestra la sismicidad registrada en el Sur de la Peniacutensula Ibeacuterica

entre los antildeos 1980 y 1999

12

Figura 1 3 Distribucioacuten de epicentros con magnitud mayor que 35 ocurridos en el periodo entre 1980 y 1999 (Datos IGN) En rojo se muestran los superficiales (h lt 40 Km) en verde los intermedios (40 lt h lt

150 Km) y en azul los terremotos profundos (h gt 150 Km)

En esta compleja regioacuten la sismicidad se caracteriza por la ocurrencia de grandes terremotos superficiales en la parte occidental y oriental del Estrecho mientras que en la regioacuten central presenta una sismicidad moderada de magnitud inferior a 5 (Buforn y Bezzeghoud 2001)

La presencia creciente de instrumentacioacuten siacutesmica en la zona (ampliacioacuten de la red

siacutesmica del Observatorio y del Estrecho la ampliacioacuten de la red siacutesmica de Andaluciacutea del Observatorio de la Cartuja de Granada la red de Almeriacutea Alicante) el reciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS permanentes y temporales permitiraacuten mejorar la informacioacuten sobre las estructuras y la geodinaacutemica de la zona

LAS REDES SISMICAS Hasta la deacutecada de los sesenta la observacioacuten siacutesmica se basaba en estaciones

individuales que operaban independientemente con registro fotograacutefico o similar Algunas de estas estaciones operaban de forma conjunta remitiendo sus registros a un mismo centro en el que se efectuaba el anaacutelisis

En este sentido aparece el concepto de Red Siacutesmica aunque el retardo desde que se

produciacutea el registro hasta que la informacioacuten podiacutea ser procesada conjuntamente era considerable

4

Pero en la actualidad el concepto de Red Siacutesmica se encuentra asociado al

denominado ldquotiempo realrdquo es decir la recepcioacuten y procesado de datos cuasi-instantaacuteneos A partir del sesenta se despliega la red siacutesmica mundial WWSSN gracias al

desarrollo de la instrumentacioacuten siacutesmica y utilizando sismoacutegrafos amortiguados electromagneacuteticamente tipo Willmore (Willmore 1961) Este tipo de sensores continuacutea siendo ampliamente utilizado en las estaciones de corto periodo

En la deacutecada de los ochenta el avance en la instrumentacioacuten se centra en la

ampliacioacuten del ancho de banda Melton y Kirkpatrick (1970) desarrolla un sismoacutemetro triaxial simeacutetrico Burke et al (1970) presenta un sistema digital de banda ancha Wieldant y Streckeisen (1982) y Wielandt y Steim (1986) disentildean un sismoacutegrafo de banda ancha con respuesta plana en velocidad

En Espantildea la sismologiacutea instrumental nace en 1889 con la instalacioacuten en el Real

Instituto y Observatorio de la Armada de San Fernando (ROA) del peacutendulo nuacutemero 6 del profesor Milne Desde entonces se ha encontrado en constante evolucioacuten creciendo considerablemente el nuacutemero de Observatorios con sismoacutegrafos

En las uacuteltimas deacutecadas la instrumentacioacuten siacutesmica en Espantildea ha progresado

considerablemente no soacutelo en nuacutemero de estaciones sino tambieacuten en calidad siendo desplegadas un nuacutemero elevado de estaciones de Banda Ancha y que continuacutea en aumento

Los tres grandes objetivos de las redes siacutesmicas son la evaluacioacuten del riesgo siacutesmico

la vigilancia siacutesmica y el conocimiento del interior de la Tierra El concepto de red siacutesmica es bastante amplio desde las redes mundiales (como por

ejemplo GEOFON IRIS WWSSN) dedicadas al registro de la sismicidad de forma global hasta pequentildeas redes desplegadas para estudios muy concretos como por ejemplo el estudio de la sismicidad inducida por un embalse

121 REDES MUNDIALES

A finales del siglo XIX aparece la primera red Mundial siendo el impulsor el

profesor Mr J Milne a traveacutes de la Sociedad Britaacutenica de las Ciencias (figura 14) En 1960 se crea el programa VELA-UNIFORM con fondos de los Estados

Unidos Dentro de este programa se crea la red mundial WWSSN (World-Wide Standard Seismograph Network) proporcionando una red mundial de faacutecil acceso siendo modelo de referencia para las actuales redes mundiales (Agnew 2002)

Las actuales redes mundiales (IRIS GEOFON FDSN entre otras) se basan en

las denominadas ldquoRedes virtualesrdquo y estaacuten integradas por cientos de estaciones de Banda Ancha pertenecientes a instituciones de muy diversos paiacuteses Asiacute es frecuente encontrar que una misma estacioacuten se integre en varias redes a la vez ya que en la mayoriacutea de los casos los centros responsables intercambian la informacioacuten de forma automaacutetica

5

1

Figura 1 4 Red mundial de sismoacutegrafos Milne-Shide organizada por la asociacioacuten Britaacutenica de lasCiencias Distribucioacuten de estaciones en 1910

Ottemoumlller y Havskov (1999) definen ldquored virtualrdquo como un sistema que enlaza

cualquier nuacutemero de nodos de forma conjunta en una red encargada de recoger los datos y detectar eventos entendiendo como ldquonodordquo cualquier ordenador con capacidad de comunicaciones que den acceso a los paraacutemetros siacutesmicos yo a las formas de ondas En este sentido una red virtual puede ser considerada como un simple ordenador que enlaza con diversos nodos los cuales son elegidos seguacuten el propoacutesito de la red

En la actualidad estas redes se dedican principalmente a la vigilancia

macrosiacutesmica (Magnitud superior a 5) creando bases de datos mundiales (no soacutelo con paraacutemetros epicentrales sino tambieacuten incluyendo las formas de ondas) faacutecilmente accesibles por Internet

22 REDES REGIONALES

Las redes regionales se diferencian de las redes mundiales no soacutelo en cuanto a

su extensioacuten sino tambieacuten en cuanto al nuacutemero y tipo de estaciones desplegadas Gomberg (1995) las define como un array compuesto por 10-100 estaciones

siacutesmicas normalmente operadas por una uacutenica institucioacuten y cubren aacutereas que se extienden entre varias centenas a cientos de kiloacutemetros de diaacutemetro teniendo en comuacuten la recogida y anaacutelisis de datos

Normalmente se despliegan dentro de un mismo paiacutes aunque existen redes de

grandes dimensiones internacionales (pe MEDNET y ORPHEUS que se ajustan a la definicioacuten de Red Virtual) cuya aacuterea de influencia abarca una gran extensioacuten comuacuten (varios miles de kiloacutemetros) y se componen de estaciones de otras redes que se asocian integraacutendose en estas ldquoMacro-redesrdquo

6

123 REDES LOCALES

Las redes locales tienen un aacuterea de influencia pequentildea menos de 100

kiloacutemetros y se despliegan con objetivos muy especiacuteficos Normalmente son temporales (Red del Cabril Red TEDESE desplegada alrededor del Mar de Alboraacuten en Septiembre de 2000) aunque existen otras permanentes como la red del Observatorio y red del Estrecho

13 LA RED SIacuteSMICA DEL REAL INSTITUTO Y OBSERVATORIO DE LA ARMADA EN SAN FERNANDO El Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA) se crea en 1753 en Caacutediz bajo

el seno de la Academia de Guardias marinas y es trasladado a la Isla de Leoacuten (San Fernando) en 1798 como centro independiente

Sus oriacutegenes astronoacutemicos fueron ampliaacutendose hasta la actualidad a medida que en

Espantildea se introduciacutea nueva instrumentacioacuten En numerosos campos como en la sismologiacutea y el seguimiento de sateacutelites artificiales puede ser considerado pionero en Espantildea Actualmente se organiza en 4 Secciones (Departamentos) de investigacioacuten Astronomiacutea Efemeacuterides Hora y Geofiacutesica

131 BREVE RESENtildeA HISTORICA

El primer sismoacutegrafo instalado en Espantildea data de 1898 cuando en el

Observatorio de San Fernando se pone en funcionamiento el peacutendulo nuacutemero 6 de Mr Milne (figura 15) Se trataba de un peacutendulo horizontal con periodo de 18 segundos y formaba parte de la primera red mundial creada por la Asociacioacuten Britaacutenica (ver figura 14 sobre la configuracioacuten de la red Milne y Shide en 1910)

Figura 1 5 A la izquierda se muestra una fotografiacutea del peacutendulo de Mr Milne A la derecha unacomponente horizontal del seismoacutemetro Alfani (reconstruido en el ROA)

7

Posteriormente en 1909 se adquiere uno propio (Peacutendulo horizontal Milne de

20 segundos y 4mm por minuto de desarrollo de registro) completaacutendose asiacute el registro de las componentes horizontales

Pero ademaacutes tambieacuten se disentildean y construyen peacutendulos en sus talleres Asiacute en

1912 se construyen e instalan dos peacutendulos horizontales bifilares ldquoGraintildeordquo (tipo Mainka de 25 y 13 segundos) y en 1921 se construye uno vertical de registro mecaacutenico (100 Kg de masa 2 segundos de periodo y amplificacioacuten de 280) instalaacutendose en 1922

En 1933 se adquieren 3 sismoacutegrafos Alfani (N-S E-W y Vertical) cuya

componente vertical se encuentra en reconstruccioacuten en los talleres del ROA (la figura 15 derecha muestra una de las componentes horizontales ya reconstruida)

Entre los antildeos 1945 y 1966 la observacioacuten siacutesmica estuvo suspendida debido a

un problema de corrimiento de tierras en la sala de sismoacutegrafos situada en la sala Este actualmente demolida

En 1966 se instalan 3 peacutendulos Sprengnether propiedad del IGN siendo los

dos horizontales de periodo intermedio y el vertical de corto periodo Posteriormente en 1970 se sustituyen por una nueva estacioacuten propia integrada por 3 peacutendulos Sprengnether de largo periodo y que continuacutean en funcionamiento

En 1970 se instala un peacutendulo vertical Benioff de corto periodo (1 segundo) En 1978 se instala una estacioacuten de corto periodo (vertical) en la isla de Alboraacuten

que posteriormente se integra en la Red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio desarrollada en 1986 y basadas en el disentildeo efectuado por Alguacil (1986) para la red RSUG

Entre 1986 y 1987 se despliega la Red siacutesmica telemeacutetrica de corto periodo del

Estrecho de Gibraltar integrada por cinco estaciones de campo cuya finalidad es el estudio de la viabilidad de un enlace permanente entre Espantildea y Marruecos Esta red se desplegoacute con la colaboracioacuten del IGN la compantildeiacutea SECEG SA y el Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA)

A finales de la deacutecada de los noventa comienza el despliegue conjuntamente

con la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y en colaboracioacuten con el GFZ de Alemania de la Red de estaciones de Banda Ancha ROAUCM En estas mismas fechas se despliega la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz en colaboracioacuten con la UCM

132 SITUACION ACTUAL

El ROA mantiene una larga tradicioacuten en el campo del registro siacutesmico En la

actualidad cuenta con una estacioacuten de Largo periodo de 3 componentes Sprengnether la Red de corto periodo del ROA y red del Estrecho (que operan conjuntamente) la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz y la Red de Banda Ancha (VBB) ROAUCM

8

En la figura 16 se puede ver el despliegue de las redes de Banda Ancha

ROAUCM y la red de corto periodo

La red de estaciones VBB ROAUCM (Buforn et al 2002) se encuentra

compuesta de cuatro estaciones de banda ancha con sensores STS-2 Streckeisen sistema de adquisicioacuten Quanterra con una resolucioacuten de 24 bits reales conectadas en tiempo cuasi-real al centro de registro y distribucioacuten situado en el ROA Esta red se empezoacute a desplegar en le antildeo 1996 (con la instalacioacuten de la estacioacuten SFUC) y desde sus inicios se integroacute en la Red Mundial de estaciones de Banda Ancha GEOFON y registra en continuo los canales BH (20mps) LH (1mps) VH (01 mps) y por disparo (nivel umbral) el canal HH de 100 mps

La Red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz estaacute formada por tres

aceleroacutemetros Kinemetrics SSA-2 modificados para un fondo de escala de 05 g Estos equipos registran en 12 bits por nivel umbral del 1 del fondo de escala es decir a partir de 0005 g

Figura 1 6- Red de Banda Ancha ROAUCM y detalle (en el ciacuterculo) de la red telemeacutetrica de coto periodo del Observatorio y red del Estrecho La red de Banda Ancha se encuentra integrada en la red mundial GEOFON con enlace en ldquoNear Real Timerdquo indicando por flechas el flujo de datos hacia los

centros de registro y distribucioacuten

En rojo las estaciones operativas En amarillo las planeadas En verde las estaciones de la red de corto periodo actualmente fuera de servicio

9

Por uacuteltimo la red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho que describiremos con maacutes detalle en el siguiente punto compuesta por un total de nueve estaciones desplegadas en la provincia de Caacutediz como se muestra en la figura 16

133 LA RED DE CORTO PERIODO DEL OBSERVATORIO Y RED DEL ESTRECHO

Como acabamos de mencionar la red telemeacutetrica de Corto Periodo se

encuentra formada por estaciones propias del Observatorio y algunas de la red del Estrecho de la que ya hemos hablado en el punto 131 Todas ellas (figura 16) operan de forma integrada con telemetriacutea analoacutegica hasta la estacioacuten Central ubicada en la sala de Sismoacutegrafos del ROA donde las sentildeales se convierten a forma digital a la vez que se mantiene el registro analoacutegico sobre papel (figura 17)

La estacioacuten de campo estaacute formada por un sensor vertical Mark L4-C (5500 Ω) a excepcioacuten de ldquoREALrdquo que tiene 3 componentes la tarjeta electroacutenica (que contiene los amplificadores el filtro antialiasing y el oscilador controlado por tensioacuten VCO) y el equipo transmisor UHFVHF que enviacutea los datos en FM (frecuencia modulada) La alimentacioacuten eleacutectrica es proporcionada por bateriacuteas recargadas por paneles solares Prian et al (1992) presentan el mapa de la configuracioacuten original de la red y el diagrama de bloques de las estaciones de campo

Figura 1 7 Estacioacuten Central en la sala de Sismoacutegrafos del Real Instituto y Observatorio de la Armada Al fondo se aprecia el registro de las 3 componentes del sismoacutegrafo de largo periodo Sprengnether En el centro los tambores de registro de la red de corto periodo (8 canales 2 por tambor) y la electroacutenica asociada A la derecha de la figura se aprecia el ordenador de adquisicioacuten implementado algoritmos de

deteccioacuten tipo STALTA

10

Las sentildeales recibidas de las diversas estaciones son convertidas a digital en la

estacioacuten Central con resolucioacuten de 12 bits (72 dBs) siendo la frecuencia de muestreo de 100 mps

Este tipo de redes se disentildean para el estudio local de los microterremotos

pudieacutendose utilizar en sismologiacutea tridimensional para determinar la estructura detallada alrededor de una falla o sistema de fallas (Alguacil 1986)

Como se explicaraacute en el capiacutetulo 2 las estaciones de corto periodo presentan

una respuesta en frecuencia plana que se extiende desde algo maacutes de 1 Hz (frecuencia de corte debida al periodo natural del sensor) hasta los 100 Hz donde comienza un decaimiento a razoacuten de 20 dBdeacutecada debido al efecto del polo introducido por la bobina Usualmente la respuesta se recorta hasta los 35-60 Hz en funcioacuten de la velocidad de muestreo (frecuencia de disentildeo del filtro antialiasing analoacutegico o digital)

14 PROTOTIPO DE ESTACION DIGITAL DE CORTO PERIODO Y OBJETIVOS DE LA PRESENTE TESIS Con la proliferacioacuten de estaciones siacutesmicas VBB a finales de los 90 todo apuntaba

hacia una paulatina desaparicioacuten de las redes locales de corto periodo pues tanto el ancho de banda como el rango dinaacutemico de las estaciones VBB superan ampliamente las caracteriacutesticas de las estaciones de corto periodo (SP) aunque pronto se demostroacute la vigencia de las redes SP para estudios locales

Por otro lado los raacutepidos avances en la telefoniacutea (tanto moacutevil como sateacutelite y fija) el

abaratamiento de costes y los vertiginosos avances en Internet pusieron en tela de juicio la telemetriacutea radio y especialmente la analoacutegica

Finalmente el raacutepido despliegue de la constelacioacuten de sateacutelites GPS a raiacutez del

conflicto del Golfo Peacutersico permitioacute la sincronizacioacuten temporal desde cualquier punto de la geografiacutea con una alta precisioacuten

Por todas estas razones se disentildeoacute un prototipo de estacioacuten digital de corto periodo

para reemplazar las estaciones de la red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho objeto de la presente tesis

Los objetivos marcados fueron los siguientes bull Disentildeo de una estacioacuten digital bull Precisioacuten por debajo del milisegundo en la sincronizacioacuten de tiempo bull Ampliacioacuten del rango dinaacutemico bull Ampliacioacuten del ancho de banda hasta 10 segundos al menos bull Transmisioacuten de datos por moacutedem (telefoniacutea fija o moacutevil) Internet o radio

moacutedem bull Calibracioacuten de precisioacuten bull Mejora de las teacutecnicas de filtrado y deteccioacuten de eventos

11

Una de las mayores fuentes de ruido presentes en el aacuterea del Estrecho son los fuertes

vientos de Levante y Poniente (predominantes en esta zona) Por ello se requeriacutea la revisioacuten del tratamiento digital de las sentildeales con objeto de adecuar los algoritmos de deteccioacuten picking y filtrado al ruido presente en esta aacuterea

En el presente Capiacutetulo 1 se efectuacutea una pequentildea introduccioacuten al entorno del

Estrecho de Gibraltar situando la red SP del ROA y dando unas breves pinceladas por su larga tradicioacuten en el campo de la observacioacuten sismoloacutegica Asiacute mismo se plantean los objetivos de la nueva red de corto periodo

En una primera parte (capiacutetulos 2 al 4) se analiza la estacioacuten siacutesmica digital en todos

sus aspectos desde el sensor hasta el sistema de adquisicioacuten digital En el capiacutetulo 2 se repasan los conceptos fundamentales del funcionamiento de un

sensor siacutesmico su clasificacioacuten y respuesta en frecuencia presentaacutendose un estudio detallado del efecto de una impedancia capacitiva (serie de una resistencia con un condensador) de carga Asiacute mismo se analiza el ruido generado por el sensor y su preamplificador

En el capiacutetulo 3 se desarrolla el funcionamiento del sistema de adquisicioacuten y su

disentildeo el convertidor AD la interface del puerto paralelo los programas de control y su sincronizacioacuten mediante GPS asiacute como la fuente de alimentacioacuten

Las pruebas y los diversos test de funcionamiento efectuados su calibracioacuten por

medio de diversas teacutecnicas y la comparacioacuten de los resultados obtenidos son expuestas en el capiacutetulo 4

La segunda parte capiacutetulos 5 a 7 se dedica al proceso digital de sentildeales centraacutendose

en las herramientas maacutes uacutetiles para el analista Nos referimos al filtrado digital y a la deteccioacuten de eventos siacutesmicos

En el capiacutetulo 5 se abordan las transformadas integrales Se efectuacutea un raacutepido

recorrido por el anaacutelisis de Fourier y se introduce la teoriacutea Wavelet realizando una comparacioacuten exhaustiva entre ambas dentro del plano tiempo-frecuencia

Las diversas teacutecnicas de filtrado se estudian en el capiacutetulo 6 comparando los

resultados obtenidos por diversos tipos de filtros tanto lineales como no-lineales y se muestran los excelentes resultados del meacutetodo de filtrado no lineal disentildeado

En el capiacutetulo 7 se comparan diversos algoritmos de deteccioacuten adaptaacutendolos a los

datos registrados por la red Finalmente se presentan las conclusiones

12

15 BIBLIOGRAFIacuteA

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Microterremotos La Red Siacutesmica de la Universidad de Granadardquo Tesis Doctoral Facultad de Ciencias Universidad de Granada

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14

CAPITULO 2

EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22

252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26

253 Efecto de una impedancia capacitiva 29

254 Anaacutelisis en el plano complejo 30

255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34 26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El preamplificador 43

282 El filtro antialiasing 45 29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 49

2101 Movimiento browniano 49

2102 Ruido Johnson 50

2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53

2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54

2105 El ruido total del sensor 54 211 Bibliografiacutea 58

15

21 INTRODUCCIOacuteN

El sensor siacutesmico es un instrumento disentildeado para medir el movimiento del suelo El problema principal radica en que el marco de referencia (la propia superficie del suelo) se mueve y es precisamente este movimiento lo que pretendemos medir

Por ello los sensores siacutesmicos utilizan medidas indirectas basaacutendose la mayoriacutea de

ellos en el principio de inercia de una masa suspendida que tenderaacute a permanecer en estado de reposo ante un movimiento externo Pero de acuerdo con este principio soacutelo podremos medir el movimiento si hay aceleracioacuten

En el caso ideal (ausencia de rozamientos) la masa suspendida comenzariacutea a oscilar

indefinidamente (efecto de la suspensioacuten) ante un impulso de aceleracioacuten por lo que se utilizan amortiguadores (normalmente viscosos) para atenuar las oscilaciones

En definitiva el sensor consta baacutesicamente de 3 elementos fundamentales bull Masa inercial bull Suspensioacuten bull Amortiguador Como veremos maacutes adelante la medida del movimiento relativo entre la masa

suspendida y el suelo se encuentran relacionadas mediante una ecuacioacuten diferencial Del conocimiento de eacutesta podremos conocer el movimiento del suelo a partir de la medida del movimiento relativo entre la masa inercial y el suelo

22 HISTORIA DE LA INSTRUMENTACION SISMICA El instrumento maacutes antiguo data del siglo II (Richter 1958) utilizado en China para

conocer la ocurrencia de un sismo y su procedencia Se trataba de una figura en forma de dragoacuten con 4 cabezas en cuya boca estaba colocada una bola en equilibrio inestable

Salvador Garciacutea Francos (1924) habla sobre instrumentos primitivos de este tipo

(objetos apoyados sobre muros con sostenes muy deacutebiles cuerpos suspendidos que oscilan depoacutesitos llenos de mercurio al borde del rebose) Entre ellos cabe destacar los que cerraban un circuito eleacutectrico que paralizaba el reloj o haciacutean sonar un timbre indicando con ello la hora en que se inicioacute

Cabe destacar el construido en 1703 por el abate De Hautefeuille basado en un

recipiente de mercurio con orificio en las paredes Cuando se produciacutea un temblor el mercurio se derramaba recogieacutendose en diversos recipientes Por el lugar que ocupaban los recipientes y la cantidad de mercurio vertido se apreciaba la direccioacuten y la intensidad (descripcioacuten tomada de Salvador Garciacutea Francos 1924)

Los sismoscopios aparecen en el siglo XIX Se trataba de peacutendulos horizontales con

una masa suspendida desde cierta altura Por medio de un estilete unido a la masa se registraban las oscilaciones sobre una placa de cristal ahumado

16

Pero el concepto de ldquosismoacutegrafordquo requiere ademaacutes del registro de las oscilaciones

tener la posibilidad de datar los sismos registrados esto es incluir junto al registro las marcas o sentildeales de tiempo

El primer sismoacutegrafo propiamente dicho aparece en 1881 debido a Gray En 1890 sir

J Milne introduce el concepto de peacutendulo inclinado aumentando los periodos de oscilacioacuten con longitudes de peacutendulo reducido como los desarrollados por Milne y Shaw en 1915 y el disentildeado por Omori en 1890 (conocido en Europa como Bosch-Omori)

Hacia 1900 E Wiechert desarrolloacute un sismoacutegrafo de peacutendulo invertido Wood y

Anderson en 1922 construyen uno de pequentildeas dimensiones donde la masa oscila por torsioacuten de una fibra metaacutelica

Todos estos sismoacutegrafos son puramente mecaacutenicos y la amplificacioacuten (muy limitada)

se logra por medio de palancas o por reflexioacuten de un haz de luz El desarrollo de la amplificacioacuten electromagneacutetica y el registro galvanomeacutetrico

supuso un avance importante (Galitzin1921) alcanzaacutendose amplificaciones de 1000 para periodos de 12 segundos

Hacia 1930 H Benioff desarrolla un sismoacutegrafo basado en la variacioacuten de la

reluctancia alcanzaacutendose amplificaciones de 100000 para 1 segundo El sismoacutemetro electromagneacutetico de Willmore (1961) con suspensioacuten sin ejes de giro

produjo una nueva generacioacuten de instrumentos ampliamente utilizados en las estaciones de corto periodo

Paralelamente hacia 1950 se comienzan a utilizar los relojes de cuarzo sustituyendo

a los claacutesicos relojes de peacutendulo con contactos eleacutectricos Hay que destacar el gran desarrollo en el uacuteltimo cuarto del pasado siglo XX de los

sismoacutegrafos de gran ancho de banda con realimentacioacuten electroacutenica y transductores activos como los sismoacutemetros miniatura de Usher et al (1977 1978 y 1979) con transductor capacitivo y los instrumentos de hojas o ldquoleaf-springrdquo de Wielandt de banda ancha (Wielandt y Streckeisen 1982) y muy ancha (Wielandt y Steim1986)

23 TIPOS DE SENSORES Y SUS APLICACIONES Como ya se ha mencionado en el punto 21 soacutelo podremos medir el movimiento del

suelo si existe aceleracioacuten Dependiendo de cual sea la variable medida desplazamiento velocidad o aceleracioacuten del suelo podemos clasificar los sensores como de desplazamiento o deformacioacuten de velocidad y aceleroacutemetros respectivamente

Existe una gran variacioacuten entre la miacutenima (ruido siacutesmico) y la maacutexima sentildeal que

puede ser observada (gran terremoto cercano) por lo que es difiacutecil cubrir todo este margen con un uacutenico instrumento Tradicionalmente los aceleroacutemetros se han utilizado para el registro de los movimientos fuertes y los transductores de velocidad para el registro para los deacutebiles cubriendo en conjunto todo el rango dinaacutemico

17

Por otro lado el ancho de banda se extiende desde las mareas terrestres hasta incluso

maacutes allaacute de los 1000 Hz Para cubrir todo este espectro es necesario disponer de varios tipos de sensores En este sentido podemos clasificar los sensores por su ancho de banda

bull Corto Periodo (SP ldquoshort periodrdquo) Capaces de resolver sentildeales entre 01-03 y

100 Hz con una frecuencia natural en torno de 1 Hz (valores tiacutepicos) bull Banda Ancha (BB ldquoBroad-Bandrdquo) Presentan una respuesta en velocidad plana

entre 001 y 50 Hz bull Banda muy Ancha (VBB ldquoVery Broad-Bandrdquo) con un ancho de banda que se

extiende desde 0001 hasta 10 Hz La eleccioacuten del tipo de sensor vendraacute impuesta por la aplicacioacuten de intereacutes En la

tabla 2I se indican las bandas de intereacutes para diversas aplicaciones (tomadas de Trnkoczy et al (2002) y Havskov y Alguacil (2003))

Aplicacioacuten Ancho de banda (Hz) Eventos siacutesmicos asociados a la mineriacutea 5 ndash 2000 Microsismicidad y sismicidad inducida por embalses 1 ndash 100 Sismicidad local 02 ndash 80 Fuertes movimientos 00 ndash 100 Sismicidad Regional 005 ndash 20 Absorcioacuten de ondas siacutesmicas con la frecuencia 002 ndash 30 Caacutelculos de energiacutea para telesismos 001 ndash 10 Difraccioacuten y Scatering 002 ndash 2 Estudios de procesos dinaacutemicos de la tierra 0005 ndash 100 Propiedades de la corteza 002 ndash 1 Dispersioacuten de ondas superficiales 003 ndash 02 Oscilaciones libres de la Tierra 00005 ndash 001 Mareas terrestres 000001 ndash 00001

Tabla 2 I Descripcioacuten de la aplicacioacuten de intereacutes y su rango de frecuencias aproximado en Hz

En las redes de microsismicidad se suelen utilizar sensores de velocidad tipo

Willmore En particular en la red de corto periodo del ROA se utiliza el modelo de Mark Products L4-C de 5000Ω (Mark Products 1980) y ocasionalmente el modelo S-500 de Teledyne Geotech (1984) utilizado en algunas estaciones como componente horizontal Ambos presentan una frecuencia natural de 1 Hz el primero es pasivo y el segundo activo

18

24 EL SENSOR MECANICO

Como ya hemos mencionado el sensor mecaacutenico se basa en el principio de inercia y consta de 3 elementos fundamentales

bull Masa inercia (M) bull Suspensioacuten elaacutestica (muelle ideal que responde a la Ley de Hooke) bull Amortiguador viscoso cuyo rozamiento se opone al movimiento de forma

proporcional a la velocidad En la figura 21 se muestra el esquema baacutesico de un sensor mecaacutenico vertical donde

se ha tomado como positivo una compresioacuten (movimiento vertical hacia arriba) como es usual en sismologiacutea

Masa(M)

Amortiguador(D) U(t)

X(t)

Muelle(k)

Figura 21- Esquema de un sensor mecaacutenico vertical siendo ldquokrdquo la constante recuperadora ldquoMrdquo la masa yldquoDrdquo la constante de amortiguamiento viscoso Se han sentildealado con flechas el movimiento vertical del suelo

ldquou (t)rdquo y el de la masa ldquox(t)rdquo

Sobre la masa ldquoMrdquo actuacutean el peso ldquo-Mgrdquo la fuerza elaacutestica ldquo-k (y-yo)rdquo y la friccioacuten

viscosa ldquo- D dydtrdquo (donde ldquoyrdquo es el movimiento relativo entre la masa y el suelo e ldquoyordquo es la elongacioacuten inicial del muelle cuando la masa se encuentra en reposo)

19

Hay que sentildealar que lo que realmente medimos es el movimiento relativo entre la masa y el suelo Aplicando la condicioacuten de equilibrio y las leyes de Newton obtenemos la ecuacioacuten diferencial del movimiento de la masa (desarrollo que podemos encontrar faacutecilmente en numerosas publicaciones como por ejemplo Richter CF (1958) Scherbaum F (1996) Udiacuteas A (1999))

uMyMyDky ampampampampamp =minusminusminus (21)

Si aplicamos la transformada de Laplace a la ecuacioacuten anterior y utilizamos (por

tradicioacuten y razones praacutecticas) la frecuencia angular natural no amortiguada ( 2o

kw M= ) y la constante de amortiguamiento ( 2o o

Dw Mx = ) obtenemos la funcioacuten de transferencia para el

desplazamiento

22

2

2)()(

oood wsws

ssUsYT

++minus

==ξ

(22)

La funcioacuten de transferencia funciona como un filtro paso alto dejando pasar aquellas

frecuencias a partir de la de la frecuencia esquina (proacutexima a la frecuencia natural amortiguada y cuyo valor es funcioacuten del amortiguamiento) siendo la ganancia del sistema unitaria Los antiguos sismoacutegrafos conseguiacutean mayor amplificacioacuten por medio de juegos de palancas o por deflexioacuten de un haz de luz

Havskov J y Alguacil G (2003) efectuacutean un anaacutelisis completo de la ecuacioacuten

(22) ademaacutes de aclarar la importancia del signo negativo del numerador omitido frecuentemente por muchos autores en la literatura

25 EL SENSOR ELECTROMAGNETICO

El esquema baacutesico de un sensor electromagneacutetico vertical como el Mark L4-C utilizado (transductor de velocidad) se representa en la figura 22 Obseacutervese que es similar al sismoacutemetro mecaacutenico con la introduccioacuten de una bobina solidaria a la masa que corre por un imaacuten fijo (en algunos sensores es al reveacutes) El circuito se cierra por medio de la resistencia de carga rdquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Sobre la masa actuacutea ademaacutes de las fuerzas sentildealas para el sensor mecaacutenico la fuerza

electromagneacutetica ldquo-Girdquo doacutende ldquoirdquo es la corriente que circula por la bobina y ldquoGrdquo es la constante electromagneacutetica que depende del imaacuten empleado de la bobina y de factores geomeacutetricos Esta fuerza contribuye al amortiguamiento

La amortiguacioacuten se debe ademaacutes a la friccioacuten de la masa inercial con el fluido

(normalmente aire) en que se encuentra sumergido el conjunto Esta contribucioacuten al amortiguamiento total es de tipo viscoso produciendo una fuerza que se opone al movimiento y es proporcional a la velocidad relativa de la masa

La ecuacioacuten de movimiento (21) se ve modificada obteniendo

uMGiyMyDky ampampampampamp =minusminusminusminus (23)

20

Pero al moverse la masa y con ella la bobina existe una variacioacuten del campo

magneacutetico que circula por el interior de la bobina (para pequentildeos movimientos la variacioacuten del flujo es proporcional a la variacioacuten del movimiento) La ley de Faraday establece que se generaraacute una fuerza electromotriz inducida (fem) cuyo valor es ldquoG dydtrdquo siendo ldquoyrdquo el movimiento relativo masa-suelo es decir bobina-imaacuten

resiquetota

cuetran

sentilde

N S N

Masa

BobinaAmortiguador

Muelle

Imaacuten

VRL

I

Figura 2 2- Esquema de un sensor electromagneacutetico con imaacuten fijo y bobina moacutevil El circuito de labobina se cierra por medio de la Resistencia de carga ldquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Aplicando las leyes de Kirchhoff al circuito de la bobina (con autoinductancia ldquoLrdquo y

stencia interna ldquoRirdquo) se obtiene una ecuacioacuten diferencial que relaciona la corriente ldquoirdquo circula por el circuito con el movimiento relativo ldquoyrdquo Llamando ldquoRrdquo a la resistencia l serie (ldquoR=Ri+RLrdquo) obtenemos

dtdyGRi

dtdiL =+ (24)

Utilizando la Transformada de Laplace a las ecuaciones (23) y (24) y teniendo en

nta sus propiedades (en particular la de derivacioacuten) obtenemos la funcioacuten de sferencia del sistema para el transductor de velocidad

( )( ) sRLswswsGsR

sUsVT

MG

ooo

Lv 222

2

2)()(

++++minus

==ξamp

(25)

El desarrollo matemaacutetico completo se puede encontrar en numerosos textos

alando entre otros a Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

21

251 ANALISIS DE LA RESPUESTA EN FRECUENCIA

La ecuacioacuten (25) presenta un cero doble en el origen y tres polos debido al

que el denominador viene dado por un polinomio de tercer orden La respuesta en frecuencia se obtiene faacutecilmente sustituyendo la variable

compleja ldquosrdquo por ldquoj wrdquo siendo ldquoj2=-1rdquo y ldquow =2 π frdquo la frecuencia angular en radianes por segundo (pe Ogata K (1980))

Hay que observar que el uacutenico paraacutemetro en el que podemos influir para

moldear la respuesta del sistema de forma pasiva es la resistencia de carga Para los valores tiacutepicos la ecuacioacuten caracteriacutestica presenta dos raiacuteces complejo

conjugadas (con parte real negativa) y un polo real negativo lo que indica que el sistema es estable (todos los polos han de estar en el semiplano izquierdo del plano complejo ldquosrdquo) En la figura 23 se representa la ubicacioacuten de los polos para diversos valores de la resistencia de carga (entre 2KΩ y 50KΩ) uacutenico paraacutemetro que podemos modificar para un sensor pasivo dado

Figura 2 3- Ubicacioacuten de los polos de la ecuacioacuten (25) para valores de la resistencia de carga entre 2KΩ y 50KΩ para el Mark L4-C Para cada valor existen tres polos uno de ellos es siempre real y muy

alejado del origen por lo que no se representa en la figura (Para RL=50KΩ se situacutea en ndash917217+j0)

22

El tercer polo (siempre real no mostrado en la figura) estaacute muy alejado del

origen en -12294+j0 para una resistencia de carga de 2KΩ Este polo tiende a alejarse del origen a medida que aumenta la resistencia de carga Por tanto el sistema presenta claramente un par de polos dominantes (los representados) y puede aproximarse por un sistema de segundo orden Es claro que cuanto mayor sea la resistencia de carga mejor seraacute la aproximacioacuten es decir maacutes dominantes seraacuten los polos complejo conjugados

Hay que sentildealar que para valores de la resistencia de carga mayores de 2981 Ω

(amortiguamiento criacutetico) las raiacuteces dominantes son complejas conjugadas esto es el sistema es subamortiguado y se situacutean en el semiplano izquierdo sobre una circunferencia centrada en el origen y de radio igual a la frecuencia angular no amortiguada ldquownrdquo

Alguacil (1986) sentildeala que para las frecuencias de intereacutes en sismologiacutea el

teacutermino ldquoR+Ljwrdquo se puede aproximar por R en otras palabras LwltltR y por tanto la ecuacioacuten (25) se reduce a

22

2

2)()(

oeo

L

v wsws

GsRR

sUsVT

++

minus==

ξamp(26)

donde el amortiguamiento efectivo viene dado por la siguiente expresioacuten

RMG

ooeo ww 222 += ξξ Debe observarse que la ecuacioacuten (26) corresponde al par de polos dominantes

sentildealados y el efecto del polo real despreciado soacutelo se manifiesta a alta frecuencia ademaacutes de que produce una ligera modificacioacuten en la frecuencia natural no amortiguada (experimentalmente se ha calculado para diversos valores de resistencia de carga siendo siempre inferior al 1 de su valor nominal)

En la figura 24 a) se muestra la respuesta en frecuencia dadas por las

ecuaciones (25) y (26) para una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω (amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente) en el caso del Mark L4-C de 5500Ω observaacutendose que la aproximacioacuten efectuada es vaacutelida para frecuencias inferiores a los 100 Hz Asiacute mismo en la figura 24 b) se presentan los errores relativos cometidos al efectuar la aproximacioacuten utilizando la siguiente expresioacuten

100real

aproxreal

XXX

Errorminus

=

donde ldquoXrdquo representa bien moacutedulo o fase

23

Figura 2 4- Respuesta en frecuencia para el sensor Mark L4-C de 5500Ω con una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente Figura a) Respuesta en amplitud y fase real y aproximada Figura b) Error relativo cometido en amplitud y fase para ambos

valores de resistencia de carga

24

Como podemos apreciar en la figura anterior el error relativo se mantiene inferior al 4 en amplitud y al 10 en fase para valores de amortiguamiento proacuteximos a 07 Asiacute mismo se observa una disminucioacuten en la ganancia con la resistencia de carga tal y como se deduce de las ecuaciones (25) y (26)

La respuesta impulsiva se obtiene utilizando la transformada inversa de

Laplace sobre la ecuacioacuten (26) que para el caso subamortiguado es

⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

minus

minus+minusminus= minus )()sin(

1)21()cos(2)()(

2

2

tutwwtwwetGRRth d

e

eodeo

twLv

eo

ξξξδ ξ (27)

donde d ow w ex= - 21 es la frecuencia natural amortiguada a la que oscila el

sistema y variacutea con el amortiguamiento Como puede apreciarse de la ecuacioacuten (27) la respuesta transitoria presenta un

sobre impulso inicial que depende del amortiguamiento creciendo con este Por otro lado cuanto mayor sea el amortiguamiento efectivo maacutes raacutepido decaeraacute el transitorio

En la figura 25 se muestra la respuesta impulsiva para diversos valores de

amortiguamiento y ganancia normalizada (ldquoRLR G =1rdquo)

Figura 25- Respuesta impulsiva con ganancia normalizada para diversos valores de amortiguamiento

25

252 ELECCION DEL AMORTIGUAMIENTO

En ingenieriacutea de control (Ogata 1980) para determinar la bondad de un

sistema se pueden utilizar diversos iacutendices de comportamiento basados en el error de la salida del sistema ante una determinada entrada usualmente la sentildeal escaloacuten unitario

En la literatura se han propuesto varios iacutendices de error de comportamiento

dependiendo de lo que interese optimizar Nosotros analizaremos los cuatro siguientes

( )( ) intint

intintinfininfin

infininfin

=+=

+==

oo

o

dtteJdttteteJ

dtteteJdtteJ

)()()(

)()()(

422

3

2220

21 amp

(28)

El iacutendice J1 penaliza errores grandes mientras que el iacutendice J4 lo hace por igual

En ambos casos la penalizacioacuten se realiza independientemente del instante es decir ya se produzcan en estado estacionario como en la respuesta transitoria El iacutendice J2 no soacutelo tiene en cuenta el error sino tambieacuten su variacioacuten mientras que el iacutendice J3 pesa mucho los errores en estado estacionario aunque eacutestos sean pequentildeos ademaacutes de penalizar errores grandes

Debido a que si el movimiento es uniforme y por tanto no hay aceleracioacuten la

respuesta al escaloacuten en estado estacionario es nula y por tanto las integrales de la ecuacioacuten (28) divergen Por lo que hemos elegido como sentildeal de prueba un impulso unitario

En la figura 26 se pueden ver las curvas de los iacutendices de comportamiento

normalizados en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C de 5500Ω y frecuencia natural de 1 Hz Debido a que los sistemas sobreamortiguados presentan una respuesta lenta soacutelo se han calculado para el caso de sistemas subamortiguados

Como puede apreciarse ninguno de los iacutendices se comporta como un buen

indicador ya que presentan miacutenimos relativamente suaves Los iacutendices J1 y J3 presentan valores miacutenimos en torno a un amortiguamiento

efectivo entre 04 y 05 mientras que el J4 tiene el miacutenimo entre 05 y 06 Debido a que las curvas alcanzan el miacutenimo de forma suave amortiguamientos

ligeramente diferentes tambieacuten son aceptables Para amortiguamientos entre 041 y 072 el iacutendice J4 se mantiene dentro del 10 de su valor miacutenimo

Pero ninguno de estos valores coincide con el nuacutemero maacutegico usualmente

recomendado en muy diversa literatura de 0707

26

Figura 26-Indices de comportamiento en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C

Si estudiamos la respuesta en frecuencia en funcioacuten del amortiguamiento

observamos que eacutesta presenta un pico a la frecuencia de resonancia (wr) para determinados valores de amortiguamiento (figura 27)

A partir de la ecuacioacuten (26) podemos obtener el moacutedulo de la respuesta en

frecuencia (s=jw) del transductor de velocidad

( ) ( )2222

2

2 wwww

wGRRT

eoo

Lv

ξ+minus= (29)

La resonancia tendraacute lugar cuando el moacutedulo presente un maacuteximo por lo que

basta derivar la ecuacioacuten anterior con respecto a ldquowrdquo e igualarla a cero

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) 0

2

222222

32222

22222222

=+minus

minusminus++minus

wwww

wwwwwwwwwweoo

eooeoo

ξ

ξξ

Ademaacutes de la solucioacuten trivial encontramos

221 e

or

wwξminus

= (210)

27

La solucioacuten anterior es real uacutenicamente para ldquoξe lt 0707rdquo En otras palabras la respuesta en frecuencia no presenta resonancia para amortiguamientos superiores o iguales a 0707 obteniendo una respuesta cuasi-plana Por otro lado los iacutendices de comportamiento no difieren mucho del que toman en su miacutenimo como ya se ha indicado en especial los iacutendices J4 y J2

De la ecuacioacuten (210) se observa ademaacutes que la resonancia (si existe) tiene

lugar en frecuencias angulares superiores a la frecuencia propia o natural En la figura 27 se presentan la respuesta en frecuencia de la ecuacioacuten (26)

para diversos valores de amortiguamiento para el sensor Mark L4-C Asiacute mismo podemos apreciar una disminucioacuten de la ganancia al aumentar el

amortiguamiento es decir al disminuir la resistencia de carga por lo que nuevamente debemos tenerlo en consideracioacuten a la hora de elegir su valor Hay que tener presente ademaacutes que la eleccioacuten de un valor excesivo para esta resistencia aumentaraacute el ruido

Figura 27- Respuesta en frecuencia de un Mark L4-C para diversos valores de amortiguamiento efectivoEn azul se representa el valor liacutemite para que no exista resonancia

Por tanto los paraacutemetros que hay que tener presentes en la eleccioacuten de la resistencia de carga son el amortiguamiento efectivo deseado el ruido generado en la resistencia y la ganancia

28

253 EFECTO DE UNA IMPEDANCIA CAPACITIVA

Benioff (1960) utiliza una red RC en ldquoTrdquo de segundo orden con un sensor de

largo periodo de forma que la respuesta de la red RC se aproxima a la de un galvanoacutemetro con amortiguamiento de 10606 Asiacute mismo utiliza un condensador en paralelo sobre un sismoacutemetro electromagneacutetico Press-Ewing para variar su periodo La respuesta del conjunto sismoacutemetro-red RC paralelo introduce un tercer polo cuyo efecto provoca que la ganancia a frecuencias altas decaiga a razoacuten de 20 dBdeacutecada Por tanto obtenemos una respuesta picuda centrada en la nueva frecuencia propia Ademaacutes la ganancia maacutexima disminuye respecto al sistema sin condensador para el mismo valor de resistencia de carga

Pero si cargamos al sismoacutemetro con una red RC serie (ZL=RL+1Cs) la

ecuacioacuten (24) toma la siguiente forma

dtdyGdti

CRi

dtdiL =++ int

1 (211)

Utilizando la transformada de Laplace sobre las ecuaciones (23) y (211)

obtenemos tras operar

( )( )( ) 2

2222

2

12

1)()(

sM

CGRCsLCswsws

sCsRGsUsVT

ooo

Lv

+++++

+minus==

ξamp

(212)

Nuevamente eligiendo adecuadamente el valor del condensador y la

resistencia de carga y para las frecuencias de trabajo se puede despreciar el teacutermino ldquoLCs2rdquo frente al teacutermino ldquoRCs+1rdquo aproximando la ecuacioacuten (212) por la siguiente expresioacuten

( )

( )( ) 2122

21

22)()(

sswswsss

sUsVT

RMG

RCooo

CRRGR

vL

L

++++

+minus==

ξamp (213)

En la figura 28 se muestra el error relativo en amplitud y fase cometido al

efectuar la aproximacioacuten anterior para un Mark L4-C con diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

Para frecuencias inferiores a 100 Hz el error relativo en amplitud se mantiene

inferior al 5 mientras que en fase es menor de 10ordm Las configuraciones elegidas se justificaraacuten maacutes adelante al analizar la

ecuacioacuten (212) en el plano complejo ldquosrdquo pero podemos observar que al aumentar la resistencia de carga el error disminuye

29

25

Figura 28-Error en amplitud y en fase para un Mark L4-C cometido al despreciar el efecto de laautoinduccioacuten para diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

4 ANALISIS EN EL PLANO COMPLEJO

Como puede deducirse de la ecuacioacuten (212) el sistema ha aumentado un orden (obtenemos un sistema de 4ordm orden) al incluir el condensador de carga si bien reducimos en un grado al efectuar la aproximacioacuten

Al igual que hicimos en el punto 251 para el sensor electromagneacutetico con una

resistencia de carga uacutenicamente analizaremos las raiacuteces del nuevo sistema de 4ordm orden ecuacioacuten (212) Hay que tener presente ademaacutes la inclusioacuten de un nuevo cero real en el semiplano izquierdo en ldquo )(

1CRL

s minus= rdquo En la figura 29 se muestran los polos para 6 configuraciones de resistencia y

con un condensador que variacutea entre 1 y 115 microF y el lugar de los polos en el caso de que no exista condensador para diversos valores de resistencia de carga (soacutelo para sistemas subamortiguados) siguiendo la ecuacioacuten (26) Asiacute mismo se presentan en liacuteneas discontinuas las rectas donde se deben ubicar los polos complejo conjugados de un sistema de segundo orden para obtener el amortiguamiento efectivo correspondiente Finalmente se sentildealan las ubicaciones de polos y ceros para el valor maacutes proacuteximo a un amortiguamiento efectivo de 0707

30

Figura 29- Lugar de las raiacuteces para diversas resistencia de carga (indicadas en la leyenda) y con un condensador entre 1 y 115 microF Se indican los polos y ceros (para cada resistencia de carga) en el caso de que

los complejos conjugados presenten un amortiguamiento efectivo lo maacutes cercano posible a 0707 Noacutetese que para valores de resistencia de carga de 22000 (rojo) y 13406 Ω (negro) no es posible alcanzar el amortiguamiento indicado ya que las curvas no cortan a la recta correspondiente Asiacute mismo hay que

indicar que para mayor claridad las soluciones reales se han separado del eje real

En la figura 29 no se indican las posiciones para el cuarto polo (real) ya que en

el peor de los casos (posicioacuten maacutes cercana al eje ldquojwrdquo) se encuentra excesivamente alejado del eje imaginario siendo inferior a ldquondash170396 + 0 jrdquo lo que implica que soacutelo tendraacute efectos a muy altas frecuencias por lo que podemos aproximar el sistema a uno de 3er orden en el rango de frecuencias de intereacutes tal y como ya habiacuteamos sentildealado

Con una eleccioacuten adecuada de la resistencia y el condensador de carga

podemos variar la frecuencia angular natural del sistema (distancia al origen de los polos complejos) sin variar el amortiguamiento efectivo aunque en la respuesta en frecuencia habraacute que tener presente la influencia del tercer polo y cero real (indicados por un asterisco y un ciacuterculo del color correspondiente respectivamente)

En los casos de resistencia de carga de 13406 y 22000 Ω no es posible obtener

polos complejos con un amortiguamiento efectivo de 0707 por lo que se han indicado los que presentan mayor amortiguamiento En estos casos el polo y cero real se encuentran muy proacuteximos y asiacute su efecto es casi nulo

31

Si disminuimos el valor de la capacidad las raiacuteces convergen hacia un mismo

punto Obseacutervese que para 1 microF los lugares de las raiacuteces convergen Para valores muy pequentildeos del condensador la impedancia es muy elevada por

lo que se puede considerar circuito abierto independientemente del valor de la resistencia serie Por ello las posiciones de los polos tienden hacia los valores correspondientes al sensor a circuito abierto que para el Mark L4-C son amortiguamiento de 028 y 1 Hz de frecuencia propia

En la tabla 2II se muestran los valores de RL y C asiacute como los polos y el cero

no trivial (existe siempre un cero doble en el origen) para las configuraciones indicadas con asterisco para los polos y ciacuterculos para los ceros (amortiguamiento de 0707 o lo maacutes alto posible en caso de que no se pueda obtener)

RL (Ω) C (microF) Cero Polos 2000 800 -62500 -16489 plusmn 16489 j -122767 -122177 3000 648 -51440 -18334 plusmn 18334 j -139405 -107615 6134 399 -40858 -23844 plusmn 23817 j -191420 -75222 8904 309 -36346 -28938 plusmn 28937 j -237324 -53131 13406 311 -23985 -35019 plusmn 41659 j -311920 -22711 22000 239 -19018 -30330 plusmn 49997 j -454115 -17582

Tabla 2 II- Valores del condensador y resistencia de carga asiacute como la ubicacioacuten de los polos y ceros para los puntos indicados en la figura 29

Como puede observarse tanto en la tabla como en la figura 29 para los dos uacuteltimos casos (resistencias de 22 y 13406 kΩ) existe cancelacioacuten praacutectica del cero real con el polo real maacutes proacuteximo al eje imaginario En estos casos el sistema se comporta de forma anaacuteloga a uno de segundo orden

En la figura 210 se muestran las respectivas curvas de respuesta en frecuencia

con las configuraciones sentildealadas utilizando la ecuacioacuten (213) ya que como se ha indicado podemos despreciar el polo maacutes alejado y aproximar el sistema por uno de tercer orden

32

Figura 210- Respuesta en frecuencia para las combinaciones de resistencia y condensador indicadas enla tabla 2II (resistencia en Ω y capacidades en microF) frente a la correspondiente respuesta sin condensador

y una resistencia de carga de 8904 Ω (ξe = 07) liacutenea amarilla

Como puede observarse en la figura la ganancia en el caso de bajas

resistencias de carga (2000 3000 y 6134Ω) se encuentra muy atenuada frente a los 4883 decibelios de la constante ldquoGrdquo de transduccioacuten nominal del sensor (calculada para el Mark L4-C con G = 27638 Vms-1) como ya sucediacutea cuando no se incluiacutea condensador en serie Por otro lado el efecto del polo y cero reales afectan altamente a la zona de bajas frecuencias reduciendo el ancho de banda aunque elimina el efecto de resonancia que tendriacutea el sistema con soacutelo resistencia

En el caso de resistencia de carga de 8904Ω y condensador de 309 microF la

respuesta en frecuencia presenta la misma ganancia que la calculada con soacutelo resistencia de carga a alta frecuencia pero extiende el ancho de banda hacia frecuencias maacutes bajas

Para resistencias de 13406 y 22000Ω con condensadores de 311 y 239microF

respectivamente el efecto del polo y cero reales consiste en disminuir la resonancia y aumentar el ancho de banda Por otro lado valores de resistencia tan elevados como ya veremos no son recomendables debido al ruido teacutermico que generan

33

En la tabla 2III se presentan los valores de la ganancia la frecuencia de corte (-3dBrsquos) y la frecuencia propia que corresponderiacutea a un sistema de segundo orden con los mismos polos complejos conjugados

RL (Ω) C (microF) G (Vms-1 y dBrsquos) fc (Hz) fo (Hz) 2000 800 7370 3735 132 037 3000 648 9754 3978 126 041 6134 399 14572 4327 091 054 8904 309 17084 4465 079 065 13406 311 19597 4584 078 086 22000 239 22110 4689 073 093

Tabla 2III- Valores de ganancia efectiva frecuencia de corte y la frecuencia natural correspondiente a un

sistema de segundo orden cuyos polos fuesen uacutenicamente los complejos conjugados obtenidos para las configuraciones de resistencia y condensador serie indicados en la tabla 2II

Como ya hemos comentado en los paacuterrafos anteriores a partir de la tabla 2III

se puede apreciar como el efecto del cero y polo real modifica la frecuencia de corte hacia valores superiores a la correspondiente a los polos complejo conjugados Especialmente graves son las dos primeras configuraciones para las que la frecuencia de corte es mayor que en el caso de tener uacutenicamente resistencia de carga y por tanto el ancho de banda es menor

255 ELECCION DE LA RESISTENCIA Y EL CONDENSADOR

A partir de las frecuencias de corte y la ganancia efectiva indicadas en la tabla

2III deberiacuteamos elegir una resistencia de 22 kΩ puesto que tanto el ancho de banda como la ganancia son mayores Pero como ya hemos mencionado tambieacuten aumentaraacute el ruido generado

Hay que observar que la ganancia efectiva (wgtgtwc) para la ecuacioacuten (213)

soacutelo depende ademaacutes de la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo de la relacioacuten entre la resistencia de carga y la resistencia total (suma de la resistencia interna con la resistencia de carga) al igual que sucediacutea cuando cargaacutebamos el circuito soacutelo con una resistencia

Por otro lado la eleccioacuten del condensador se ha efectuado uacutenicamente con

objeto de obtener un amortiguamiento efectivo de 0707 para los polos complejos conjugados Pero como ya hemos visto el efecto del cero y polo reales que se antildeaden al incluir el condensador provoca atenuacioacuten en las proximidades de la frecuencia de corte Por ello para una resistencia dada podemos obtener una respuesta plana incluso si elegimos un condensador que modifique la posicioacuten de los polos complejos hacia amortiguamientos efectivos ligeramente menores esto es que produzcan una ligera resonancia

En la figura 211 A) y B) se muestran para el sensor Mark L4-C las curvas de

respuesta en frecuencia para resistencias de carga de 8900 Ω y 10 kΩ respectivamente con diversos valores del condensador (que se pueden realizar faacutecilmente a partir de los valores comerciales disponibles)

34

Figura 211- Respuesta en frecuencia para diversos valores de capacidad A) Con resistencia de carga de8900 Ω y B) Con resistencia de 10 kΩ En ambas se representa en amarillo la curva para C=309 microF

35

Como se aprecia en las curvas representadas se obtiene una curva maacutes plana y

una mejora del ancho de banda utilizando condensadores maacutes pequentildeos que el seleccionado en un principio Esto implica que la posicioacuten de los polos complejos se ubica en la recta de amortiguamientos menores que 0707 por lo que provocan resonancia pero el efecto del polo y cero real lo compensan obteniendo una curva plana sin resonancia a excepcioacuten de la curva correspondiente a un condensador de 147microF

En la tabla 2IV se muestran las frecuencias de corte para cada caso asiacute como

el valor de la resonancia en caso de existir donde la magnitud de la resonancia (Mr) en decibelios se mide a partir de la ganancia efectiva para altas frecuencias

RL 8k9 (Ge = 446505 dB) RL 10k (Ge = 450234 dB)

C (microF) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) 147 0575 0921 06619 0595 098 04475

193875 0625 ---- ---- 0651 ---- ---- 200 0633 ---- ---- 0659 ---- ---- 220 0663 ---- ---- 0689 ---- ---- 309 0798 ---- ---- 0800 ---- ----

Tabla 2 IV- Frecuencia de corte y valores de resonancia (si hay) para diversas configuraciones de resistencia y condensador de carga en serie

Como se puede apreciar incluso cuando existe resonancia la respuesta se

puede considerar plana a partir de la frecuencia de corte ya que el error relativo cometido representa el 14824 de la ganancia efectiva para el caso de una resistencia de 8k9 y tan soacutelo el 09941 para una resistencia de 10 kΩ

Por otro lado los valores obtenidos para ambas resistencias son similares por

lo que finalmente se ha seleccionado una resistencia de 9k5Ω y 20microF valor intermedio que mantiene la respuesta dentro del rango de 064 Hz para la frecuencia de corte y ganancia efectiva proacutexima a los 45 decibelios aunque existan ligeras variaciones sobre sus valores nominales (las resistencias se eligen del 1 y los condensadores disponibles son del 20)

Para esta configuracioacuten la frecuencia de corte es de 0648 Hz y la ganancia

efectiva de 448627 decibelios En la tabla 2V se dan las posiciones teoacutericas de polos y ceros para la configuracioacuten elegida de 9k5Ω y 20microF

POLOS CEROS

Reales (11288 dB)

-24709 -74775 -22514 plusmn j 35483 0 0 -52632

Aproxim (448627 dB)

---- -74385 -22529 plusmn j 35518 0 0 -52632

Tabla 2V- Polos y ceros para la configuracioacuten elegida de resistencia de 9k5Ω y un condensador serie de 20microF Se presentan los valores calculados a partir de la ecuacioacuten (212) y su aproximacioacuten ya

justificada mediante la ecuacioacuten (213)

36

Los valores de ganancia dados en la tabla 2V difieren ampliamente del caso real al aproximado sin embargo la respuesta en frecuencia es la praacutecticamente la misma como se puede apreciar en la figura 28 La diferencia radica en que al no despreciar el polo real alejado del eje imaginario debe aparecer en el numerador un factor numeacutericamente igual al valor absoluto del mencionado polo la razoacuten es que al descomponer el denominador de las ecuaciones (212) y (213) en factores el coeficiente correspondiente al mayor grado debe normalizarse a la unidad

Como ya se ha mencionado los valores se han elegido de forma que la curva

de respuesta en frecuencia no cambie apreciablemente con pequentildeas variaciones sobre el valor nominal de los componentes En la figura 212 se muestran las curvas de respuesta obtenidas al variar la resistencia en un 10 y las obtenidas para variaciones de la capacidad en un maacuteximo del 20 de su valor nominal

co20

Figura 212- Variacioacuten de la respuesta en frecuencia con ligeras variaciones de la resistencia y el ndensador de carga A) Variacioacuten del condensador en un maacuteximo del 20 de su valor nominal de microF B) Variacioacuten de la resistencia de carga en un 10 de su valor de disentildeo (9k5) En amarillo se

presenta la respuesta correspondiente a los valores de disentildeo

Hay que hacer notar que no soacutelo se ha logrado aumentar el ancho de banda respecto al sistema claacutesico de cargar el sistema uacutenicamente con una resistencia sino que ademaacutes la forma sigue siendo similar a la de un sistema de 2ordm orden Esto tendraacute importancia como veremos maacutes tarde cuando tratemos de ampliar el ancho de banda

37

26 MARGEN DINAMICO

El margen dinaacutemico se define como la razoacuten entre la sentildeal maacutes grande y maacutes pequentildea que se puede medir normalmente expresada en decibelios

Para el sistema sensor (incluyendo la impedancia de carga pero sin

amplificador) la maacutexima sentildeal que podemos obtener viene determinada por la saturacioacuten mecaacutenica mientras inferiormente el liacutemite lo determina su ruido interno (movimiento browniano y ruido Jonson de las resistencias interna y de carga)

Por otro lado en la mayoriacutea de los casos es necesario amplificar la sentildeal del

sensor antes de efectuar su conversioacuten a digital En este caso la maacutexima sentildeal que podremos resolver viene impuesta por la saturacioacuten electroacutenica del amplificador mientras que nuevamente es el ruido del conjunto sensor-amplificador (que se discutiraacute posteriormente) el que limita la miacutenima sentildeal que puede ser resuelta

En la figura 213 se muestran las curvas del rango dinaacutemico tanto para la

saturacioacuten mecaacutenica como electroacutenica calculadas para el caso del sensor Mark L4-C y utilizando un amplificador operacional en configuracioacuten no inversora para el caacutelculo de ruido

Figura 213- Maacuteximo Rango dinaacutemico debido a las limitaciones mecaacutenicas y electroacutenicas donde elnivel miacutenimo se refiere al ruido de salida del sistema sensor-impedancia de carga calculadas para el

caso del Mark L4-C

El rango dinaacutemico por saturacioacuten electroacutenica es inferior al mecaacutenico para frecuencias superiores a 017 Hz mantenieacutendose en torno a los 140 dB hasta unos 4 Hz frecuencia a partir de la que comienza una ligera disminucioacuten

Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Havskov y Alguacil (2003)

y Alguacil (1996) para este sensor Desde el punto de vista del registro siacutesmico la miacutenima sentildeal viene determinada

por el ruido siacutesmico (que supondremos intermedio entre los modelos de alto

38

(NHNM) y bajo (NLNM) ruido de Peterson) o por el ruido del sistema sensor-amplificador para frecuencias inferiores a los 01 Hz (ver punto 2105)

Para obtener la aceleracioacuten a partir de la densidad espectral dada en los

modelos hemos calculado su valor eficaz por promedios en 1frac12 octavas (Rodgers 1994 y Rodgers 1992)

( ) ffBW

PfBWrmsw

PP

nn

vv

aavv

sdotminus=

sdotsdot=

=

minus 21

21

22)(

)(2

2

(214)

donde Pvv y Paa son las densidades espectrales de potencia de velocidad y

aceleracioacuten (respectivamente) del NLNM y n vale 2 para el ancho de banda seleccionado (1frac12 octavas) Posteriormente hay que multiplicarlo por la funcioacuten de transferencia del sensor para obtener la tensioacuten en V a su salida

)( jwTrmsV vivv sdot=

donde Vvvi es la tensioacuten del NLNM a la entrada del amplificador El convertidor AD utilizado tiene un rango dinaacutemico nominal de 129 dB para

una frecuencia de muestreo de 125 Hz y un fondo de escala de plusmn10 V por lo que la tensioacuten miacutenima que es capaz de resolver es de 355microV

En la figura 214 se muestran las tensiones a la salida del sensor para la

saturacioacuten mecaacutenica los modelos de ruido de Peterson y la tensiones maacuteximas y miacutenimas del convertidor AD

Figura 214- Tensiones referidas a la salida del sensor (entrada al preamplificador) para los modelos de ruido de Peterson la saturacioacuten mecaacutenica y los liacutemites maacuteximos y miacutenimos del convertidor AD

utilizando diversas amplificaciones

39

La separacioacuten entre los valores maacuteximo y miacutenimo del conversor AD

representa su rango dinaacutemico de 129 dB encontraacutendose desplazadas hacia abajo al aumentar la amplificacioacuten

Dependiendo de lo que deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten

Rodgers (1992 y 1994) y Riedesel et al (1990) sentildealan que uacutenicamente entre 01 y 10 Hz (aproximadamente) el modelo de bajo ruido de Peterson se mantiene por encima del ruido generado por el conjunto sensor-amplificador para el caso del Mark L4-C y el operacional OP-27 por tanto la maacutexima amplificacioacuten necesaria seriacutea de 9855 (3987 dB) ya que en la banda sentildealada el digitalizador puede resolver el ruido del suelo maacutes bajo esperado en el modelo

27 ANCHO DE BANDA

Como puede apreciarse en la figura 210 la inclusioacuten del condensador de carga en serie con la resistencia aumenta la ganancia a bajas frecuencias (inferiores a 1 Hz) en el orden de 5 decibelios no disminuyeacutendola en el rango de las altas frecuencias

La frecuencia de corte se encuentra desplazada hacia el rango de frecuencias

menores en la tabla 2IV se sentildealan las frecuencias de corte para varios valores del condensador en los casos de una resistencia de carga de 8k9 y 10 kΩ En el caso de una resistencia de 9k5 con un condensador de 20microF la disminucioacuten es del orden del 35

Hay que tener presente que lo que deseariacuteamos es poder tener todas las

amplitudes espectrales igualmente amplificadas es decir que la proporcionalidad entre la tensioacuten de salida del sensor y el movimiento del suelo fuese independiente de la frecuencia Pero sabemos que los ceros en el origen de la funcioacuten de transferencia ecuaciones (25) y (212) impide tener salida de tensioacuten ante un movimiento uniforme

Por otro lado el rango dinaacutemico del conversor AD limita la miacutenima tensioacuten de

entrada capaz de ser resuelta Por ello se necesita no soacutelo amplificar la salida del sensor sino reforzar la banda de bajas frecuencias que presentan una ganancia muy inferior a la efectiva (constante de la funcioacuten de transferencia)

Por ello han sido numerosos los trabajos encaminados a ampliar el ancho de

banda es decir a desplazar la frecuencia de corte hacia la izquierda tanto como sea posible sin alterar la respuesta a altas frecuencia

Los sensores activos utilizan principalmente la teacutecnica de compensacioacuten (masa

balanceada) por realimentacioacuten pero utilizan un transductor de desplazamiento como salida del sensor (Havskov y Alguacil 2003) por lo que no se trataraacuten en esta tesis

Las teacutecnicas para ampliar el ancho de banda para transductores de velocidad

(Alguacil 1996) maacutes frecuentemente utilizadas se basan en el uso de filtros ecualizadores (digitales o analoacutegicos) que refuerzan (boost) la ganancia a bajas frecuencias o en las teacutecnicas de realimentacioacuten que actuacutean sobre el propio sensor

40

La primera teacutecnica ha sido utilizada entre otros por Daniel (1979) para

estaciones portaacutetiles de periodo intermedio por Stauber (1983) en las estaciones de la red CALNET por Prothero y Schaecher (1984) en los sismoacutemetros de fondo oceaacutenico y por Roberts (1989) para ecualizar los sensores Mark L4-C 1 Hz utilizados en experimentos telesiacutesmicos en Nuevo Meacutejico

La segunda de las teacutecnicas utiliza las propiedades de los geoacutefonos

sobreamortiguados (Willmore 1961) Los polos de la ecuacioacuten (26) para sistemas sobreamortiguados son reales (ver la discusioacuten efectuada en el punto 251 para amortiguamientos mayores que la unidad figura 23) y la ganancia efectiva disminuye Esta teacutecnica presenta el liacutemite de la resistencia interna de la bobina por ello se utilizan resistencias negativas implementadas mediante componentes activos (el desarrollo y circuito praacutectico se puede encontrar en Alguacil 1996) de forma que se logra un gran sobreamortiguamiento sin disminuir la ganancia Posteriormente se utiliza la teacutecnica de ecualizacioacuten Este meacutetodo ha sido empleado en equipos comerciales de Lennartz Electronic (1987)

Burke et al (1970) rechaza esta teacutecnica de realimentacioacuten ya que la

combinacioacuten sismoacutemetro-amplificador presenta las mismas limitaciones que los grandes sismoacutemetros mecaacutenicos sin incrementar la SNR a una frecuencia dada Por ello amplifica los largos periodos utilizando un filtrado diferencial combinaacutendolos posteriormente con la sentildeal original

En ambos casos se necesita amplificar los periodos maacutes largos En los trabajos

citados esta amplificacioacuten se realiza por medio de filtros analoacutegicos reforzando las frecuencias inferiores a la de corte En realidad esta teacutecnica se basa en el principio de cancelacioacuten de polos introduciendo dos ceros que cancelen los polos del sensor e introduciendo dos polos en las posiciones deseadas para lograr una respuesta plana en el rango de frecuencias de intereacutes

En la figura 215 se muestra la ganancia adicional necesaria para ecualizar un

sensor Mark L4-C con y sin condensador para la misma resistencia de carga y si conectamos una resistencia negativa para obtener la misma ganancia

Figura 215- Amplificacioacuten que el ecualizador tiene que proveer para el caso de un Mark L4-C conresistencia de carga de 9k5Ω (azul) y ldquondash 2k13rdquoΩ (verde) En rojo se presenta el mismo resultado

cuando ademaacutes de la resistencia de 9k5Ω tiene un condensador serie de 20 microF

41

Como puede apreciarse el condensador de carga permite ecualizar con menor

ganancia que cuando no existe para un mismo valor de la resistencia de carga siendo la diferencia del orden de 5 dB

La teacutecnica de realimentacioacuten utilizando una resistencia negativa presenta la

ventaja de presentar una resistencia equivalente baja para la misma amplificacioacuten y simplifica el circuito del propio ecualizador ya que la cancelacioacuten se realiza sobre polos reales Por tanto se obtiene una mejor ecualizacioacuten que para el caso de incluir soacutelo la resistencia

Hay que sentildealar que la funcioacuten de transferencia propuesta en esta tesis (previa

a la ecualizacioacuten) es maacutes compleja que las dos soluciones anteriores por lo que el disentildeo de una ecualizacioacuten analoacutegica es mucho maacutes complejo Sin embargo la peacuterdida de rango dinaacutemico impuesta por la saturacioacuten electroacutenica es menor

Debemos sentildealar que si utilizamos un conversor AD con un gran rango

dinaacutemico no es necesaria la ecualizacioacuten analoacutegica ya que se puede realizar un filtro digital que ecualice la respuesta global sin peacuterdida del rango dinaacutemico

28 EL CIRCUITO AMPLIFICADOR

El convertidor AD utilizado (Crystal CS5322CS5323) tiene 129 dB de rango dinaacutemico tiacutepico para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

Si volvemos sobre la figura 214 podemos ver que dependiendo de lo que

deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten antes de la entrada al conversor AD En el caso de no amplificar (x1) el rango dinaacutemico del sistema disminuye debido a que a frecuencias inferiores a 3 Hz se alcanza la saturacioacuten mecaacutenica antes que la electroacutenica Para las otras amplificaciones sentildealadas en la figura este hecho se produce a frecuencias muy bajas fuera de la banda de intereacutes

Buforn et al (2002) presentan la red siacutesmica de Banda-Ancha ROAUCM

desplegada en el sur de Espantildea En su trabajo se presenta el estudio de ruido de la estacioacuten SFUC efectuado por Cesca et al (2001) figura 216

Figura 216- Densidad espectral del ruido siacutesmico para la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCM obtenida para el antildeo 1997 Las liacuteneas continuas corresponden a las 3 componentes (NS EW y Z)

mientras las discontinuas representan los modelos de ruido de Peterson

42

Como se aprecia en la figura la densidad espectral del ruido es del orden de 20

dB superior al modelo NLNM Debido a que en el mismo emplazamiento se encuentra la estacioacuten SCRT de la red de corto periodo que presenta un nivel de ruido cercano a la media de esta red podemos suponer que el ruido medio para las estaciones de corto periodo seraacute similar al de la estacioacuten de Banda Ancha mostrado en la figura

Si comparamos este resultado con las tensiones representadas en la figura 214

se observa que una amplificacioacuten de 198 dB (x97) seriacutea adecuada En definitiva deseamos no soacutelo obtener una red para el estudio de la

microsismicidad sino tambieacuten que sea capaz de resolver el ruido siacutesmico Por ello debemos amplificar la sentildeal en el orden de 20 dB antes de efectuar la conversioacuten AD

Hemos disentildeado un amplificador con ganancia seleccionable de 20 30 y 40

dB manteniendo las 3 posibilidades de amplificacioacuten representadas en la figura 214 Por otro lado el convertidor AD utiliza la teacutecnica Delta-Sigma con

arquitectura de sobremuestreo (256Kbits por segundo) de 4ordm orden para el modulador analoacutegico y posteriormente se deciman los datos mediante filtros digitales multi-etapa FIR (filtros de respuesta finita) de fase lineal

Virtualmente el sobremuestreo elimina la necesidad de filtros antialiasing

claacutesicos ya que se encuentran incluidos en convertidor Ademaacutes el polo alejado que hemos despreciado en la aproximacioacuten (debido a la inductancia L) hace que a alta frecuencia la respuesta se atenuacutee a razoacuten de 20 dBdeacutecada y por tanto estariacutea actuando indirectamente de filtro antialiasing

Para evitar ruido de alta frecuencia que pueda inducirse a la entrada del

convertidor se ha incluido un filtro paso bajo de elevada frecuencia de corte para que la respuesta a las frecuencias de intereacutes (inferiores a 625 Hz) no se modifique de forma apreciable tanto en amplitud como en fase

281 EL PREAMPLIFICADOR

En el disentildeo de la etapa de amplificacioacuten ha de tenerse presente que la

impedancia de entrada debe ser muy elevada para que no cargue al sensor ya que en caso contrario no podriacutean tratarse de forma independiente y la funcioacuten de transferencia global no seriacutea el producto de cada una de ellas (Ogata 1980)

Por otro lado deseariacuteamos una entrada diferencial que proporcione rechazo a

las posibles sentildeales inducidas por la red y eventualmente de ruidos inducidos en modo comuacuten Pero los amplificadores trabajando en modo diferencial presentan una baja impedancia de entrada en paralelo con la impedancia de carga del sensor

Rodgers (1992) compara el preamplificador inversor con el no inversor

sentildealando las ventajas e inconvenientes de cada uno realizando finalmente su estudio de ruido sobre un amplificador no inversor

43

En la figura 217 se muestra el esquema del preamplificador no inversor utilizado evitando el posible ruido inducido en modo comuacuten al situarlo cerca del sensor y usar cables altamente apantallados

SVOV

R12R

(105)

(274)

(866)

(20)

F

igura 217- Pre-amplificador de aislamiento con una configuracioacuten no inversora para obtener una granimpedancia de entrada (Soacutelo se muestran los elementos esenciales)

Considerando al amplificador operacional ideal la resistencia de entrada es infinita y la ganancia de tensioacuten viene dada por

1

21RR

VVA

s

oV +== (215)

La resistencia R2 puede tomar 3 valores diferentes (seleccionable por medio de

un microinterruptor) para poder obtener las amplificaciones de 16 26 y 36 decibelios ya que los 4 decibelios faltantes seraacuten proporcionados como veremos por el filtro de radiofrecuencia en la siguiente etapa Por ello debemos elegir valores de R1 y R2 con una razoacuten de 1895 3881 y 7843 respectivamente y evitando valores altos para no incrementar el ruido teacutermico (Johnson 1927) producido en ellas

Tomando valores comerciales para una tolerancia del 1 06 vatios y un

coeficiente de temperatura de 50ppmordmC hemos disentildeado el circuito con los siguientes valores R1 = 20Ω y R2 = 105 379 y 1245Ω obteniendo ganancias de 1592 2600 y 3602 decibelios respectivamente que podremos elegir en funcioacuten del ruido siacutesmico de sitio (La resistencia R2 se configura en escalera obteniendo su valor como suma acumulativa como se aprecia en la figura 217)

Amplificador Operacional

Realimentacioacuten Serie-Shunt

+

_

+_ A O V + V -( - )

RiRo

Vs

R1R2

Vo

Rin

Figura 218- Amplificador operacional real en configuracioacuten no inversora y su realimentacioacutennegativa serie-shunt seguacuten el esquema de la figura 217

44

Pero si tenemos presente el modelo de baja frecuencia de un amplificador operacional real (Millman 1987) representado en la figura 218 obtenemos las siguientes ecuaciones

( )

( ) ( )21

21211

1 212

1

1

2

1

1

RRRRRRRRRRRRAR

VVA

o

ooiioin

RARR

ARRAR

RAR

RR

s

oV

io

o

o

RR

io

o

io

o

+++++++

=

+++

++==

++

(216)

Comparando las ecuaciones (215) y (216) se puede comprobar faacutecilmente que

para que el amplificador real se comporte de forma cuasi-ideal es necesario disponer de una ganancia (Ao) y resistencia (Ri) diferencial muy altas

Para el amplificador operacional OP27 y con los valores de las resistencias R1

y R2 indicados obtenemos el mismo valor para la ganancia ideal (con un error del 00080 en el peor de los casos) y una resistencia de entrada Rin del orden de 20 GΩ (podemos considerarla como circuito abierto) Por tanto se puede considerar ideal y que no carga al circuito del sensor ya que la resistencia de entrada se encuentra en paralelo con la impedancia de carga del sensor

El efecto de la resistencia de entrada sobre la impedancia de carga del sensor se

puede despreciar en el rango de frecuencias de intereacutes siendo el error relativo para la resistencia de carga y para el condensador inferior al 10-3 ppm

Por tanto podemos considerar que el preamplificador no carga al sistema

(sensor) y es correcto obtener la funcioacuten de transferencia del sistema total por simple multiplicacioacuten de las correspondientes a cada bloque funcional La ecuacioacuten (215) representa la funcioacuten de transferencia para esta etapa

Otros factores que han influido en la eleccioacuten del amplificador operacional

OP27 son su bajo nivel de ruido tanto de tensioacuten como de corriente las bajas corrientes y tensiones de descentrado (ldquooffsetrdquo) Ademaacutes se han tenido presentes el ldquoslew raterdquo o velocidad de crecimiento (SR) y el producto de la ganancia por el ancho de banda ambos deben ser lo maacutes alto posibles

Rodgers (1994) compara el ruido de diversos conjuntos sensor-

preamplificador y en el caso del sensor Mark L-4C los resultados obtenidos con este amplificador operacional resultaron ser adecuados

282 EL FILTO ANTIALIASING Ya hemos comentado que el propio convertidor AD proporciona filtros

antialiasing (bateriacutea de filtros FIR) y ademaacutes que en el modelo maacutes real del sismoacutemetro el polo no dominante (que hemos despreciado ecuacioacuten (25)) actuacutea a partir de las altas frecuencias proporcionando capacidad de antialiasing

A pesar de ello hemos incluido un filtro antialiasing de 2ordm orden utilizando

una seccioacuten Sallen y Key (Millman 1987) con un amplificador operacional en modo

45

no inversor y realimentacioacuten positiva para evitar posibles interferencias de radio frecuencia

Para evitar rizados en la banda de intereacutes se ha optado por el disentildeo de un filtro

paso bajo Butterworth (maacutexima planitud en la banda de paso) y frecuencia de corte suficientemente alta para que en la banda de intereacutes los errores en ganancia y fase se puedan despreciar Obseacutervese que la frecuencia de Nyquist es de 128 KHz ya que el convertidor AD hace un muestreo a 256 Kbits por segundo

La funcioacuten de transferencia para este circuito (representado esquemaacuteticamente

en la figura 219) es

( ) ( )[ ]

a

bF

F

F

RRA

sACRRRCsCCRRAsH

+=

+minus+++=

1

11)(

134322

2143 (217)

inV

R3

Ra

R4

outVRb

C2

C1

Figura 219- Seccioacuten paso-bajo Sallen y Key utilizando un amplificador en configuracioacuten no inversora(realimentacioacuten positiva)

La funcioacuten de transferencia normalizada en frecuencia (wo=1) para un filtro paso bajo Butterworth de 2ordm orden puede encontrarse faacutecilmente en numerosos textos (por ejemplo Millman (1987) y Kuo (1966)) Efectuando una sencilla transformacioacuten obtenemos la expresioacuten del filtro para cualquier frecuencia de corte y ganancia ldquoKrdquo

22

2

2)(

cc

c

wswsKwsH

++= (218)

Comparando las ecuaciones (217) y (218) obtenemos

( ) ( )2143

13432

2143

2

12

1

CCRRACRRRCw

AKCCRR

w

Fc

Fc

minus++=

==

46

Hay que observar que en las ecuaciones anteriores tenemos 2 grados de libertad ya que tenemos 5 incoacutegnitas y 3 ecuaciones Por esta razoacuten es frecuente utilizar resistencias y condensadores de igual valor al objeto de simplificar la fabricacioacuten del circuito Con estas condiciones las ecuaciones se reducen a

( ) FFc AKACR

w

CCRR

=minus==

==

321

13

2143

(219)

Al objeto de que el error en ganancia y en fase dentro de la banda de intereacutes

sea despreciable hemos elegido una frecuencia de corte muy alta fc = 800 Hz pero muy inferior a la frecuencia de Nyquist

Tomando C = 47nF obtenemos un valor para las resistencias de 423kΩ y una

ganancia AF de 15858 (4005 dB) Por tanto la relacioacuten entre las resistencias utilizadas en el lazo de realimentacioacuten es de Ra = 17071 Rb Con objeto de minimizar el nuacutemero de valores utilizados asiacute como su dispersioacuten (razoacuten entre el menor y mayor valor de las resistencias) elegimos Ra = 423kΩ por lo que Rb = 248kΩ

Tomando para las resistencias (tolerancia del 5 y de 066 vatios) y para los

condensadores los valores comerciales maacutes proacuteximos (C1 = C2 = 47nF R3 = R4 = Ra = 4k3 y Rb = 2k4) la funcioacuten de transferencia del filtro resulta ser

22

2

2)(

cceq

cF

wswhswAsH

++= (220)

con una frecuencia de corte de 7875 Hz una ganancia efectiva AF de 15581 (38521 dB) y un amortiguamiento equivalente (heq) de 07209

29 LA RESPUESTA TOTAL DEL SISTEMA

La respuesta global viene dada por el producto de las funciones de transferencia del

sensor preamplificador y filtro antialiasing Si no despreciamos el polo maacutes alejado la funcioacuten de transferencia total viene dada por la siguiente expresioacuten

( )( )( ) 22

2

2222

2

2121)( 2

cceq

cFv

MCG

ooo

L

wswhswAA

sRCsLCswswssCsRGsH

++++++++minus

(221)

donde R = Ri + RL suma de la resistencia interna de la bobina y la resistencia de

carga y C es la capacidad del condensador de carga Pero la ecuacioacuten anterior puede aproximarse por la siguiente dentro del rango de

frecuencias de intereacutes (flt6250Hz) como ya se ha comentado

( )( )( ) FV

eqeqeq

AAwswsps

szsGsH 22

2

2)(

++++primeminus

(222)

47

siendo Grsquo la ganancia del sensor en la banda de paso z el cero real p el polo real dominante weq la nueva frecuencia natural del sistema cargado y ξeq el amortiguamiento efectivo equivalente (resultante del par de polos complejo conjugados)

En la tabla 2VI se muestran los valores de los paraacutemetros de la ecuacioacuten anterior

para los valores sentildealados en los puntos anteriores

Grsquo z p ξeq feq

175643 (4489 dB) 52632 74775 05358 06688 Hz

AV (seleccionable) AF625 (1592 dB) 1995 (2600 dB) 6325 (3602 dB) 156 (385 dB)

Tabla 2VI- Valores nominales de los paraacutemetros de la ecuacioacuten 222 correspondiente al sistema completo sismoacutemetro (con carga capacitiva) preamplificador y filtro La ganancia en tensioacuten del preamplificador se puede

seleccionar entre los tres valores indicados

Por tanto podemos amplificar (preamplificador y filtro) la salida del sensor en 1977

2985 oacute 3987 decibelios valores muy proacuteximos a los inicialmente proyectados Sentildealemos que aunque la frecuencia del teacutermino de 2ordm orden es de 06688 Hz la

frecuencia de corte del sistema es menor debido al efecto del polo y cero reales siendo de 065 Hz

En la figura 220 se muestra el error total cometido al efectuar la aproximacioacuten de la

ecuacioacuten (221) por la (222)

F

de

igura 220- Error relativo () en amplitud y fase cometido al aproximar la ecuacioacuten (221) por la (222) para la funcioacuten de transferencia total del sistema

Como puede apreciarse en la figura el error en amplitud es inferior al 02 (en

cibelios) mientras que en fase no supera el 8 siendo maacutes acusado a altas frecuencias

48

Por tanto para calibrar el instrumento se ajustaraacuten los paraacutemetros de la ecuacioacuten

(222) sobre los datos que se obtengan (ver capiacutetulo de Calibracioacuten) En el apeacutendice A se incluye la lista de componentes utilizados

210 EL RUIDO DEL SENSOR

La sensibilidad del sensor expresa la miacutenima sentildeal que es capaz de detectar Entendiendo por sentildeal tanto los microsismos como el ruido siacutesmico la sensibilidad estaraacute limitada por el ruido generado teacutermicamente en sus elementos disipativos tanto mecaacutenicos como electroacutenicos

El ruido del sensor presenta dos oriacutegenes El movimiento ldquobrownianordquo del sistema

mecaacutenico ldquomasa-muelle-amortiguadorrdquo asociado a la disipacioacuten de energiacutea mecaacutenica en forma de calor y que da cuenta del amortiguamiento de la masa y en segundo lugar el ruido generado en la resistencia interna de la bobina y en el circuito externo asociado (resistencia de carga y resistencia interna del condensador real) que da cuenta del proceso disipativo de la energiacutea eleacutectrica en forma de calor

Ademaacutes tendremos que antildeadir el ruido generado en el preamplificador (ruido de

tensioacuten y corriente del amplificador operacional) y sus resistencias asociadas No incluiremos el ruido generado en el filtro ya que su potencia seraacute al menos unas 400 veces menor (depende de la amplificacioacuten seleccionada) que la generada por el preamplificador y podemos despreciarlo

Aunque los elementos no disipativos no producen ruido las bobinas y condensadores

reales presentan ciertas fugas por lo que el modelo equivalente es el de una bobina o condensador ideal con una resistencia interna en serie o paralelo respectivamente

Esta generacioacuten de ruido es especialmente grave a bajas frecuencias donde la

respuesta del sensor es menor

2101 MOVIMIENTO BROWNIANO En 1827 el botaacutenico ingleacutes Brown observoacute un movimiento erraacutetico en zig-zag

de avance y retroceso de las partiacuteculas de polen suspendidas en el aire La teoriacutea cineacutetica que explica este fenoacutemeno a partir de los choques de las moleacuteculas del medio con las partiacuteculas se desarrolloacute con posterioridad a principios del pasado siglo XX

Tanto la teoriacutea cineacutetica claacutesica como la teoriacutea estadiacutestica de Maxwell-

Boltzmann coinciden en que la energiacutea cineacutetica media de las moleacuteculas es de ldquon2 kB Trdquo donde n es el nuacutemero de grados de libertad kB es la constante de Boltzmann y T la temperatura absoluta (Sears FW y Salinger GL 1980)

De acuerdo con este resultado un peacutendulo mecaacutenico con un grado de libertad

(como el vertical de la figura 21) y en equilibrio teacutermico tiene una energiacutea cineacutetica media dada por Bk T1

2 La explicacioacuten se encuentra en el intercambio de energiacutea

49

que se produce en la colisioacuten de las moleacuteculas con el peacutendulo Si el peacutendulo tuviese maacutes energiacutea acelerariacutea las moleacuteculas que colisionan mientras que si la energiacutea fuese inferior los choques de eacutestas incrementariacutean la aceleracioacuten del peacutendulo

Si aplicamos este principio a la ecuacioacuten 21 sustituyendo el teacutermino de la

izquierda debido al movimiento del suelo por la fuerza ejercida por la colisioacuten de las moleacuteculas sobre el peacutendulo y teniendo en cuenta que el movimiento de las moleacuteculas individuales es independiente e incorrelado podemos deducir (Aki y Richards 1980) la densidad espectral de potencia de la aceleracioacuten equivalente del movimiento browniano

( )Hz

mswM

TkuS ooB

nn

222 8 minus

== ξampamp (223) siendo kB la constante de Boltzmann (138 x 10-23 juliosK) y T la temperatura

absoluta ambiente (293 K) La densidad espectral de potencia del ruido Browniano es independiente de la

frecuencia siendo inversamente proporcional a la masa y directamente proporcional a su amortiguamiento y frecuencia natural

A efectos de contabilizar todos los ruidos presentes a la entrada del

preamplificador debemos convertir el ruido browniano (Snn) a su equivalente densidad espectral de tensioacuten por medio de la siguiente foacutermula (Rodgers 1992 ecuacioacuten 12)

HzV

wSjwTS nn

vvnn

22

2 )( sdot= (224)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica densidad espectral de tensioacuten en la entrada al

preamplificador

2102 RUIDO JOHNSON El ruido Johnson (Johnson 1927)se produce en los elementos disipativos

electroacutenicos esto es en las resistencias y es proporcional a su valor y a la temperatura (medida en escala absoluta) Los condensadores y bobinas son elementos almacenadores de energiacutea por lo que no deberiacutean producir este tipo de ruido pero debido a que los elementos reales presentan resistencia interna asociada podemos considerar a la bobina y al condensador como elementos ideales con una resistencia interna asociada en serie o paralelo respectivamente

Este ruido se origina debido al intercambio aleatorio de energiacutea teacutermica y de

potencial eleacutectrico y de corriente en la resistencia ldquoRrdquo no dependiendo del mecanismo de conduccioacuten y su densidad espectral de potencia es

( )HzV

Bnn TRkJ 24= (225)

50

Utilizando la ecuacioacuten (A27) del apeacutendice A de Rodgers (1992) calculada para un amplificador no inversor obtenemos la siguiente expresioacuten para la densidad espectral de potencia de tensioacuten a la entrada debido al ruido Johnson

[ ] [ ] [ ] thAARR

Binn ZRRTkJVV

Re4 212

21 1

2 ++= sdot (226)

donde Re[Zth] es la componente resistiva de la impedancia equivalente de Theacutevenin del sensor (incluyendo la impedancia de carga) y el subiacutendice ldquoirdquo se refiere a la entrada del preamplificador

Para calcular Zth basta aplicar el teorema de Theacutevenin sobre los terminales de

salida de la figura 22 cambiando la resistencia de carga por la impedancia propuesta (resistencia y condensador serie) Para simplificar los caacutelculos usamos las equivalencias mecaacutenicas y eleacutectricas

Tal y como sentildeala Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

seleccionamos la analogiacutea fuerza-corriente que se muestra en la tabla 2VI ya que cada elemento tiene una clara interpretacioacuten fiacutesica (Byrne 1961)

Sistema mecaacutenico Sistema eleacutectrico

Fuerza (par) Corriente (i) Masa (inercia) Condensador (C)

Coeficiente de friccioacuten viscosa Conductancia (1R) Constante de resorte Admitancia inductiva (1L)

Desplazamiento Enlace de flujo magneacutetico (ψ) Velocidad Tensioacuten (e v)

Tabla 2VI-Magnitudes anaacutelogas en la analogiacutea fuerza-corriente (Ogata 1980 Byrne 1961)

A partir de las ecuaciones (23) y (211) se puede construir el circuito

equivalente del sistema mecaacutenico-eleacutectrico donde la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo del sensor electromagneacutetico (velocidad) viene representada por un transformador (figura 221)

-Vs

M

1k 1 D

1G

L Ri

RL

C

Z th

Vth

Zth

in

respec

Figura 221- Circuito equivalente del transductor de velocidad (analogiacutea fuerza-corriente) y su equivalente de Theacutevenin donde ldquoLrdquo y ldquoRirdquo representan la inductancia y resistencia de la bobina tivamente El generador ldquo-Vsrdquo es la velocidad del suelo (ms-1) donde se ha incluido el signo para que

exista acuerdo en fase mientras que ldquoVthrdquo es su equivalente de Theacutevenin en voltios

51

Al resolver el circuito de la izquierda utilizando las relaciones entre tensiones

e impedancias del transformador ideal (Kuo 1966 paacutegina 263) obtenemos las siguientes expresiones

( )( ) )(2

)(

2

222

sTGs

wswsRLssZ

VsTV

voooiM

G

th

svth

sdot++++

minus=

sdot=

ξ (227)

donde ldquoTv(s)rdquo es la funcioacuten de transferencia del transductor de velocidad dado por la ecuacioacuten (212) Debe observarse que el signo negativo de la impedancia de Theacutevenin compensa el de la funcioacuten de transferencia y que aunque en la expresioacuten no aparezca la impedancia de carga eacutesta interviene en la expresioacuten que toma la funcioacuten de transferencia Por otro lado la expresioacuten para la tensioacuten de Theacutevenin concuerda con la ecuacioacuten (224) como era de esperar para la densidad espectral de tensioacuten equivalente al movimiento browniano expresado en teacuterminos de velocidad

Si bloqueamos la masa (para el Mark L4-C basta con invertir la posicioacuten del

sensor) la impedancia de Theacutevenin toma la siguiente expresioacuten

( )( )1

12 ++

++=

RCsLCsRLsCsRZ iL

th (228)

Debemos puntualizar que en la expresioacuten del ruido debemos utilizar la ecuacioacuten (227) pero la medida de ruido con sensor bloqueado puede realizarse directamente por lo que hemos incluido la expresioacuten a efectos de comprobacioacuten

De los 3 sumandos que componen el ruido Johnson soacutelo el tercero es funcioacuten

de la frecuencia variando proporcionalmente a la parte real de la impedancia de Theacutevenin calculada anteriormente En la figura 222 se muestra la componente disipativa de dicha impedancia ldquoversusrdquo la frecuencia

Figura 222- Impedancia de Theacutevenin en moacutedulo y fase Ademaacutes se representa la parte real (disipativa) y la imaginaria (no disipativa)

52

Podemos observar que la impedancia es principalmente disipativa algo mayor

para bajas frecuencias que para las altas y presenta un ligero aumento (resonancia) en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz)

Si bloqueamos la masa la resonancia desaparece (liacutenea punteada) Aunque no

se ha representado la componente no disipativa (parte imaginaria de la ecuacioacuten (228)) es menor que la componente disipativa

A partir de la curva de fase se observa que presenta efecto capacitivo (corriente

en atraso) entre 06 y 20 Hz mientras que el efecto es inductivo (corriente adelantada respecto a la tensioacuten) para el resto de las frecuencias A muy bajas frecuencias la fase es praacutecticamente nula y la impedancia se comporta como una resistencia praacutecticamente pura

En al caso de bloqueo de la masa el comportamiento es algo diferente El

comportamiento presenta efecto capacitivo hasta los 9 Hz mientras que para frecuencias mayores presenta un efecto inductivo Al igual que en el caso sin bloqueo a muy bajas frecuencias se comporta como una resistencia pura la principal diferencia estriba en que con el sensor bloqueado la tendencia es capacitiva (fase negativa aunque muy pequentildea)

2103 RUIDO DE TENSION EN EL PREAMPLIFICADOR El modelo de ruido para un amplificador no inversor lo podemos encontrar en

Rodgers (1992 apeacutendice A) y que presentamos en la figura 223

thV ooV

R12R

Rth

nnVnn-I

nn+I

Figura 223- Modelo de ruido de tensioacuten y corriente para un amplificador no inversor Todas las variables(excepto Vth) son densidades espectrales de potencia El subiacutendice ldquonnrdquo se refiere a los terminales de

entrada mientras que el subiacutendice ldquooordquo estaacute relacionado con la salida

53

La densidad espectral de potencia del ruido de tensioacuten referida a la entrada la

encontramos en Rodgers (1992 ecuacioacuten A17)

nnvnn VE = (229)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica ruido de tensioacuten La densidad espectral de ruido de tensioacuten para el amplificador operacional OP27 viene dada por

HzfeffeE ceHz

nVno

cenonn 72312 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (230)

2104 RUIDO DE CORRIENTE EN EL PREAMPLIFICADOR Para un amplificador operacional no inversor la corriente del ruido (Inn+) fluye

a traveacutes del sismoacutemetro (Rodgers 1992 apeacutendices A y B) y por tanto la densidad espectral de tensioacuten generada por la corriente de ruido es

nnthnnthnninn IZRR

RRIZIRR

RRE sdot⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

⎡+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+

=sdot+sdot⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

= +minus2

2

21

2122

21

21 (231)

donde el subiacutendice ldquoirdquo indica que la densidad espectral de ruido es generada por le corriente y hemos asumido que Inn+ = Inn- = Inn (Rodgers 1992)

En el caso del amplificador operacional OP27 la densidad espectral de

corriente viene dada por la siguiente expresioacuten

HzfiffiI ciHz

pAno

cinonn 1404012 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (232)

El ruido de corriente tomaraacute distinto valor para el caso de masa bloqueada del

que en realidad corresponde pero como ya hemos mencionado la medida con bloqueo de la masa es directa y sirve a modo de comprobacioacuten de caacutelculos

2105 EL RUIDO TOTAL DEL SENSOR El ruido total por tanto es la suma del ruido browniano de la masa el ruido

Jonhson generado en las resistencias y del ruido de tensioacuten y corriente del operacional utilizado

Debido a que los ruidos los hemos supuesto incorrelados se verifica el

principio de adicioacuten de potencias y por ello los hemos tratado de forma independiente

54

Por tanto la densidad espectral de ruido expresados en teacuterminos de tensioacuten a la entrada del preamplificador responde a la siguiente ecuacioacuten

innvnninnvnnvv EEJSP +++= (233)

Los sumandos de la ecuacioacuten anterior vienen dados por las ecuaciones (224)

(226) (229) y (231) respectivamente Conviene sentildealar que la expresioacuten para la impedancia de Theacutevenin (ecuacioacuten

(227)) variacutea si bloqueamos la masa (ecuacioacuten (228)) afectando tanto al ruido Johnson como al de corriente del operacional

Los modelos de ruido de tensioacuten y corriente del amplificador operacional

OP27 dados por las ecuaciones (230) y (232) respectivamente se han tomado de Rodgers (1992) y concuerdan con las especificaciones de Texas Instruments (2000)

En las figuras 224 y 225 se muestra la densidad espectral del ruido total y la

contribucioacuten de cada uno de los sumandos calculadas para la combinacioacuten del sensor Mark L4-C con el preamplificador no inversor OP27 sin y con bloqueo de la masa respectivamente Al objeto de poder compararlo con el ruido siacutesmico se presentan ademaacutes las curvas correspondientes a los modelos de alto y bajo ruido de Peterson

Figura 224- Densidad espectral de ruido expresado en teacuterminos de voltaje a la entrada delpreamplificador junto al modelo de bajo y alto ruido de Peterson Sensor sin bloquear

55

amsel

cordoRo

en frepre

hemThsierea

lim(cosegreclos

Figura 225- Densidad espectral de ruido medida en voltaje a la entrada del preamplificador conel sensor bloqueado Para comparacioacuten se presenta el NLNM y NHNM

Aunque las curvas de las figuras anteriores han sido calculadas para la maacutexima plificacioacuten la variacioacuten para las otras dos amplificaciones que pueden ser eccionadas es despreciable

Como puede apreciarse a bajas frecuencias domina el ruido generado por el de

riente del amplificador operacional utilizado mientras que para altas frecuencias mina el ruido Johnson coincidiendo con los resultados de Riedesel et al (1990) y dgers (1992 y 1994)

El efecto de la resonancia en el valor de la impedancia de Theacutevenin (analizado

el punto 2102) no es importante debido a que se presenta en el rango de cuencias del pico del ruido microsiacutesmico por lo que este efecto en el ruido del amplificador es inferior al ruido siacutesmico

El teacutermino que tiene mayor influencia en el ruido Johnson para el disentildeo que

os utilizado es el producido por la componente disipativa de la impedancia de eacutevenin es decir el producido por combinacioacuten del sensor e impedancia de carga ndo unas 1000 veces mayor que el correspondiente a las resistencias de la limentacioacuten del operacional

En ausencia de preamplificador el ruido es principalmente tipo Johnson y

ita la capacidad del sensor para el estudio del ruido siacutesmico A bajas frecuencias rte del ruido Johnson con la curva NLNM) el liacutemite se presenta en 005 Hz (20 undos) para un Mark L4-C (Havskov y Alguacil 2003) Este liacutemite se encuentra ortado por el ruido generado en el preamplificador hasta 01 Hz coincidiendo con resultados de Rodgers (1992 y 1994)

56

Anaacutelogamente podemos observar que el Mark L4-C sin amplificador no puede

resolver el ruido siacutesmico a partir de unos 15 Hz Nuevamente el ruido generado por el preamplificador lo recorta hasta los 11Hz pero en este caso la diferencia no es tan apreciable

Riedesel et al (1990) obtiene mejores resultados con el operacional icl421de

General Electric que con el OP27 de Texas Instruments (antiguamente de Precision Monolitics) presentando un liacutemite inferior de 006 Hz pero debemos observar que utiliza una configuracioacuten inversora en el preamplificador en ambos casos

Rodgers (1992 y 1994) estudia el ruido para el caso del operacional OP27 no

inversor obteniendo resultados similares Se hace notar que si el ruido siacutesmico presente se ajusta al modelo de alto ruido

de Peterson (NHNM) el ancho de banda en el que el Mark L4-C puede observarlo aumenta considerablemente desde 0025Hz (40 segundos) hasta maacutes allaacute de los 100 Hz Como ya se comentoacute en el punto 28 (figura 216) el ruido siacutesmico esperado para las estaciones de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho presenta una densidad espectral intermedia entre el modelo de bajo y alto ruido Por ello podemos esperar resolver el ruido siacutesmico maacutes allaacute de los 10 segundos y por encima de los 11 Hz

En la figura 226 se muestra la densidad espectral en aceleracioacuten del ruido y de

los modelos de Peterson ya que es la forma maacutes utilizada en muchas de las referencias Debe observarse que las conclusiones no variacutean ya que la uacutenica diferencia con la figura 224 es que todas las curvas se dividen por el cuadrado de la funcioacuten de transferencia y se multiplican por el cuadrado de la frecuencia angular (paso de densidad espectral de velocidad a la correspondiente en aceleracioacuten)

Figura 226- Densidad espectral de ruido en aceleracioacuten frente a los modelos de ruido de Peterson (NLNM y NHLM)

57

En la figura se observa que el ruido browniano es despreciable frente al ruido

total en todo el espectro Ademaacutes se mantiene inferior a cualquiera de las demaacutes contribuciones excepto en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz) que es del mismo orden que el ruido de tensioacuten originado por el amplificador operacional OP27

En definitiva hemos modificado los disentildeos usualmente empleados en dos

sentidos introduccioacuten de un condensador en serie con la resistencia de carga y la configuracioacuten no inversora del preamplificador

El efecto que produce el condensador sobre el ruido radica principalmente en

un ligero aumento del ruido Johnson a bajas frecuencias despreciable debido a que en este rango de frecuencias domina el ruido de corriente del amplificador operacional

En cuanto a la configuracioacuten no inversora provoca que la corriente fluya por el

sensor aumentando el ruido de corriente ldquoEnnirdquo pero se compensa por el uso de resistencias maacutes pequentildeas y al hecho de tener una impedancia de entrada muy alta

Finalmente destacar que la configuracioacuten utilizada aumenta el ancho de banda

del sensor manteniendo la misma ganancia para altas frecuencias y aumentaacutendola en el orden de 5 dB en las bajas (inferiores a la frecuencia de corte) sin incrementar de forma apreciable el ruido total

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60

CAPITULO 3

SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31Introduccioacuten 62 32Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

33El convertidor AD sigma-delta 67

331 Sobremuestreo 69 332 Filtros anialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystal 71

34Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 74

341 El protocolo EPP 74 342 La interface Serie-Paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35Sincronismo y base de tiempos 83 36La fuente de alimentacioacuten 84 37Bibliografiacutea 86

61

31 INTRODUCCIOacuteN

Los sistemas de adquisicioacuten podemos clasificarlos en tres categoriacuteas baacutesicas (Trnkoczy et al 2002) atendiendo a la tecnologiacutea utilizada analoacutegicos mixtos y digitales

bull Los sistemas de adquisicioacuten analoacutegica trabajan con variables eleacutectrico-mecaacutenicas registrando las sentildeales sobre papel o cinta Presentan un bajo margen dinaacutemico y poca resolucioacuten Estos sistemas pueden ser portaacutetiles como el sistema desarrollado por Prothero et al (1971) o bien operar por telemetriacutea como la red CALNET (Bakun et al 1994) en sus inicios Actualmente se encuentra en desuso aunque todaviacutea los podemos encontrar formando parte de sistemas mixtos como por ejemplo en la red de corto periodo del ROA y la RSUG (Red siacutesmica de la Universidad de Granada) que mantienen el registro sobre tambor principalmente por tradicioacuten

bull Los sistemas mixtos utilizan sistemas analoacutegicos hasta la recepcioacuten de datos en la estacioacuten Central (normalmente viacutea radio) donde se efectuacutea la conversioacuten a digital tras demultiplexar las sentildeales Posteriormente los datos son procesados y archivados digitalmente utilizando un PC Aunque tambieacuten presentan un bajo rango dinaacutemico presentan la ventaja de beneficiarse de las teacutecnicas de procesado digital y su bajo coste Muchas redes locales de corto periodo utilizan este tipo de sistemas como las ya mencionadas del ROA y RSUG (Alguacil 1986) aunque no se utilizan en nuevas instalaciones

bull En los sistemas digitales uacutenicamente el sensor y su electroacutenica asociada son analoacutegicos El rango dinaacutemico suele ser mucho mayor que en los sistemas anteriores dependiendo principalmente del convertidor AD utilizado desde 72 dB (12 bits) hasta 140 dB (24 bits) Estos sistemas se desarrollaron a partir de finales de los 70 paralelamente a la difusioacuten y desarrollo de los ordenadores personales Un buen ejemplo es el descrito por Bolt et al (1988) utilizado en la red BDSN (Berkley Digital Seismograph Network) o por Muntildeoz et al (1986) para una red siacutesmica digital portaacutetil capaz de operar durante una crisis volcaacutenica La capacidad de proceso el consumo de potencia y la resolucioacuten de los conversores ha evolucionado de forma que hoy en diacutea los disentildeos son mucho maacutes potentes y versaacutetiles

Como ya hemos mencionado en los sistemas digitales soacutelo el sensor y su electroacutenica

continuacutean siendo analoacutegicos El diagrama de bloques se representa en la figura 31

Figura 3 1- Diagrama de bloques de un sistema de adquisicioacuten digital moderno La entrada del sensor se refiere a la salida de los amplificadores analoacutegicos con sus filtros (incluyendo el filtro antialiasing) El GPS

puede estar conectado bien al digitizador bien al ordenador (Havskov y Alguacil 2003)

62

32 CONVERSION ANALOGICO-DIGITAL

Como se observa en la figura 31 el primer paso que debemos efectuar es la

conversioacuten a forma digital de la salida analoacutegica del sistema sensor Debemos observar que con el teacutermino digital nos referiremos (al igual que en la mayoriacutea de textos) a su acepcioacuten general es decir a una sentildeal discreta (muestreada a intervalos de tiempo) y digital (amplitud cuantizada en niveles discretos)

El proceso de conversioacuten analoacutegico-digital involucra por tanto dos procesos

Primero debemos muestrear la sentildeal en determinados instantes de tiempos y en segundo lugar debemos traducir la amplitud de la muestra a un valor numeacuterico siguiendo un determinado coacutedigo es decir cuantificar o digitalizar

321 TEOREMA DE MUESTREO (DISCRETIZACION)

La operacioacuten de muestreo de una sentildeal viene definida por la ecuacioacuten

suminfin

minusinfin=

+=n

nTttfnTf )()()( δ (31)

Pero para que la sentildeal f(t) pueda ser reconstruida a partir de sus muestras el

teorema de muestreo impone que la sentildeal no debe tener energiacutea por encima de la mitad de la denominada ldquofrecuencia de Nyquistrdquo (normalmente coincide con la frecuencia de muestreo ldquo Tfm ∆= 1 ldquo) Dicho de otra forma si queremos muestrear una sentildeal de banda limitada ldquoWrdquo debemos elegir una frecuencia de muestreo de al menos el doble de la frecuencia mayor de las componentes espectrales de la sentildeal (frecuencia de Nyquist fN=2W)

Cuando la sentildeal no sea limitada en banda o la frecuencia de muestreo sea

inferior a la de Nyquist se produce el fenoacutemeno denominado ldquoaliasingrdquo o solape Este fenoacutemeno que se evita utilizando filtros ldquoantialiasingrdquo es ampliamente conocido y es explicado en detalle en numerosos textos como por ejemplo Scherbaum (1996) y Hernando Raacutebanos (1982)

En la praacutectica si el espectro de la sentildeal tiende asintoacuteticamente a cero y

elegimos una frecuencia de muestreo suficientemente alta el efecto de solapamiento puede ser despreciado

Debemos observar que la secuencia infinita de muestras ldquof(nT)rdquo de la ecuacioacuten

(31) toma los valores originales de la amplitud de la sentildeal en los instantes muestreados y por tanto la amplitud puede tomar cualquier valor real (analoacutegico)

En la figura 32 se muestra graacuteficamente todo el proceso de muestreo tanto en

el plano temporal como su equivalencia en el dominio de la frecuencia Supondremos que la sentildeal se ha cuantizado y se incluye la interpretacioacuten de la transformada discreta de Fourier

Otro aspecto importante que se ha tenido en cuenta radica en el hecho de que

siempre trabajamos con ventanas temporales de mayor o menor duracioacuten y no con la sentildeal muestreada que seriacutea de duracioacuten infinita

63

x(t)

t

|x(t)|

f

f

f

f

f

f

f

t

t

t

t

t

t

( a )

( b )

( c )

( d )

( e )

( f )

( g )

Figura 3 2- Esquema del proceso de muestreo visto desde el plano temporal (izquierda) y del de la frecuencia (derecha) a) Sentildeal original b) Tren de impulsos a intervalos ∆T c) Resultado de la multiplicacioacuten

temporal de ldquoardquo y ldquobrdquo d) Ventana temporal (fichero) e) Multiplicacioacuten temporal de ldquocrdquo y ldquodrdquo f) Tren de deltas en frecuencia g) Multiplicacioacuten en frecuencia de ldquoerdquo y ldquofrdquo (Hernando Raacutebanos 1982)

64

El efecto de ldquoventanearrdquo la sentildeal en el dominio del tiempo se corresponde con

la convolucioacuten en el dominio de la frecuencia del espectro de la sentildeal con una funcioacuten ldquosincrdquo cuyo ancho es inversamente proporcional a la duracioacuten ldquoτrdquo de la ventana Ya que la funcioacuten delta se puede interpretar como el liacutemite de la funcioacuten ldquosincrdquo cuando ldquo1τ rarr 0rdquo el error cometido en el caacutelculo del espectro seraacute menor cuanto mayor sea la duracioacuten de la ventana

Finalmente debemos observar que aunque la sentildeal es discreta su espectro es

continuo Al efectuar la transformada discreta de Fourier muestreamos de hecho el espectro de la sentildeal en el dominio de la frecuencia El resultado equivale a suponer que la sentildeal ldquoventaneadardquo es perioacutedica (figura 32 g)

322 MUESTREO PRACTICO

En la praacutectica es imposible implementar un delta de Dirac efectuaacutendose el muestreo real mediante un pulso de muy corta duracioacuten muestreo instantaacuteneo Desde el punto de vista de la transformada de Fourier esto significa convolucionar el espectro de la sentildeal original no con un tren o ldquopeinerdquo de deltas sino con un peine de funciones ldquosincrdquo Es el denominado efecto de apertura por el que el espectro aparece modulado por una funcioacuten ldquosincrdquo (muestreo instantaacuteneo) que seraacute menos acusado cuanto menor sea la duracioacuten del pulso muestreador

sumsum minussdot=hArrminussdot=m

sspim

pi mffXfPffXmTtpmTxtx )()()()()()( (32)

donde ldquoxpi(t)rdquo es la sentildeal muestreada T y fs son el intervalo y la frecuencia de muestreo respectivamente ldquop(t)rdquo es el pulso muestreador y ldquoP(f)rdquo su correspondiente espectro

El tren de pulsos muestreadores se ven multiplicados por la muestra de la sentildeal

en el instante correspondiente En frecuencia el espectro perioacutedico de la sentildeal muestreada se ve modulado por la forma del espectro del pulso muestreador

Otra forma de realizar el muestreo praacutectico es el denominado muestreo natural

donde el espectro no se ve distorsionado aunque en cada armoacutenico aparezca multiplicados por un factor de escala (Hernando Raacutebanos 1982)

sumsum minussdotsdot=hArrminussdot=m

ssspnm

pn mffXmfPffXmTtptxtx )()()()()()( (33)

Podemos ver como el tren de pulsos se encuentra multiplicado por la sentildeal

original y no por su muestra mientras que en el plano de la frecuencia el espectro se encuentra multiplicado por un factor de escala constante pero que variacutea de un armoacutenico a otro

A pesar de los efectos mencionados si el muestreo se ha efectuado

correctamente (teorema de muestreo) siempre podriacuteamos recuperar la sentildeal original analoacutegica mediante el filtro interpolador adecuado

65

323 CUANTIZACION O DIGITALIZACION

El proceso de cuantizacioacuten se encarga de traducir la amplitud (todaviacutea

analoacutegica) a un valor numeacuterico siguiendo un coacutedigo binario En la figura 33 se muestra un simple ADC que traduciriacutea la tensioacuten analoacutegica

ldquoVINrdquo a un valor numeacuterico representado por 2 bits

e

Figura 3 3- Esquema de un ADC de 2 bits VIN representa la tensioacuten de la sentildeal que deseamos cuantizar VRef s el voltaje de referencia L1 L2 y L3 son las salidas de los respectivos comparadores que es codificado en los

dos bits de salida B0 y B1 (Havskov y Alguacil 2003)

Como podemos observar se compara la tensioacuten de entrada con tres tensiones generadas a partir de la tensioacuten de referencia VRef Si la tensioacuten de entrada es mayor o igual que una de estas tensiones (pe la correspondiente a L2) tambieacuten seraacute mayor que las de menor valor por ello soacutelo hay 4 combinaciones o estados posibles para L1 L2 y L3 El codificador traduce estos cuatro estados posibles representaacutendolos en binario con dos bits

Aunque en nuestro ejemplo soacutelo hemos utilizado tensiones positivas el

cuantizador debe poder evaluar tanto voltajes positivos como negativos El problema presenta varias soluciones pe antildeadir otro ADC con referencia negativa o sumar a la sentildeal de entrada la mitad de la tensioacuten de referencia La codificacioacuten binaria se realiza en la mayoriacutea de los casos en complemento a dos representando asiacute tanto nuacutemeros positivos como negativos Para un convertidor de n bits obtenemos 2n-1 cuentas negativas y 2n-1 positivas (incluyendo el cero)

Muchos convertidores AD reales realizan ambos procesos en un solo circuito

integrado aunque algunos requieren un circuito ldquoSample and Holdrdquo para mantener la tensioacuten de la muestra inalterable mientras se realiza el proceso de cuantizacioacuten

324 RUIDO DE CUANTIZACION

La tensioacuten correspondiente al bit menos significativo (LSB) es el ldquocuantumrdquo o salto de tensioacuten entre dos valores binarios consecutivos

nFSVQ

2= (34)

66

siendo ldquonrdquo el nuacutemero de bits y ldquoVFSrdquo el fondo de escala desde el miacutenimo valor negativo al maacuteximo positivo

Al cuantificar en niveles discretos se comete un error de redondeo o

cuantizacioacuten La densidad de probabilidad del error es plana entre plusmnQ2 lo que representa un ruido blanco de varianza Q212 (Scherbaum 1996)

En la figura 34 se muestra el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con una

tensioacuten de referencia de 10 voltios en funcioacuten de la tensioacuten de entrada asiacute como el error cometido

Figura 3 4- Relacioacuten entre la tensioacuten de entrada y el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con tensioacuten de referencia de 10 voltios En la figura inferior se muestra el error siendo Q el valor de un cuantum (LSB)

33 EL CONVERTIDOR AD SIGMA-DELTA

La teacutecnica utilizada por los convertidores Sigma-Delta se basa en una integracioacuten continua y sobremuestreo (modulador) en combinacioacuten con filtros digitales paso-bajo

En la figura 35 se muestra el diagrama de bloques de un convertidor Delta-Sigma de

una etapa asiacute como la salida digital despueacutes del proceso de filtrado y decimacioacuten Los elementos baacutesicos son un sumador el integrador un ADC (de baja resolucioacuten

usualmente de 1 bit) y un DAC de 1 bit (convertidor digital-analoacutegico) El integrador funciona como un filtro paso bajo (en los convertidores reales

normalmente se componen de varias etapas) La componente DC de la salida del circuito sumador (amplificador diferencial) presenta un gran problema por lo que en realidad se disentildean como filtros paso banda con una frecuencia de corte pasa alta suficientemente baja (Havskov y Alguacil (2003) box 41)

El caso representado en la figura 35 se refiere a un ADC de plusmn1V de fondo de escala

empleando como sentildeal de entrada un sismo sinteacutetico de alta resolucioacuten (mayor de 22 bits) y suponiendo un muestreo de 8Kbitss para el modulador El convertidor DA de 1bit situado en el lazo de realimentacioacuten proporciona plusmn1V para un bit uno o cero respectivamente Ejemplos numeacutericos asiacute como una explicacioacuten completa del proceso pueden encontrarse en Havskov y Alguacil (2003 paacuteginas 90-92)

67

Circ

uito

Sum

ad

or

Inte

gra

do

rA

DC

1 b

it

DAC 1b

it

Filtr

os

dig

itale

s+

-

Entr

ad

aAn

aloacute

gic

aSa

lida

Dig

ital

Figura 3 5- Esquema de un convertidor Delta-Sigma de una etapa con un rango de conversioacuten de plusmn 1V yuna relacioacuten de decimacioacuten de 80

68

El filtrado digital se ha realizado en dos etapas con filtros FIR paso bajo de 50 puntos y una frecuencia de corte de ldquo08R fmrdquo donde ldquoRrdquo es el factor de decimacioacuten en cada etapa y ldquofmrdquo es la frecuencia de muestreo de la entrada al filtro La velocidad de muestreo finalmente obtenida es de 100 mps (factor de decimacioacuten total de 80)

Debe observarse que todas las sentildeales representadas en la figura son analoacutegicas

excepto las salidas del convertidor AD (ADC de 1 bit) y la correspondiente salida de la fase de filtrado y decimacioacuten Esta uacuteltima se ha escalado para representar la tensioacuten correspondiente en lugar del nuacutemero de cuentas al objeto de compararla con la entrada original

La resolucioacuten de la sentildeal de salida es de 66 bits algo superior a la teoacuterica (como

veremos) debido a que la fase de filtrado se ha efectuado utilizando la maacutexima resolucioacuten del ordenador

331 SOBREMUESTREO

La razoacuten sentildeal-ruido (SNR) de un conversor AD ideal viene dada por (Texas Instruments 1998)

761026)( +sdotasymp NdBSNRmax (35)

siendo N el nuacutemero de bits Ya que el ruido de cuantizacioacuten es independiente de la velocidad de muestreo

(Asch 2002) al sobremuestrear extendemos la potencia del ruido sobre un mayor ancho de banda Al filtrar la sentildeal sobre la banda de intereacutes eliminando el ruido en las frecuencias maacutes altas incrementamos la SNR

)(log10761026)( 10 kNdBSNRmax sdot++sdotasymp (36) Comparando las ecuaciones (35) y (36) es faacutecil deducir la relacioacuten entre el

incremento en resolucioacuten (nuacutemero de bits) y el factor de decimacioacuten En la figura 36 se ilustran ambos efectos

Figura 3 6- Reduccioacuten de la potencia de ruido en un sistema sobremuestreado y relacioacuten entre el incremento del SNR y el factor de decimacioacuten En la tabla se indican para los valores de ldquokrdquo sentildealados con ciacuterculos en la

figura los incrementos del SNR y del nuacutemero de bits sobre el sistema original (Asch 2002)

69

Como puede verse en la tabla de la figura en el caso de un valor de k=80 como el utilizado en el ejemplo anterior la resolucioacuten final teoacuterica seriacutea de 416 bits en lugar de los 66 bits mencionados

332 FILTROS ANTIALIASING FIR

Havskov y Alguacil (2003) muestran como los filtros antialiasing analoacutegicos con gran atenuacioacuten en la banda de rechazo necesarios con ADCrsquos de alta resolucioacuten son difiacuteciles de implementar La teacutecnica de sobremuestreo permite suavizar las restricciones impuestas a estos filtros Incluso el integrador de un ADC Sigma-Delta realiza funciones de filtro paso bajo pero la sentildeal sobremuestreada necesita de filtros antialiasing (loacutegicamente digitales) previos a la decimacioacuten

Cualquier filtro digital lineal y causal presenta una funcioacuten de transferencia en

el dominio de la transformada ldquozrdquo de la siguiente forma

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

++++++

=+

==

sum

sumK

K1

1

11

1

0

11)()()( (37)

donde siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo La correspondiente ecuacioacuten de diferencias viene dada por

[ ] [ ] [ ]sumsum==

minussdotminusminussdot=N

kk

M

jj knyajnxbny

10 (38)

Las ecuaciones (37) y (38) definen filtros realimentados denominados IIR

por tener una respuesta impulsiva infinita Si los coeficientes ldquoakrdquo son nulos filtros FIR la salida del filtro soacutelo dependeraacute de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (con una duracioacuten de M muestras)

Aunque los filtros FIR requieren un gran nuacutemero de coeficientes para obtener

respuestas con cortes abruptos presentan la ventaja de ser siempre estables Ademaacutes los filtros de fase lineal o nula son faacuteciles de implementar

Scherbaum (1996) sentildeala que las teacutecnicas usualmente utilizadas limitan el

nuacutemero de coeficientes de los filtros FIR a un maacuteximo de 100 Esta limitacioacuten hace que en la mayoriacutea de los casos la decimacioacuten se efectuacutee en varias etapas

La mayoriacutea de los ADCrsquos utilizan filtros FIR de fase lineal o fase cero pero

presentan el conocido fenoacutemeno de generacioacuten de artefactos precursores no siempre faacutecilmente identificables que pueden ser corregidos a posteriori (Scherbaum y Bouin 1997 Scherbaum 1997 [1] y [2]) Son los denominados filtros ldquoacausalesrdquo y su ecuacioacuten de diferencias (Havskov y Alguacil 2003) semejante a (38) es

[ ] [summinus

=

minussdot=minus1

02

M

jj

M jnxbny ] (39)

70

donde la salida no soacutelo depende de las muestras previas sino tambieacuten de muestras posteriores

333 EL CONVERTIDOR CS5323CS5322 DE CRYSTAL

El modulador analoacutegico CS5323 junto con el filtro digital CS5322 funcionan como un convertidor de alta resolucioacuten de 24 bits basados en la modulacioacuten Delta-Sigma (Crystal 1995)

El modulador CS5323 utiliza una arquitectura de 4ordm orden con un conversor

AD de 1 bit y sobremuestreo de 256 Kmuestras por segundo (frecuencia de reloj de 1024 MHz)

El CS5322 implementa 3 filtros FIR antialiasing de fase lineal que aplica en

cascada con la correspondiente decimacioacuten La salida se puede seleccionar para los siguientes periodos 16 8 4 2 1 05 y 025 milisegundos (DECA DECB y DECC del Switch S1)

En el disentildeo del prototipo se ha utilizado un esquema electroacutenico (en la figura

37 se muestra el circuito utilizado y el listado de componentes puede encontrarse en el apeacutendice A) siguiendo las recomendaciones y las especificaciones teacutecnicas del conversor asiacute como de la tarjeta de evaluacioacuten CDB5323 (Cirrus Logic 1998)

Se ha fijado la frecuencia de reloj en 1024 MHz seleccionaacutendose una

velocidad de muestreo de 125 mps (Swicth S1 DECA=1 DECB=0 y DECC=0) siendo el valor tiacutepico del rango dinaacutemico de 129 dB

Para la frecuencia de muestreo seleccionada el conjunto de filtros FIR

presentan una banda cuasi-plana hasta los 466 Hz (con un rizado inferior a 01 dB) y una frecuencia de corte (-3dB) de 515 Hz La banda eliminada se mantiene por debajo de ldquo-130 dBrdquo

La accioacuten de los filtros FIR presenta un retardo de grupo constante de 232

milisegundos (valor teoacuterico retardo de 29 muestras) que deberaacute ser corregido a posteriori (Crystal 1995)

El rango de conversioacuten (fondo de escala) es de plusmn10V (VREF = +10 V) con una

corriente de entrada de 1 mA en el pin 4 (IREF) del modulador analoacutegico CS5323 El circuito presenta ligeras modificaciones sobre el indicado por Cirrus Logic

(1998) Principalmente en lo que se refiere al control de las sentildeales de reinicializacioacuten (reset RST) y sincronismo (SYNC) necesarias para iniciar el proceso de conversioacuten

El conector de salida presenta las sentildeales correspondientes a los datos serie

(SOD) las sentildeales de reloj (SCLK y CLK) la sentildeal de dato disponible (DRDY) y las sentildeales de entrada mencionadas de reset y sincronismo

Se han incluido 4 puntos de test para las alimentaciones (puntos Tp1 a TP4) y

otros tantos para las sentildeales de salida ldquoSOD SCKL CLK y nDRDYrdquo)

71

++ R

5

R6

R7

R9

R10

R11

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

SENtilde

AL

R12

C10

+

C11

C12

C13

C14

C15

+C16

228

22

1510 5

U3

VA+

(+5V

)

Tp1

AG

ND

Vref

(10V

)T

p2

R8

VA-

(-5V

)

Tp3

C17+

C18

228

22

1510 5

U4

U5C

LK

J2

14 178

1 7814

C19

DECA

DECB

DECC

PWDN

HnS

CSEL

TDATA

U6

S2U

SEO

R

OR

CA

L

SID

nER

RO

R

RSE

L

nCS

Rn

W

R16

C20

R15

S1

C21

Tp4

VD

(+5V

)

U7

DG

ND

R17

R18

J3C22

R19

R14

R13

R20

C23RST

SYN

C

R21

+

C24

J4SOD

SCLK

____

__D

RD

Y

SYNCRST

+5V

+5V

SOD SC

LK

______DRDY

1 7814U8

1 7814CLK

Figura 3 7- Esquema electroacutenico del AD

72

Ademaacutes del retardo producido por los filtros FIR existe un retardo hardware en

las sentildeales presentes en el conector J4 de 8 ns para la sentildeal nDRDY y 16 ns para las sentildeales SCLK CLK y los datos serie SOD

La sentildeal nDRDY seraacute utilizada para la datacioacuten de la muestra por lo que hay

que tener presente que se encuentra invertida (loacutegica negativa) respecto a la original producida por el integrado CS5322 y tiene una duracioacuten de 234375 micros plusmn 25 ns

Como ya hemos mencionado el CS5322 se encarga de los procesos de filtrado

y decimacioacuten (figura 38) pudiendo encontrar los coeficientes de los 3 filtros FIR en Johnston (1996)

Como se aprecia en el esquema de filtrado el FIR 2 puede programarse para obtener diversos factores de decimacioacuten mientras que los FIR 1 y 3 presentan un factor de decimacioacuten fijo de 8 y 2 respectivamente El FIR 2 actuacutea hasta nueve veces de forma recurrente y decima los datos en un factor de dos en cada paso Los resultados son almacenados en 9 registros de 50 bits El FIR 3 actuacutea sobre el registro correspondiente para obtener la frecuencia de muestreo seleccionada situando su salida en el registro serie de salida de 24 bits

Asch (2002) analiza la pareja CS53215322 utilizada por los sistemas de

adquisicioacuten de Reftek y Guumlralp El modulador CS5321 es semejante al utilizado en este trabajo pero con un fondo de escala de plusmn5V Ademaacutes los sistemas de adquisicioacuten mencionados utilizan una frecuencia de reloj de 512 kHz

La respuesta de total de los filtros para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

utilizando un reloj de 1024 MHz puede encontrarse en las figuras 1 y 3 de las caracteriacutesticas teacutecnicas (Crystal 1995)

Figura 3 8- Diagrama de bloques de los filtros digitales FIR implementados en el CS 5322 (Johnston 1996)

73

34 ADQUISICIOacuteN DE DATOS POR EL PUERTO PARALELO

El puerto paralelo de cualquier PC consiste en 17 liacuteneas de sentildeales y 8 de masa Estas sentildeales se dividen en 3 grupos

bull Liacuteneas de control (4 liacuteneas) siempre de salida (visto desde el PC) bull Liacuteneas de estado (5 liacuteneas) son de entrada bull Liacuteneas de datos (8 liacuteneas 1 byte) originalmente de salida aunque actualmente

son de entrada-salida (dependiendo del modo seleccionado) Originalmente el puerto paralelo se disentildeoacute para el control de impresoras por lo que

las liacuteneas de datos eran uacutenicamente de salida (modo SPP) pero en 1994 se aprueba el estaacutendar IEEE 1284 que permite la bidireccionalidad del puerto Diversas resentildeas histoacutericas pueden encontrarse faacutecilmente por ejemplo en Yoson (2002) y en Warp Nine Engineering (2002)

Este estaacutendar presenta dos niveles (Texas Instruments 1999) compatibles con la

interface original El primero utiliza una configuracioacuten ldquoopen drainrdquo mientras que el segundo emplea la denominada configuracioacuten ldquototem-polerdquo que permite una mayor longitud de cable y velocidades maacutes altas

El estaacutendar define 5 modos de transferencia de datos ampliamente conocidos y que

pueden ser encontrados faacutecilmente nuevamente recomendaremos la descripcioacuten efectuada por Yoson (2002) y Warp Nine Engineering (2002)

De todos ellos hemos seleccionado el modo EPP (Enhanced Parallel Port) que

permite una transferencia de datos bidireccional a alta velocidad y es el recomendado Texas Instruments (1999) y Warp Nine Engineering (2002) para adquisicioacuten de datos

341 EL PROTOCOLO EPP

El protocolo EPP permite la transferencia bidireccional tanto de datos como de direcciones Cada transferencia se realiza en un solo ciclo del bus logrando velocidades de transferencia entre 500KB y 2MB por segundo (Warp Nine Engineering 2002) ya que el ciclo es controlado por hardware al contrario que en los puertos estaacutendar SPP (modo byte)

Yoson (2002) sentildeala que la direccioacuten del puerto EPP no puede ser la 3BCh ya

que eacutesta corresponde al antiguo puerto SPP y no puede proporcionar los registros necesarios

Ya que tarjeta ldquoembeddedrdquo utilizada PCM-4823 (PC monoplaca basado en

486) soporta todos los modos posibles configuraremos el puerto paralelo con la direccioacuten 378h la IRQ7 y modo EPP tipo 19 (totalmente compatible con IEEE 1284) desde el ldquosetuprdquo Los registros de este protocolo se indican en la tabla 3I

Los registros 5 a 7 son utilizados algunas veces por diversos moacutedulos y

pueden emplearse para implementar interfaces de 16 y 32 bits

74

Nombre Offset Modo RW Descripcioacuten SPP (datos) +0 SPPEPP W Estaacutendar SPP SPP (estado) +1 SPPEPP R Lee las liacuteneas de estado (entrada) de la interface SPP (control) +2 SPPEPP W Escribe el estado de las liacuteneas de control EPP (direccioacuten) +3 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de direcciones EPP (datos) +4 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de datos No definido +5 - +7 EPP No asignado Puede utilizarse para transferencias de 16 y 32 bits

Tabla 3 I - Definiciones de los registros utilizados por el protocolo EPP donde R= Lectura y W=escritura Debido a que en numerosos casos la nomenclatura de los pines del puerto se

refieren al protocolo SPP original en la tabla 3II se indica la correspondiente nomenclatura definida para el modo EPP

Sentildeal SPP Sentildeal EPP IO Comentarios

NSTROBE nWRITE Salida W=0 R=1 NAUTOFEED nDATASTB Salida Ciclo IO de datos en proceso cuando es baja NSELECTIN nADDRST Salida Ciclo IO de direcciones cuando es baja (Siempre alta) NINIT nRESET Salida Reset del perifeacuterico = 0 NACK nINTR Entrada Peticioacuten de interrupcioacuten generada por el perifeacuterico BUSY nWAIT Entrada Perifeacuterico listo para iniciar ciclo = 0 finalizar ciclo=1 D[81] AD[81] Bi-Dir Liacuteneas de datosdirecciones PE Usuario Entrada ----- SELECT Usuario Entrada ----- NERROR Usuario Entrada -----

Tabla 3 II - Definiciones de las sentildeales EPP Las negrillas indican las sentildeales que utilizaremos y las que comienzan por ldquonrdquo indican loacutegica negativa (activas cuando estaacuten bajas) ldquordquo Liacuteneas que pasan fiacutesicamente a

traveacutes de un inversor De los diversas formas de transferencia posibles soacutelo utilizaremos los ciclos de

lectura de datos por lo que algunas liacuteneas del puerto no seraacuten utilizadas Para iniciar un ciclo de lectura de datos es necesario que el perifeacuterico genere la

sentildeal de interrupcioacuten (ACK) y disponer de la subrutina ISR correspondiente El ldquohandshakerdquo del ciclo de lectura comienza cuando el PC recibe la peticioacuten

de interrupcioacuten y la ISR ejecuta el ciclo de Entrada-Salida (IO) sobre el puerto 4 (Tabla 3I) Las sentildeales que intervienen se muestran en la figura 39

Como se aprecia en la figura toda la transferencia de datos (1 byte) se realiza

en un solo ciclo del bus del PC Ademaacutes la transferencia se realiza de forma asiacutencrona adaptaacutendose al dispositivo maacutes lento de forma automaacutetica y por tanto la transferencia es transparente tanto al PC como al perifeacuterico

Debemos sentildealar que la sentildeal ldquonIORrdquo es interna al PC (generada por la CPU en

respuesta a la interrupcioacuten solicitada por el perifeacuterico) y no corresponde fiacutesicamente a ninguacuten pin del puerto paralelo

La sentildeal ldquonWRITErdquo del puerto EPP permanece alta durante toda la operacioacuten

indicando que el ciclo es de lectura Esta sentildeal podemos dejarla fija en alto ya que siempre realizaremos ciclos de lectura Asiacute mismo la sentildeal ldquonADDRSTBrdquo siempre permaneceraacute alta ya que nunca realizaremos un ciclo de lectura o escritura de direcciones

75

nIOR

nSTROBE(nWRITE)

nAUTOFEED(nDATASTB)

BUSY(nWAIT)

DATOS[18] DATOS VALIDOS

1 2 3 4 6

Figura 3 9- Diagrama de sentildeales durante un ciclo de lectura de datos del puerto EPP la nomenclatura se refiere al puerto SPP entre pareacutentesis la correspondiente al EPP 1) Comienzo del ciclo IO del puerto EPP 2) El PC pone nDATASTB a cero (operacioacuten de lectura en proceso) 3) El perifeacuterico pone en alto la sentildeal

nWAIT (datos vaacutelidos listo para finalizar ciclo) 4) El PC pone en alto nDATASTB (dato leiacutedo y aceptado) 5) Fin del ciclo IO del puerto 6) El perifeacuterico pone a cero nWAIT (listo para comenzar un ciclo)

342 LA INTERFACE SERIE-PARALELO

Utilizando las liacuteneas del conector ldquoJ4rdquo de la tarjeta AD (figura 37) podemos convertir los datos serie a paralelo El esquema utilizado se muestra en la figura 310 y el listado de componentes se adjunta en el apeacutendice A

En primer lugar utilizamos optoacopladores (U10 a U15) para aislar la tarjeta

interface de la conversioacuten AD Los circuitos ldquoSmith trigerrdquo (U16 y U17) son utilizados para conformar las sentildeales siguiendo un esquema anaacutelogo al utilizado en Cirrus Logic (1998)

La salida correspondiente a la sentildeal SCLK se encuentra invertida respecto a la

entrada en J5 por lo que el dato vaacutelido corresponderaacute al flanco de subida Sentildealar que originalmente el bit cambia en los flancos de subida del reloj (sentildeal CLK)

Mediante un flip-flop (U18) se sincronizan los flancos de la sentildeal nDRDY con

los de bajada de SCLK De esta forma el lanzamiento de los registros serie (U20 U21 y U22) sobre la salida paralelo se produciraacute justo despueacutes de que haya entrado el bit LSB (menos significativo)

Ademaacutes la sentildeal nDRDY se sincroniza con el siguiente flanco de subida antes

de generar la IRQ (utilizando el segundo flip-flop del integrado U18) con objeto de garantizar que los datos ya se hayan cargado en paralelo antes de producirse la peticioacuten de lectura

La IRQ se genera mediante otro flip-flop (U19) donde nDRDY actuacutea de reloj

Cuando llega el flanco de subida (datos cargados en el registro paralelo) se genera el pulso IRQ que se inyecta en el pin nACK que en este caso se activa por el flanco de subida

76

SOD

SCL

K

SYN

CR

ST +5V

+5V

____

__D

RD

Y

1 45

LSB

MSB

1 7814

17 8

14

CL

K

1

45

1 7814

1

4 5

1 7814

(+5V

)G

ND

1 7814

178 14

1

4 5

1 45

1 45

J5R22 R

23

R24

R25

R26

R27

R28

R29

R30 R31

U9

U10

U11U12

U13

U14

U15

U16

U17

U18

U19

U20

U21

U22

U23

U24

U25

U26

U27

U28 U

29 U30

U31

R32

R33

R34

R35

R36

R37 R

38 R39

C25

C26

C27

C28

C29

C30 C

31+++

+

++

C32

C33

C34

C35

C36

C37

C38

C39C

40

C41

C42

C43

C44

C45

C46

C47

C48

C49

C50

C51

C52 C53

C55

C56

C57

C58

C59

J7J8J9

J10

189 16

116

8

J6

9

1 11

11

1

1

1

1

1C

54

Figura 3 10- Esquema electroacutenico de la interface paralelo

77

Este pulso de interrupcioacuten se utiliza ademaacutes para cargar los datos paralelos en

los registros A de los transceptores (U23 U24 y U25) Asiacute mismo tras ser invertido carga la configuracioacuten inicial del contador (U27) ponieacutendolo a cero que seraacute utilizado para multiplexar los 3 bytes de datos sobre el puerto paralelo

El flanco de subida del pulso IRQ presenta un retardo maacuteximo de 238 micros

respecto al flanco de bajada la sentildeal nDRDY presente en el jumper J5 sin incluir el retardo del integrado 74ACT1284 (U29) que es de 25 ns como maacuteximo

El control del multiplexado se efectuacutea utilizando la peticioacuten de datos del PC

(sentildeal nDATASTB ver figura 39) por medio de un contador (U27) y un decodificador (U28) Paralelamente se genera la sentildeal nWAIT (pin 21 BUSY del puerto paralelo J10) como respuesta del perifeacuterico

Debido a que los registros serie-paralelo 74HC595 (U20 U21 y U22 de la

figura 310) son de tres estados podriacuteamos multiplexar los 3 bytes directamente seleccionando en cada momento el byte transferido y dejando los otros dos en alta impedancia Sin embargo al objeto de poder efectuar diversos tests (jumper J6 J7 J8 y J9) de funcionamiento hemos utilizado los transceptores con registro U23 U24 y U25

En cada ciclo de lectura se transfiere un byte (registro A del tranceptor

correspondiente) al bus de datos paralelo garantizando que en ninguacuten instante dos bytes puedan estar conectados simultaacuteneamente al puerto paralelo En la figura 311 se muestra la evolucioacuten de sentildeales indicaacutendose los eventos maacutes significativos asiacute como los integrados que intervienen en cada fase

Para evitar dantildeos en el puerto paralelo debemos cumplimentar las

especificaciones eleacutectricas seguacuten el estaacutendar IEEE 1284 (Yoson 2002) Para ello hemos utilizado dos transceptores (U29 y U30) de Texas Instruments que cumplen dicha norma

Como ya hemos mencionado en el punto anterior soacutelo hemos realizado el

ldquohandshakerdquo para ciclos de lectura EPP Para evitar dantildeos durante el arranque donde el puerto puede solicitar un ciclo de escritura (deteccioacuten de dispositivos) utilizaremos la sentildeal nWRITE (pin 1 nSTROBE del puerto paralelo) para poner en estado de alta impedancia los 3 shift-register (U20 U21 y U22) y conectar el puerto paralelo al registro B del transceptor U23

Finalmente se han incluido las componentes necesarias para reinicializar la

tarjeta AD por programa Para ello debemos generar los pulsos RESET y SYNC (figura 14 de Cristal 1995) a partir del pulso recibido por el pin 6 (nINIT) del conector J10 utilizando el flip-flop U17 y el registro de desplazamiento U31 Estas sentildeales se dirigen a la tarjeta AD a traveacutes del conector J5 utilizando optoacopladores de aislamiento (U14 y U15)

En la figura 312 se muestra el diagrama de tiempos para estos dos pulsos

78

CONECTOR J5

MSB LSB

nDRDY

SOD

SCLK

Shift-reg U20-U21-U22

35 ns max 40 ns max

MSB LSB

RCK

SER

SCK

130 ns

30-80 ns

Desplazamientoserie

Cargaparalelo

CLK1

Generacioacuten IRQ en U1920 ns 20 ns

CLR1

Sentildeal nAUTOFID (nDATASTB)pin 2 de J10

Respuesta PC a la IRQ7

20 ns 20 nsQ1 Sentildeal IRQ al pin 19 (ACK) de J10

Multiplexado de bytes en U23-U24-U25

CPAB

nPL (U27)8 ns

16 ns

Contador a cero (U27)

nE1 (U28) y CP (U27)

nO0 (U28) y G (U23)8 ns

nO1 (U28) y G (U24)

nO2 (U28) y G (U25)

nWAIT (BUSY pin 21 J10)24 ns

8 ns

24 ns

8 ns

24 ns

Contador a uno Contador a dos Contador a tres(sin efecto)

Carga registros A(U23-U24-U25)

Registro A (U23)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U24)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U25)al bus paralelo

Busesaislados

1ordm byte (MSB) 2ordm byte 3ordm byte (LSB)

nAUTOFID(nDATASTB)

238 us max

n

Figura 3 11- Esquema de la evolucioacuten de las sentildeales por la interface serie-paralelo indicaacutendose los retardos y eventos maacutes significativos Debe observarse que la escala de tiempos es aproximada

representando por espacios en blanco intervalos indeterminados donde la situacioacuten no cambia La omenclatura se refiere a la utilizada en la hoja de especificaciones correspondientes a cada integrado (el

prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa)

Pin 6 de J10 (nINIT)

CLK2 (U19)

CLR2 (U19)

SER (U31)

SCK (U31)

RCK (U31)13 ns

Oa (U31)20 ns

13 ns

33 ns

Oc (U31) 20 ns

CONECTOR J5

RST103 ns

SYNC

CLKgt20ns

gt20ns

Figura 3 12- Generacioacuten de pulsos de reset y sincronismos para el convertidor AD

79

Hay que sentildealar que tanto la tarjeta AD como la de interface se pueden

simplificar reduciendo ampliamente el nuacutemero de componentes y por tanto el consumo Como ya se ha mencionado en este prototipo se han introducido componentes adicionales con el objeto de efectuar diversas pruebas intermedias tanto de los moacutedulos como de los programas

Ademaacutes hay que sentildealar que la adaptacioacuten a una tarjeta de 3 componentes no

implica triplicar el nuacutemero de integrados ya que mucha de la circuiteriacutea necesaria seriacutea comuacuten a los tres canales En lo que se refiere a la lectura del puerto paralelo la ISR deberiacutea leer nueve bytes en lugar de los 3 correspondientes a un canal

343 EL PC Y LOS PROGRAMAS DE CONTROL

El PC utilizado es el PCM-4823 (Advantech 1999) con 32 MB de memoria RAM con sistema operativo Linux (Red Hat 62)

Se trata de una tarjeta ldquoembeddedrdquo con procesador 486 y que dispone de 2

puertos serie bus PC104 un conector para floppy disk un puerto paralelo con capacidad EPPECP un bus IDE para disco duro conector para LCD puerto de red Ethernet un puerto de infrarrojos conector para teclado y ratoacuten y conector para pantalla SVGA

El disco duro tiene una capacidad de 10 GB mayor que la soportada por la

tarjeta por lo que se han hecho tres particiones La primera de 2 GB donde se encuentra el sistema operativo y los programas la segunda de 76 GB que se monta en el sistema de directorios durante el arranque se reserva para datos y la tercera particioacuten de 78 MB de ldquoswaprdquo necesaria en todos los sistemas Linux

Como ya se ha mencionado se ha seleccionado en el BIOS (ldquosetuprdquo) el puerto

paralelo con la direccioacuten base 0x378h la IRQ7 modo ECPEPP y puerto EPP tipo 19 (nivel 2 de la IEEE 1284)

Pero antes de comenzar a utilizar el puerto debemos asegurarnos que se

encuentra correctamente configurado utilizando los registros de la tabla 3I y que se describen con detalle en la tabla 3III

DATOS (Offset +4) CONTROL (Offset +2) ESTADO (Offset + 1) Nordm Bit Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin

7 DATO 7 17 No usado -- BUSY 21 6 DATO 6 15 No Usado -- ACK 19 5 DATO 5 13 Enab Bi-dir -- PE 23 4 DATO 4 11 Enab IRQ ACK

line -- SELECT 25

3 DATO 3 9 nSLCTINI 8 nERROR 4 2 DATO 2 7 nINIT 6 nIRQ -- 1 DATO 1 5 nAUTOFD 2 Reservado -- 0 DATO 0 3 nSTROBE 1 Time-out(1) --

Tabla 3 III- Registros del puerto paralelo EPP indicando el pin correspondiente del conector de la PCM-4823 (caso de que exista la sentildeal fiacutesica) y utilizando la nomenclatura estaacutendar SPP (1) El bit 0 del registro de estado se activa cuando se produzca un ldquotime-outrdquo de aproximadamente 10 micros (este bit se reserva en el modo SPP) es decir si el perifeacuterico no responde antes de que transcurra este tiempo el sistema finaliza la transferencia Como

en ocasiones anteriores el prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa y los pines marcados en negrita pasan a traveacutes de un inversor (liacuteneas fiacutesicamente invertida respecto a su valor en el registro)

80

Ademaacutes de los registros indicados existen otros asociados al protocolo ECP

De ellos soacutelo nos interesa el llamado ECR (registro de control extendido) con una direccioacuten de Base+0x402h y que es utilizado por todos los modos para fijar la forma en que operaraacute el puerto Para el modo EPP este registro debe estar en ldquo0100XXXXrdquo (MSB primero) Una descripcioacuten completa de estos registros se puede encontrar en Esquitino (1999)

Durante el arranque y en el espacio del nuacutecleo (sistema operativo) se instala el

driver ldquosyspprdquo (disentildeado en el ROA) mediante un ldquoscriptrdquo que ejecuta la instruccioacuten de Linux ldquoinsmod sysppordquo Mediante este comando se antildeade este moacutedulo al nuacutecleo del SO inicializa el puerto y el perifeacuterico (la tarjeta AD ver figura 312)

La inicializacioacuten del puerto paralelo consiste en fijar el modo de operacioacuten EPP

(escribiendo ldquo0100XXXXrdquo en el ECR) e inicializar el perifeacuterico (escribiendo ldquoXXXX0000rdquo en el registro de control)

Una vez inicializado el perifeacuterico el driver queda activado poniendo el registro

de control en ldquoXXX00100rdquo Debemos sentildealar que en este estado el puerto no responderaacute todaviacutea a las posibles interrupciones generadas por la tarjeta AD

Cuando el sistema arranca y en el espacio de usuario se lanza el programa de

adquisicioacuten ldquoadqsisrdquo de forma automaacutetica La primara tarea que se realiza es la apertura del driver del puerto paralelo alistaacutendolo para su normal funcionamiento (ldquoXX110100rdquo en el registro de control)

A partir de este momento cada vez que llega una interrupcioacuten el driver leeraacute

el dato del puerto paralelo mediante tres ciclos de lectura (1 byte) consecutivos asiacute mismo interroga al sistema para datar la muestra Ambos datos se almacenan en un buffer circular con capacidad para almacenar 30000 datos (muestras de 3 bytes y el instante)

Cada 10 segundos el programa de adquisicioacuten vaciacutea el buffer y antildeade los

datos al fichero abierto en cada instante Aunque cada muestra es datada soacutelo se guarda el instante de la primera muestra del fichero correspondiente

Ya hemos mencionado que el sistema opera bajo Linux (Red Hat versioacuten 62)

que permite un control de las interrupciones mejor que los sistemas basados en Windows o el antiguo MS-DOS En este sistema cualquier interrupcioacuten seraacute atendida antes de 10 micros lo que es esencial para la datacioacuten de las muestras y sincronizacioacuten del sistema En los sistemas basados en Windows no se tiene un control preciso del retardo producido por el sistema antes de atender una interrupcioacuten presentando una resolucioacuten que puede estar en el orden de varias centeacutesimas de segundo lo que lo hace poco adecuado para mantener el sincronismo y la datacioacuten de muestras

En la datacioacuten hay que tener presente que existe un retardo hardware (ya

mencionado) de 238micros los 10micros maacuteximos debido a la interrupcioacuten y los 232 milisegundos de retardo provocados por los filtros FIR

81

Por tanto el instante de la muestra tenderemos que corregirlo por 232029 ms con un error del orden de 10micros debido a la incertidumbre del tiempo de interrupcioacuten Pero este error es un orden inferior a la incertidumbre del sistema de sincronismo como veremos y puede ser despreciado

En la figura 313 se muestra el diagrama esquemaacutetico de todo el proceso de

adquisicioacuten

ARRANQUE

CONFIGURAPUERTO EPP

RESETPERIFERICO

ABRE DRIVERSYSPP

LECTURA DATOSDRIVER

ALMACENODATOS BUFFER

SALVO DATOSFICHERO (sad dts)

15000MUESTRAS

NO

SI

ESPACIO KERNEL

CARGA MODULO SYSPP

ESPACIO USUARIO

EJECUCION ADQSYS

Figura 3 13- Esquema del proceso de adquisicioacuten de datos

Paralelamente a los procesos descritos se ejecutan otros procesos como el ejecutado desde el nuacutecleo del sistema operativo de sincronismo la salida de adquisicioacuten (al presionar Crtl- C) etc

El formato de ficheros utilizado es el mismo que el empleado por la red de

corto periodo del ROA (fichero sad de datos y fichero dts de informacioacuten) almacenando cada uno 5 minutos de datos En un futuro proacuteximo se emplearaacute el formato miniSEED al igual que las estaciones de la red VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

En cuanto a las comunicaciones en este prototipo se emplea internet (la tarjeta

dispone de Ethernet 10100) pudiendo copiar datos ver el estado de los procesos etc Desde una estacioacuten de trabajo en la estacioacuten central se actualiza constantemente una copia de los datos cada 10 minutos con objeto de procesar los datos en tiempo cuasi-real

Estaacute previsto contemplar comunicaciones viacutea radio-moacutedem y moacutedem-

telefoacutenico una vez cambiado los formatos a miniSEED y en la actualidad se estaacute construyendo el segundo prototipo de 3 canales maacutes simplificado

82

En cuanto a la transmisioacuten de datos continua se estaacuten desarrollando los

programas para ecualizar en tiempo real los datos y decimarlos a 20 mps En este nuevo disentildeo se contempla salvar los canales de 125 mps por disparo y los canales de 20 mps de forma continua siguiendo la misma filosofiacutea que la utilizada por las estaciones de banda ancha de la RED VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

35 SINCRONISMO Y BASE DE TIEMPOS

Una de las necesidades importantes en los sistemas de adquisicioacuten es el mantenimiento de una buena referencia de tiempo En la figura 31 se indicaron las dos opciones seguidas por diversos sistemas de adquisicioacuten comerciales la primera se basa en efectuar el control de tiempo en el propio digitilizador mientras que la segunda corriente lo hace en el PC

Nuestro disentildeo se basa en esta segunda filosofiacutea utilizando el desarrollo de un

sistema preciso realizado en la seccioacuten de hora del ROA que es el laboratorio primario de tiempo y frecuencia en Espantildea

Este sistema utiliza la sentildeal del pulso por segundo ldquoppsrdquo generada por el GPS (se ha

elegido el Oncore UTC por las altas prestaciones en tiempo) como IRQ 11 ( pin 4 del conector PC104) y los mensajes del GPS se reciben a traveacutes del puerto serie COM1

Este sistema de sincronismo actuacutea como un PLL software sobre el reloj del sistema

mediante un ldquoparcherdquo que modifica al nuacutecleo (kernel) de Linux El estaacutendar de cualquier PC (tambieacuten de maacutequinas SUN y alfa entre otras) utilizan

un divisor de frecuencia programable en funcioacuten del sistema operativo para generar las marcas de tiempo ldquoticksrdquo de la IRQ0 (en Linux y sistemas multitarea la frecuencia es de 100 Hz mientras que en sistemas basados en DOS es de 182 Hz)La placa CPU mantiene dos registros contadores uno de segundos y otro de microsegundos por lo que cada vez que se recibe un ldquotickrdquo se produce el incremento correspondiente (10000 micros en Linux y 54945 micros para sistemas operativos basados en DOS) En la figura 314 se muestra un esquema del funcionamiento

OSCILADORA CRISTAL

DIVISORFRECUENCIA

CONTADORSEGUNDOS

CONTADORMICROSEG

IRQ0

TO

Figura 3 14- Esquema de funcionamiento del contador de una placa CPU de PC ldquoTordquo es el intervalo entreldquoticksrdquo

83

El parche del nuacutecleo compara las marcas de tiempos (ldquoticksrdquo) con el pps (IRQ11)

Cuando se recibe el pps se registra el valor del contador de micros calculaacutendose la diferencia de frecuencia y el offset Este caacutelculo se realiza sobre ventanas de datos filtrados que van de 16 segundos (ajuste grueso al principio) hasta 256 segundos (ajuste fino una vez que el sistema se estabiliza) El filtro utilizado es de medianas de 3 puntos ( Jefe Servicio de Hora comunicacioacuten personal) evitando asiacute grandes correcciones producidas por ldquospikesrdquo que pudiesen introducir fuertes fluctuaciones

La correccioacuten se realiza variando el periodo entre ldquoticksrdquo de acuerdo con la siguiente

foacutermula

TfTT ppmof ∆+∆+= (310)

donde ldquoTfrdquo es el periodo entre ticks ajustado ldquoTordquo es el teoacuterico ldquo∆fppmrdquo es la diferencia de frecuencia en partes por milloacuten (coincide numeacutericamente con el nordm de micros) y ldquo∆Trdquo es el offset de tiempo en micros

Debe observarse que esta correccioacuten es aplicada por software es decir es el

incremento que se aplica al contador de microsegundos cada vez que se recibe un ldquotickrdquo no actuando sobre la frecuencia de batido del oscilador

La correccioacuten por frecuencia (∆fppm) se aplica de forma inmediata al ser calculada

mientras que la correccioacuten por ldquooffsetrdquo (∆T) se realiza de forma gradual para que no haya saltos en la escala de tiempos lo que generariacutea incertidumbre en la datacioacuten Es decir la primera hace que la frecuencia del contador de microsegundos se enclave con el batido del pps mientras que la segunda correccioacuten las pone en fase

En definitiva este programa (parche) realiza las misiones de un PLL pero no

comprueba si la hora es la correcta o no Para ello se utilizan los mecanismos que proporciona el programa del protocolo NTP (aunque no se use la red)

El ldquodemoniordquo de NTP trata de sincronizar la maacutequina con alguna referencia externa

pero soacutelo actuacutea sobre el contador de segundos mientras que programas tales como TARDIS o DIMENSION4 actuacutean sobre los dos contadores mencionados lo que perjudicariacutea al funcionamiento del PLL software realizado

Por otro lado NTP puede proporcionar la informacioacuten de los mensajes del GPS

(posicioacuten nordm de sateacutelites) necesaria para comprobar la calidad de la referencia de tiempos y conocer si el sistema tiene o no referencia externa en caso de fallo del GPS Asiacute mismo incorpora rutinas de inicializacioacuten del GPS muy uacutetiles cuando se traslada el sistema a una nueva posicioacuten alejada de la inicial (cambios de emplazamiento) lo que permite un raacutepido ldquostart uprdquo al GPS

36 LA FUENTE DE ALIMENTACION

Todo el conjunto que compone la estacioacuten siacutesmica digital disentildeada toma corriente de dos bateriacuteas en serie (24 V) que pueden ser recargadas mediante un regulador desde paneles solares o bien por un cargador conectado a la red eleacutectrica

84

Este primer prototipo se ha disentildeado para operar con transmisioacuten por Ethernet disponiendo en su emplazamiento (Estacioacuten SFS) de alimentacioacuten eleacutectrica 220Vac 50Hz Cada una de las tarjetas presenta necesidades diferentes por lo que es necesario disponer de las fuentes necesarias

bull plusmn5V para la alimentacioacuten analoacutegica de la tarjeta AD bull +10V para la tensioacuten de referencia del conversor AD bull +5V para la alimentacioacuten digital de las tarjetas AD e interface bull +5V para alimentacioacuten de la PCM-4823 ( 2 A tiacutepico) y para el GPS Algunas son de igual valor pero es preferible mantenerlas aisladas dependiendo de

las especificaciones requeridas en cada caso y evitando que eventuales caiacutedas por demanda de corriente no influyan en otras partes del circuito

Aunque se podriacutean generar todas estas tensiones utilizando 1 uacutenica bateriacutea y

convertidores dc-dc no se ha considerado para evitar interferencias tal y como recomienda la hoja de caracteriacutesticas teacutecnicas del CS5323 (Cristal 1995) En caso de utilizarlas deberaacuten operar por debajo de 48kHz minimizando el efecto de las mencionadas interferencias si se utiliza un convertidor dc-dc sincronizado con la frecuencia de reloj de 1024 MHz

Futuras versiones utilizando el CS5321 (con referencia +5V) simplificaraacuten las

necesidades de alimentacioacuten y por tanto el disentildeo de la fuente a partir de una bateriacutea En la figura 315 se muestra el disentildeo de la fuente de alimentacioacuten (el listado de

componentes se indica en el apeacutendice A)

+

-

+

-

Bateriacuteas12V

D1

D2

D3

D4

D5

D6

+

+

+

+

+

+

+

C60

C61

C62

C63

C65

C64

C66

+C67

C68 C69

C70 C71

C72

C73 C74

U32

U33

U34

U35

U36

(-5V)VA-

(+5V)VA+

ALIMENTACIONANALOGICA

DEL CONVERSORAD

(10V)VRef

TENSION DEREFERENCIA

(CONVERSOR AD)

(+5V)VD

ALIMENTACIONDIGITAL

(CONVERSOR AD)

(+5V)Vo

ALIMENTACIONPCM-4823 GPS

eINTERFACE IEEE

Figura 3 15- Esquema de la fuente de alimentacioacuten

85

37 BIBLIOGRAFIacuteA

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baacutesica relativa a puertos de PCs httpwwwgeocitiescomeidanrmproypp1htm

87

88

CAPITULO 4

LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjeta conversora AD 90

422 Pruebas de la interfase paralelo y programas de adquisicioacuten 93

423 Pruebas del sistema de sincronismo 93 43 La calibracioacuten parameacutetrica 95

431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96

432 Medida de la frecuencia propia 98

433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104

436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114

89

41 INTRODUCCION En los dos capiacutetulos anteriores hemos desarrollado las diversas componentes que

integran la estacioacuten de campo digital comenzando por el sensor hasta la placa CPU utilizada (PC monoplaca PCM-4823)

Pero para poder correlacionar correctamente los datos registrados con el movimiento

real del suelo debemos caracterizar todas las componentes del sistema asiacute como comprobar su correcto funcionamiento y analizar la incertidumbre de los distintos paraacutemetros lo que permitiraacute una mejor explotacioacuten de los datos

Con este fin se han efectuado diversas pruebas y calibraciones de las diversas

tarjetas disentildeadas que podemos dividir en dos grandes grupos

bull Pruebas de funcionamiento del sistema digital y sincronismo bull Calibracioacuten del instrumento (componente analoacutegica)

En el Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando se encuentran

instaladas actualmente en el mismo emplazamiento (coacutedigo de estacioacuten USGS ldquoSFSrdquo) una estacioacuten siacutesmica VBB con sistema de adquisicioacuten Quanterra y sensor STS-2 una estacioacuten analoacutegica de la red de corto periodo del ROA y una estacioacuten de largo periodo lo que nos ha permitido comparar los registros obtenidos por el sistema desarrollado con todas ellas comprobando las mejoras introducidas y la calidad de sus registros

42 PRUEBAS DE FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA AD Englobaremos dentro del sistema AD todo el desarrollo involucrado desde el

instante en que la sentildeal analoacutegica procedente del sistema preamplificador es digitalizada a intervalos regulares de 8 milisegundos (125 mps) hasta su almacenamiento en un fichero incluyendo el sistema de datacioacuten

421 LA TARJETA CONVERSORA AD

En primer lugar debemos conocer la relacioacuten entre tensioacuten y nuacutemero de cuentas

digitales De acuerdo con las especificaciones teacutecnicas del conversor CS532223 (Crystal 1995) eacuteste presenta un fondo de escala de plusmn10 voltios dando el resultado de la conversioacuten en 24 bits lo que significa que la relacioacuten buscada seriacutea de 1192 microVcuenta

Sin embargo tomando los valores dados en la tabla 4 de las mencionadas

especificaciones la conversioacuten es de 1907 microVcuenta Esta diferencia se debe al hecho de que el fondo de escala de la entrada no se corresponde con el maacuteximo nuacutemero de cuentas que pueden representarse mediante 24 bits Esto es comuacuten en conversores de este tipo cuya etapa de salida es un filtro numeacuterico

Para comprobar la linealidad el fondo de escala y la razoacuten entre el nuacutemero de

cuentas y tensioacuten hemos inyectado mediante un generador de ondas sentildeales conocidas con diversa amplitud medidas previamente en un osciloscopio

90

Esta prueba se realizoacute tanto sin utilizar el registro de ldquooffsetrdquo del CS5322 y utilizaacutendolo por lo que ademaacutes permite calcular la componente de continua introducida por el propio conversor

En la figura 41 se muestran los resultados obtenidos para ambos casos y los

ajustes de la escala

Figura 4 1- Ajuste de la conversioacuten Analoacutegico-Digital efectuada utilizando el registro de ldquooffsetrdquo delCS532223 y sin utilizarlo El eje abcisas se extiende entre los liacutemites en que podemos representar las

tensiones de entrada con 24 bits (saturacioacuten del conversor)

A partir de los datos obtenidos se ha estimado que el factor de conversioacuten es de

1906 microVcuenta coincidiendo con las especificaciones Los valores de ldquooffsetrdquo estimados sin embargo son superiores a los sentildealados

en las especificaciones teacutecnicas -400 mV (-210239 cuentas digitales) cuando no se utiliza la correccioacuten por ldquooffsetrdquo y 28 mV (1512 cuentas) en el caso de utilizar la correccioacuten

La linealidad de la conversioacuten se mantiene dentro del 12 en ambos casos

siendo algo mejor cuando se efectuacutea la correccioacuten por ldquooffsetrdquo que se reduce hasta 11

Debe observarse que la propia incertidumbre de la medicioacuten de la tensioacuten

analoacutegica (eje de abcisas que se estima en el orden del 1) debida a las precisiones de los equipos de medida disponibles puede ser la causante de este alto valor de

91

continua La utilizacioacuten de equipos maacutes precisos podriacutea resultar en una ligera mejora de la estimacioacuten del ldquooffsetrdquo y de la linealidad ya que los valores resentildeados son los maacuteximos calculados

Para poder medir el rango dinaacutemico del conversor se ha cortocircuitado la

entrada analoacutegica registraacutendose el ruido generado por la propia electroacutenica asociada a la entrada de sentildeal del conversor AD (ver figura 37) En la figura 42 se muestra los resultados obtenidos tomando como referencia el fondo de escala de 10 voltios

Figura 4 2- Espectro de ruido respecto al fondo de escala de 10 V promediado para ventanas de 4086puntos (32688 segundos) En el graacutefico se puede observar la interferencia de los 50 Hz de la red

introducidos por la fuente de alimentacioacuten utilizada

Como se puede observar en la figura el ruido generado por el propio conversor

se mantiene por debajo de 160 decibelios para frecuencias superiores a 16 Hz mientras que en el rango de frecuencias inferiores se detecta un exceso de ruido debido al ldquooffsetrdquo Si eliminamos la componente de continua (simplemente restando la media de los registros) el ruido en esta banda de bajas frecuencias se mantiene inferior a ndash120dB permaneciendo por debajo de los ndash130 decibelios a partir de 005 Hz Esto representa un margen dinaacutemico en la banda de intereacutes (01-50 Hz) algo superior al especificado 129 dB para la frecuencia de muestreo de 125 mps

Hay que destacar que en la figura se aprecia un pico de ruido de 50 Hz debido

a que la fuente de alimentacioacuten utilizada se conectoacute a la red eleacutectrica produciendo pequentildeas interferencias Auacuten asiacute eacuteste es inferior a -130 dB

92

422 PRUEBAS DE LA INTERFACE PARALELO Y PROGRAMAS DE

ADQUISICIOacuteN Las siguientes pruebas efectuadas fueron superadas con eacutexito

bull Carga y apertura del driver ldquosyspprdquo (ver figura 313)

bull Prueba de disparo de la IRQ 7 (pin nACK del puerto paralelo) comprobaacutendose la velocidad real de muestreo por medio de la datacioacuten de cada una de ellas Los intervalos entre muestras obtenidos a partir de la datacioacuten muestran errores que llegan a alcanzar varias centenas de microsegundos respecto a su valor teoacuterico de 8 ms Estos son debidos a que el sistema presenta un retardo variable a la hora de atender la interrupcioacuten Este retardo es funcioacuten de la carga de trabajo del PC en el instante de llegada de la peticioacuten de interrupcioacuten (IRQ 7)

bull Lectura de datos del puerto EPP Esta prueba consistioacute en introducir valores binarios conocidos en las liacuteneas de datos utilizando el jumper J6 y los pines J7 a J8 de la interface serie-paralelo (figura 310) comprobando su correcta lectura e interpretacioacuten del programa de adquisicioacuten

bull Digitalizacioacuten de sentildeales conocidas Para efectuar esta prueba se inyectaron sentildeales sinusoidales de amplitud y frecuencia conocida directamente a la entrada del convertidor comprobando posteriormente el resultado de la digitalizacioacuten

Ademaacutes de estas pruebas se realizaron medidas de retardo en la transmisioacuten de

los datos a traveacutes de las placas AD e interface serie-paralelo (como se mostroacute en la figura 311) Este retardo ldquohardwarerdquo debe ser utilizado para corregir el instante de datacioacuten Adicionalmente hay que corregir el instante de datacioacuten por los 232 ms de retardo de grupo (Crystal 1995)

Auxiliados por la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la

Armada de San Fernando (laboratorio primario de calibracioacuten de tiempo y frecuencia de Espantildea) se midioacute el retardo entre la generacioacuten del pulso DRDY del CS5322 y el flanco de subida de la IRQ7 resultando ser de 23760 micros plusmn 12 ns

423 PRUEBAS DEL SISTEMA DE SINCRONISMO

El sistema de sincronismo (punto 35 del capiacutetulo anterior) utiliza el pps

generado por el GPS para mantener el tiempo del sistema dentro de las precisiones necesarias

En la figura 43 se muestran las diferencias entre el pps y la hora leiacuteda en el

sistema Se observa que incluso en los periodos de mayor actividad (incluyendo las interrupciones de la red de aacuterea local producidas por los protocolos de red y no por los programas de adquisicioacuten) las diferencias se mantienen por debajo del milisegundo

93

sis

Figura 4 3- Diferencias de tiempos observadas entre los ldquoppsrdquo generados por del GPS y los tiempos del tema Ademaacutes se muestra la correccioacuten en frecuencia expresada en partes por milloacuten (numeacutericamente igual

al nuacutemero de micro s segundo sumando de la ecuacioacuten (310))

Las diferencias de tiempo entre la hora del sistema y el pps muestran picos

esporaacutedicos que llegan a alcanzar los 700 microsegundos siendo debidas al retardo del sistema operativo en atender la interrupcioacuten del pps (IRQ 11) en los periodos de gran actividad

La correccioacuten en frecuencia en partes por milloacuten coincide numeacutericamente con

el valor de los microsegundos del segundo sumando de la ecuacioacuten (310) y permanece praacutecticamente inalterada a pesar de la grandes oscilaciones lo que se debe al filtro de medias utilizado en su caacutelculo

Debemos indicar que la curva correspondiente a la correccioacuten en frecuencia no

parte del origen como cabriacutea esperar debido a que el sistema llevaba varios diacuteas funcionando antes de realizar la prueba mostrada Es decir la frecuencia ldquosoftwarerdquo del sistema ya se encontraba esclavizada de forma estable a la de referencia (pps)

Para estudiar el comportamiento del sistema de sincronismo hemos utilizado

las recomendaciones de la UIT (1994) sobre la medida de la estabilidad en frecuencia y en el tiempo estimando tanto la desviacioacuten de Allan modificada ldquoσx(τ)rdquo como el maacuteximo error en un intervalo de tiempo ldquoMTIE (τ)rdquo ambas representadas en la figura 44

94

osdees

y q

la reacouacutende

43 LA La

intervien Po

Figura 4 4- Estudio de la estabilidad en tiempo presentando la desviacioacuten de Allan modificada yel error maacuteximo en un intervalo de tiempo (MTIE)

La desviacioacuten de Allan modificada nos indica el valor eficaz de las

cilaciones en torno a la referencia que podemos esperar se produzcan en un terminado intervalo de tiempo mientras que el MTIE representa el maacuteximo valor perado (pico a pico) de estas oscilaciones

Por tanto podemos decir que el error eficaz en la datacioacuten es mejor que 35 micros

ue el error maacuteximo pico a pico no superaraacute 14 ms Finalmente se simuloacute el fallo del GPS (suprimiendo la antena) para comprobar

estabilidad en frecuencia A partir de los datos obtenidos de las diversas pruebas lizadas (simulaciones de fallo durante 5 10 15 20 y 30 minutos) hemos

mprobado que el sistema garantiza una precisioacuten mejor que un milisegundo icamente durante los 15 primeros minutos contados a partir del instante de fallo l GPS

CALIBRACION PARAMETRICA

calibracioacuten parameacutetrica consiste en la medida de cada una de las constantes que en en la respuesta del sistema (ecuacioacuten 212)

r tanto debemos medir los siguientes paraacutemetros

95

bull Impedancia de carga serie (RL y C) Aunque se han utilizado componentes de pequentildea tolerancia (1 para la resistencia y 5 para el condensador) debemos conocer de forma exacta la impedancia vista por el sensor paralelo de la impedancia de carga con la de entrada del preamplificador

bull La frecuencia propia del sensor Mark L4-C cuyo valor nominal es de 1 Hz

bull El amortiguamiento en circuito abierto (028 nominal)

bull La resistencia interna y el coeficiente de autoinduccioacuten de la bobina

bull La constante del generador o transductancia El uacutenico paraacutemetro que interviene en la respuesta y que supondremos conocido es la

masa tomando el valor dado por el fabricante para el sensor utilizado (Mark L4C de 5500Ω masa de 9780 gramos y Gcal = 430 dinasamperio)

431 MEDIDA DE LA IMPEDANCIA DE CARGA RC-SERIE

Para la medida de la impedancia RC-serie se han utilizado dos canales de la

tarjeta AD DT-322 de 16 bits de resolucioacuten programada para una velocidad de muestreo de 100 mps El esquema del circuito empleado se muestra en la figura 45

Mediante un generador de ondas se inyectan sentildeales sinusoidales de amplitud conocida al circuito preamplificador (impedancia de carga incluida) a traveacutes de una resistencia auxiliar de 1005 KΩ Se registran digitalmente tanto la tensioacuten en bornas del generador ldquoVgrdquo (canal 0) como en los terminales de la impedancia que se desea medir ldquoVsrdquo (canal 1) tal y como se indica en la figura

La impedancia de entrada viene determinada por la siguiente ecuacioacuten

auxsg

sin R

VVVZminus

= (41)

Las ondas registradas en ambos canales se ajustan tanto en frecuencia como

en amplitud y fase (procedimiento explicado en el capiacutetulo 6 punto 625) de forma que aplicando la ecuacioacuten (41) obtendremos medidas de la impedancia compleja

Raux

Zin

Generadorondas Circuito

I

Canal 0 Canal 1

Figura 4 5- Esquema del circuito utilizado para la medida de impedancias de entrada de un circuito

96

Pero esta expresioacuten debe ser corregida por dos problemas presentes en la

propia medida En primer lugar el ldquocanal 1rdquo presenta un retardo constante respecto al ldquocanal 0rdquo lo que implica un incremento lineal de la fase medida Este problema ha sido tratado entre otros por Stich et al (2001) al efectuar la localizacioacuten relativa de ldquomultipletesrdquo en la serie de Almeriacutea de 1993-1994

Por otro lado la impedancia calculada debe ser corregida por la que presenta el

propio ldquocanal 1rdquo en paralelo con la que presenta el circuito

bull Retardo del ldquocanal 1rdquo La medida del desfase se efectuoacute por un procedimiento similar al esquema

descrito en la figura 45 pero conectando ambos canales directamente al generador Tras ajustar la frecuencia la amplitud y la fase de las ondas registradas

obtenemos el desfase entre ambos canales es decir el retardo del ldquocanal 1rdquo respecto del ldquocanal 0rdquo de la tarjeta utilizada En la figura 46 se muestran los resultados obtenidos y el ajuste

Figura 4 6- Retado entre los canales de la tarjeta de adquisicioacuten DT 322 El retardo entre el ldquocanal 1rdquo conectado a la entrada del circuito cuya impedancia se quiere medir respecto al ldquocanal 0rdquo conectado a

la fuente de alimentacioacuten es de 5 ms

Del ajuste de los datos obtenidos resulta un retardo de 5ms plusmn 01 micro s que debe

ser corregido antes de efectuar los caacutelculos de impedancia

bull Impedancia del ldquocanal 1rdquo La impedancia del canal se midioacute utilizando el esquema de la figura 45 y

utilizando como resistencias de carga de 10KΩ y 1MΩ En ambos casos se observoacute que la impedancia del canal es muy alta y puede ser despreciada no introduciendo

97

variaciones de fase apreciables a muy altas frecuencias mayores a 30 Hz la fase es de 025 grados por lo que puede despreciarse

bull Caacutelculo de la impedancia RC-serie con preamplificador

Siguiendo nuevamente el mismo procedimiento descrito hemos conectado la

impedancia de carga (RC serie) en paralelo con el circuito preamplificador Como ya hemos discutido en el punto 281 el efecto de la impedancia de

entrada del circuito preamplificador sobre la impedancia de carga del sensor (RC serie) es praacutecticamente nulo

A partir del ajuste de los datos figura 47 hemos obteniendo para la resistencia

de carga un valor de 956plusmn001 KΩ y para el condensador de 204plusmn01 microF concordando con las tolerancias de cada elemento

43

Figura 4 7- Impedancia de entrada del circuito preamplificador e impedancia de carga RC serie esdecir la impedancia total vista por el sensor

2 MEDIDA DE LA FRECUENCIA PROPIA La mediada de la frecuencia propia o del periodo libre por medio de sentildeales

sinusoidales aplicadas por la bobina auxiliar conduce a error debido al efecto de acoplamiento magneacutetico entre las bobinas principal y auxiliar (Alguacil 1986)

98

Alguacil (1986) determina la impedancia equivalente del sismoacutemetro cargado

con una resistencia de carga ldquoRcrdquo vista desde sus terminales de salida

2223

2223

)2()2()2()2(

2

2

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

co ttt

iii

ssssss

RZωωωξωξωωωξωξ

++++++

++++++= (42)

donde ldquoRirdquo es la resistencia interna ldquoLrdquo la autoinduccioacuten ldquoRtrdquo es la suma de la resistencia de carga y la interna ldquoGrdquo la constante de transduccioacuten ldquoξordquo el amortiguamiento a circuito abierto y ldquoωordquo la frecuencia angular propia del sensor

En el caso de que podamos despreciar la autoinductancia frente a la resistencia

total la ecuacioacuten anterior se simplifica (Alguacil 1986)

22

22

)2()2(

2

2

oooRMG

oooRMG

t

ico ss

ssR

RRZt

i

ωωξωωξ

+++

+++asymp (43)

La impedancia dada por la ecuacioacuten (43) se vuelve real (fase nula) a la

frecuencia propia por ello eligiendo una resistencia de carga alta podemos determinar el periodo libre por inyeccioacuten de sentildeales sinusoidales por la bobina principal y observar cuando la entrada y la salida estaacuten en fase

Este procedimiento ha sido utilizado entre otros por White (1970) y Donato

(1971) utilizando el puente de Maxwell y un osciloscopio Mitronovas y Wielandt (1975) utilizan la observacioacuten de la curva de Lissajous

producida en un osciloscopio para la medida de la fase Alguacil (1986) indica que la precisioacuten obtenida para la frecuencia propia por

utilizacioacuten de este meacutetodo puede ser algo mejor que el 1 Debe observarse que parte del error se debe al hecho de utilizar la ecuacioacuten (43) aproximada en lugar de la original (42) donde la impedancia no es puramente real a la frecuencia propia

Utilizando el mismo procedimiento que el explicado en el punto anterior para

la medida de la impedancia de carga hemos obtenido la impedancia de salida del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 1016 MΩ

Aunque igualmente engorroso que los meacutetodos indicados nuestro

procedimiento presenta la ventaja de no utilizar ni un puente de Maxwell que debe ser balanceado previamente ni osciloscopio facilitando enormemente los ajustes

Por otro lado la frecuencia de las sentildeales sinusoidales inyectadas es medida

con gran exactitud mediante el ajuste que explicaremos en el capiacutetulo 6 mejorando la precisioacuten dada por el propio generador de ondas

En la figura 48 se muestran los resultados obtenidos asiacute como el ajuste de las

ecuaciones (42) y (43)

99

Figura 4 8- Impedancia del conjunto sensor y resistencia de carga (1016 MΩ ) vista desde sus terminales de salida En la figura se muestran ademaacutes los ajustes obtenidos para de las ecuaciones (42) y (43)

Graacuteficamente la fase nula corresponde a una frecuencia de 12573 Hz

mientras que el valor obtenido por ajuste de la ecuacioacuten (42) es de 12570 Hz Debe observarse que al haber utilizado una resistencia de carga alta la aproximacioacuten dada por la ecuacioacuten (42) es vaacutelida hasta unos 5 Hz A partir de esta frecuencia el error en fase comienza a ser apreciable

Por ajuste de la ecuacioacuten (42) a los datos medidos hemos obtenido todos los

paraacutemetros del sensor y que se relacionan en la tabla 4I

Paraacutemetro Valor Error Error Rel Cte Transduccioacuten G (Voltms) 266 plusmn1 05 Resistencia interna Ri (Ω ) 5458 plusmn8 01 Autoinductancia L (henrios) 35 plusmn01 34 Amort Circ abierto ξo 0203 plusmn0003 14 Frec Propia fo (Hz) 1257 plusmn0005 04

Tabla 4 I- Valores de los paraacutemetros del sensor Mark L4-C obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (42) a partir de los datos medidos de impedancia (figura 48)

El error en la estimacioacuten de la autoinductancia es elevado debido a que su

efecto soacutelo se manifiesta apreciablemente a muy altas frecuencias y difiere ampliamente de su valor nominal de 605 henrios

100

433 MEDIDA DEL AMORTIGUAMIENTO

Mitronovas y Wielandt (1975) Alguacil (1986) y Rodgers et al (1995) entre

otros utilizan la inyeccioacuten de pulsos de corriente por la bobina principal para la medida de la frecuencia propia y el amortiguamiento

Alguacil (1986) sentildeala que la respuesta al escaloacuten para un sistema con pequentildeo

amortiguamiento (resistencia de carga elevada) no difiere si se toma en cuenta la autoinduccioacuten o no Ademaacutes para sistemas con poco amortiguamiento se produciraacuten oscilaciones apreciables que permiten medir con mayor exactitud la frecuencia propia

La respuesta a un escaloacuten podemos obtenerla a partir de la funcioacuten de

transferencia dada por la ecuacioacuten (26) obteniendo

)1sin(1

)( 2

2teaGtu o

t

o

e o ξωξω

ξω minusminus

= minus (44)

donde ldquoGerdquo es la transductancia efectiva ldquoardquo la aceleracioacuten equivalente producida por el escaloacuten y ldquoξrdquo el amortiguamiento efectivo

Si llamamos ldquo∆trdquo a la diferencia de tiempo entre los instantes en que la

respuesta cruza por cero en el mismo sentido y siendo ldquoDrdquo el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos consecutivos obtenemos

2

222

22

22

)()2()2(

tDD

D

o ∆+

=

+=

πω

πξ

(45)

En caso de que el amortiguamiento sea 07 o mayor es difiacutecil medir el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos y se puede realizar entre un maacuteximo y un miacutenimo sin maacutes que sustituir en la ecuacioacuten (45) el teacutermino ldquo2πrdquo por ldquoπrdquo (Alguacil 1986)

Siguiendo este procedimiento y utilizando el esquema indicado por Rodgers et

al (1995) hemos registrado la respuesta en el caso de una resistencia de carga de 6804KΩ (figura 49)

La estimacioacuten del amortiguamiento y de la frecuencia propia a partir de las

ecuaciones (45) presentan el inconveniente de que la presencia de ruido dificulta las medidas tanto de los cruces por cero como del decremento logariacutetmico Por ello se ha realizado un ajuste de la ecuacioacuten (44) por miacutenimos cuadrados una vez linealizada

Debemos considerar que incluso en ausencia de ruido la resolucioacuten temporal

se encuentra limitada por el periodo entre muestras (ldquoTsrdquo) aunque podemos mejorarla por interpolacioacuten de los datos en las proximidades de los cruce por cero

101

0 05 1 15 2 25 3 35 4-1500

-1000

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Tiempo (segundos)

Cue

ntas

dig

itale

sRESPUESTA A UN ESCALON

Datos ObservadosAjuste ec (44)

D = 17344

08272 s

Mo

Figura 4 9- Respuesta al escaloacuten del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 6804 KΩ straacutendose el ajuste de la ecuacioacuten (44) y la medida del decremento logariacutetmico y el intervalo entre dos

cruces por cero de igual sentido consecutivos

Debido a que el instante en que se produce el escaloacuten presenta la misma incertidumbre temporal (ldquoTsrdquo) hemos modificado la ecuacioacuten (44) introduciendo este paraacutemetro como una de las incoacutegnitas a determinar

Partiendo de los valores nominales hemos iterado el ajuste por miacutenimos

cuadrados de la ecuacioacuten (44) linealizada hasta alcanzar el miacutenimo error cuadraacutetico medio Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 4II

fo ξef toEc (45) 12541 02661 05000 Ec (44) 12540plusmn00001 02661plusmn00001 04983plusmn00001

Tabla 4 II- Valores obtenidos para el amortiguamiento efectivo y la frecuencia propia por ajuste de la ecuacioacuten (44) y por medida del intervalo entre cruces por cero y del decremento logariacutetmico El

paraacutemetro ldquotordquo indica el instante en que se produce el escaloacuten y como era de esperar difiere del valor teoacuterico en menos de un intervalo entre muestras ldquoTsrdquo

Debemos observar que el error en la medida del intervalo entre los cruces por

cero de un intervalo de muestreo (001 segundo) se traduce en un error del orden de 005 Hz en la estimacioacuten de la frecuencia propia Adicionalmente hay que antildeadir el error debido a la estimacioacuten del decremento logariacutetmico por ello este procedimiento por medida directa no es aconsejable obtenieacutendose mejores resultados mediante el ajuste de la respuesta

102

434 MEDIDA DE LA TRANSDUCTANCIA

Aunque teoacutericamente podemos calcular el valor de la constante de transduccioacuten

y del amortiguamiento a circuito abierto a partir de los resultados obtenidos (Rodgers et al 1995) es preferible utilizar el meacutetodo propuesto por Mitronovas y Wielandt (1975) para obtener una mejor precisioacuten

))(()( icoefice RRRRK +minus=+= ξξξ (46)

donde ldquoξerdquo es el amortiguamiento eleacutectrico ldquoξefrdquo el amortiguamiento efectivo y ldquoKrdquo una constante proporcional al cuadrado de la transductancia

Alguacil (1986) utiliza un procedimiento similar efectuando una regresioacuten

lineal de la ecuacioacuten del amortiguamiento efectivo sobre los valores obtenidos para diversas resistencias de carga

)(2

2

icooef RRM

G+

+=ω

ξξ (47)

En la figura 410 se muestran los resultados del ajuste de esta ecuacioacuten

Figura 4 10- Medida de la constante de transduccioacuten y del amortiguamiento mecaacutenico (a circuitoabierto) por ajuste de la ecuacioacuten (47)

El amortiguamiento a circuito abierto obtenido por este meacutetodo es de 0200 plusmn 0002 (09) algo maacutes impreciso que el obtenido en el punto 432 mientras que la constante de transduccioacuten es de 2676 plusmn 07 Vms (026)

103

435 MEDIDA DE LA AMPLIFICACION

Una vez determinadas todas las constantes del sensor soacutelo nos resta medir con

precisioacuten la amplificacioacuten del sistema preamplificador para poder determinar la respuesta total del sistema (ecuacioacuten (221) o su versioacuten simplificada (222))

Para ello hemos estimado su respuesta por comparacioacuten de las sentildeales

sinusoidales de entrada y salida del circuito preamplificador y filtro antialiasing Los resultados se indican en la tabla 4III

Ganancia seleccionable Frec Corte (Hz) Amortiguamiento

9706 31323 101111 80004plusmn003 12plusmn04 Tabla 4 III- Paraacutemetros de respuesta del circuito preamplificador incluyendo el filtro antialiasing

(ecuaciones (215) y (220))

Para los valores de ganancia soacutelo se han representado las cifras significativas

siendo el error inferior a 0001 en todos los casos Como puede apreciarse el amortiguamiento presenta un gran error debido a que las medidas se han efectuado a frecuencias mucho maacutes bajas a la de corte del filtro

436 RESPUESTA DEL SENSOR CON IMPEDANCIA DE CARGA

A partir de los paraacutemetros estimados en los puntos anteriores podemos generar

la respuesta del sensor cuando se conecta a su salida la impedancia de carga (RC serie) utilizando la ecuacioacuten (212)

En la figura 411 se muestran las respuestas a partir de los datos obtenidos por

ajuste de la frecuencia propia (punto 432) y la correspondiente si utilizamos los resultados de la medida del amortiguamiento (punto 433) y de la transductancia (punto 434)

La diferencia maacutexima obtenida entre ambas es de 013 dB en amplitud y de

062 grados en fase Por tanto la eleccioacuten del meacutetodo de calibracioacuten no es criacutetica Aunque efectuar ambos procedimientos aumenta el nuacutemero de pruebas en el

laboratorio si elegimos los paraacutemetros con menor error obtendremos una respuesta maacutes exacta (ver figura 411) aunque las diferencias entre todas ellas son muy pequentildeas

Se observa la existencia de una pequentildea resonancia en 1418 Hz (calculada a

partir del anaacutelisis de los polos y ceros obtenidos) no prevista en el disentildeo original (punto 255) y que la frecuencia de corte es de 0868 Hz algo superior a la de disentildeo de 064 Hz Este hecho se debe en gran medida a la alta frecuencia propia del sensor mucho mayor (25) que la nominal de 1 Hz

Para este sensor la impedancia de carga (RC serie) produce un aumento del

ancho de banda en algo maacutes del 30

104

44

bc

p

Figura 4 11- Respuesta del sensor de prueba con impedancia de carga RC serie utilizando diversosvalores de los paraacutemetros

La ecuacioacuten utilizada (212) en la estimacioacuten de la respuesta puede ser

aproximada por sus polos dominantes En la tabla 4IV se muestran la ganancia y los polos y ceros obtenido para el caso de utilizar los paraacutemetros con menor error

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-17067 (plusmn 001) (-73093 e5)

0 (doble) -51 (plusmn 01)

-495 (plusmn 006) -3177 (plusmn 0003) plusmn 556 (plusmn008) j

-42827 (plusmn01)

Tabla 4 IV- Ganancia polos y ceros de la respuesta del sensor con impedancia de carga El polo indicado con asterisco puede despreciarse por estar mucho maacutes alejado del eje imaginario que los polos dominantes (en caso de que no se desprecie para el

caacutelculo de la respuesta se debe utilizar la ganancia indicada entre pareacutentesis y con un asterisco)

LA BOBINA DE CALIBRACION La determinacioacuten de la respuesta por inyeccioacuten de sentildeales armoacutenicas a traveacutes de la

obina de calibracioacuten ha sido utilizado entre otros por Giner et al (1992) para la alibracioacuten de la red de microsismicidad de Alicante

Kim y Ekstroumlm (1996) estiman la respuesta por inversioacuten del transitorio producido

or la inyeccioacuten de pulsos por esta bobina auxiliar

105

Alguacil (1986) sentildeala que el acoplamiento entre las bobinas principal y auxiliar

induce a errores en la respuesta del sistema Steck y Prothero (1989) proponen su utilizacioacuten en la calibracioacuten por medio de

inyeccioacuten de sentildeales binarias aleatorias pero corrigiendo la respuesta por el mencionado acoplamiento

Nosotros hemos seguido el procedimiento indicado por Giner et al (1992) pero

corrigiendo la respuesta obtenida por las medidas del efecto de acoplamiento realizadas previamente

Los resultados mostrados en la figura 412 indican un decaimiento de la respuesta a

partir de unos 12 Hz no siendo corregido totalmente por las medidas del acoplamiento entre bobinas en parte debido a que han sido realizadas con el sensor invertido (masa bloqueada fuera de su posicioacuten de reposo)

Por otro lado el uso de la bobina de calibracioacuten presenta el inconveniente de que

debemos suponer conocida la constante de transduccioacuten de esta bobina lo que puede llevar a resultados poco exactos

Sobre los datos corregidos por acoplamiento entre bobinas hemos ajustado una

funcioacuten de transferencia (ecuacioacuten (213)) con tres polos (uno real y dos complejos conjugados) y tres ceros reales (uno doble en el origen y otro sobre el eje real negativo) Los resultados se muestran en la tabla 4V

au

Figura 4 12- Respuesta observada del sensor con impedancia RC serie de carga utilizando la bobina xiliar Se muestran los valores medidos para el acoplamiento entre bobinas la respuesta observada y la

corregida y la respuesta estimada por ajuste de la ecuacioacuten (213)

106

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-132 (plusmn 2) 0 (doble) -27 (plusmn 2) -343 (plusmn 02) -32 (plusmn 02) plusmn 55 (plusmn 01) j

Tabla 4 V - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (213) a los datos corregidos por el acoplamiento entre la bobina auxiliar y

principal La frecuencia de corte para este sensor incluyendo la impedancia de carga es de

0868 Hz algo mayor a la esperada (0648 Hz) tomando los valores nominales Esto se debe a la que la frecuencia propia del sensor es como hemos visto del orden del 25 superior a la nominal de 1 Hz

Asiacute mismo se observa una ligera resonancia en 1426 Hz (calculada a partir del

anaacutelisis de polos y ceros) con una ganancia de unos 3 dB mayor que la correspondiente para altas frecuencias

45 LA CALIBRACION EMPIRICA La calibracioacuten empiacuterica no presupone ninguacuten modelo para la respuesta del

instrumento sino que uacutenicamente presupone que el sistema es causal lineal e invariante en el tiempo o al menos invariante en el tiempo que dura la calibracioacuten

Para los sistemas lineales e invariantes en el tiempo la funcioacuten de transferencia viene

determinada por la relacioacuten de la transformada de Laplace de la salida (funcioacuten respuesta) a la correspondiente de la entrada (funcioacuten excitadora) bajo la suposicioacuten de que todas las condiciones iniciales son cero (Ogata 1980)

El principal problema al que nos enfrentamos para efectuar la calibracioacuten empiacuterica

es por tanto el conocimiento preciso de la sentildeal de entrada (velocidad del suelo) Pavlis y Vernon (1994) desarrollan una teacutecnica de calibracioacuten por comparacioacuten de

los datos de ruido siacutesmico registrados por dos sensores suficientemente proacuteximos siendo conocida la respuesta de uno de ellos y que describimos a continuacioacuten

El espectro de un sismograma ldquosi(t)rdquo registrado por el instrumento ldquoirdquo se relaciona

con el la velocidad del suelo ldquoe(t)rdquo mediante la siguiente ecuacioacuten

)()()()( ωωωω EATS iii sdotsdot= (48)

donde ldquoTirdquo es la respuesta en velocidad del sismoacutemetro ldquoirdquo ldquoAirdquo es la correspondiente del sistema AD y ldquoErdquo es el movimiento (velocidad) real del suelo

Si dos sensores se situacutean muy proacuteximos para poder suponer que el movimiento del

suelo es el mismo para ambos la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos es

)()()()(

)()()(

12

21

2

1

ωωωω

ωωω

ASAS

TTZ

sdotsdot

== (49)

Si del instrumento ldquo2rdquo conocemos la respuesta podremos obtener la del otro por

107

)()()( 21 ωωω TZT sdot= (410)

que es independiente de la sentildeal ldquoErdquo que se utilice Pavlis y Vernon (1994) obtienen buenos resultados tomando como sentildeal el ruido

siacutesmico y sentildealan los principales problemas para la estimacioacuten de la respuesta del instrumento que se desea calibrar

El primer problema que nos podemos encontrar es la componente DC debida al

efectos de los amplificadores y al convertidor AD La forma maacutes sencilla de eliminarla es simplemente restando la media del registro pero debe tenerse presente que la longitud de cada ventana debe ser mucho mayor que el periodo maacutes grande que podamos registrar (en el caso de sensores de banda ancha STS2 es de 100 segundos)

El segundo problema se refiere a la estimacioacuten de los espectros de la sentildeal El factor

maacutes criacutetico es la ventana elegida para su estimacioacuten Pavlis y Vernon (1994) utilizan una ventana ldquo4πrdquo con forma de campana La eleccioacuten de este tipo de ventana se debe a que proporciona una caiacuteda aproximada de 100 dB fuera de su ancho de banda

Finalmente el tercer gran problema se refiere a la estimacioacuten de la respuesta entre

ambos instrumentos (ecuacioacuten (49)) En primera aproximacioacuten podriacuteamos estimarla efectuando la media de los espectros obtenidos para cada una de las ventanas Sin embargo es preferible efectuar una media ponderada para reducir los efectos de espuacutereos en los datos

sum

sum

=

=

sdot= M

jj

M

jjj

w

ZwZ

1

1)(

)(ˆω

ω (411)

donde los coeficientes ldquowjrdquo son los pesos asignados a la estimacioacuten ldquojrdquo

Pavlis y Vernon (1994) utilizan el siguiente estimador robusto de forma iterativa

(hasta tres veces consecutivas)

bull Inicialmente estiman la respuesta entre ambos instrumentos como la mediana de las partes reales e imaginarias

bull En la estimacioacuten de los coeficientes soacutelo se considera el moacutedulo de los

residuos )(ˆ)()( ωωω jjj ZZr minus=

bull Consideran como escala de error del proceso la distancia intercuantil dada

por 44

3 NN rrSIQ minus= Es decir entre el 75 y el 25 de la distribucioacuten de los residuos

bull Finalmente estiman los pesos de la ecuacioacuten (411) mediante la siguiente

foacutermula

108

)(242

)exp(

34

)(

LnLnSddrx

ew

IQIQ

IQjj

xj

j

minus===

minus= minus

σσ

αα

(412)

siendo ldquoαrdquo el Neacutesimos cuantil de la distrubucioacuten de Rayleigh )2(2 NLn

Siguiendo esta teacutecnica hemos situado el sensor de corto periodo a calibrar junto al

ldquoStreckeisen STS-2rdquo (a unos 75 cm) de la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo cuya respuesta se conoce con precisioacuten Si tenemos presente ademaacutes que la respuesta de los instrumentos de banda ancha presentan una respuesta plana en un mayor ancho de banda que los de corto periodo podemos estimar el movimiento del suelo por inversioacuten de su registro y por tanto conocer la entrada (funcioacuten excitadora) para el sistema de corto periodo

El cuadrado de la magnitud de la coherencia (MathWorks 2000) entre dos sentildeales

viene dada por

)()()(

2211

212

12 ωωωSS

SC

sdot= (413)

donde ldquoS12rdquo es la densidad espectral cruzada y ldquoC12rdquo es un nuacutemero (entre 0 y 1) que proporciona una medida de la correlacioacuten entre las dos sentildeales a la frecuencia angular ldquoωrdquo

Esta definicioacuten difiere de la utilizada por Pavlis y Vernon (1994) para estimar la

bondad del procedimiento

xx

rrxx

SSS minus

=2γ (414)

donde ldquoSxxrdquo y ldquoSrrrdquo son las potencias de la salida y de los residuos respectivamente

Como hemos mencionado la misioacuten de los pesos de la ecuacioacuten (411) es la de

reducir el efecto de espuacutereos en los datos Si alguno de los registros contiene alguacuten espuacutereo eacuteste afectaraacute a la estimacioacuten de su espectro y por tanto a la correspondiente respuesta entre ambos instrumentos Pero en este caso la coherencia definida por la ecuacioacuten (413) entre ambos disminuiraacute

Pazos y Alguacil (2000) aplicaron la coherencia dada por la ecuacioacuten (413) como

funcioacuten de peso para calibrar las estaciones de corto periodo de la red ROA obteniendo respuestas con el mismo orden de precisioacuten que utilizando los pesos descritos en Pavlis y Vernon (1994)

Los resultados obtenidos por ambos meacutetodos utilizando los datos de ruido

registrados durante maacutes de 2 horas se muestran en la figura 413 El ajuste de la respuesta se realizoacute siguiendo el meacutetodo de Pazos y Alguacil (2000) sobre los datos con una coherencia mayor del 90

109

0

10

20

30

40

50CALIBRACION EMPIRICA

Vm

s-1 (

dB)

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Pavlis y Vernon (1994)Pazos y A lguacil (2000)Respues ta es timada Filtros FIR

Interferencias iquest

Figura 4 14- Respuesta observada por comparacioacuten de los registros de ruido siacutesmico entre la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo y el sistema desarrollado siguiendo el meacutetodo descrito por Pavlis y Vernon (1994) y el propuesto por Pazos y Alguacil (2000) Se muestra ademaacutes la respuesta estimada por ajuste de una funcioacuten de transferencia con tres ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejos conjugados)

En la figura 414 se muestra la coherencia estimada por la ecuacioacuten (413) para uno de los

registros de ruido utilizados

1 0- 1

1 00

1 01

0 3

0 4

0 5

0 6

0 7

0 8

0 9

1

F r e c u e n c ia ( H z )

Coh

eren

cia

Figura 4 13- Coherencia (ecuacioacuten 413) de uno de los registros de ruido utilizados en la estimacioacuten (ecuacioacuten 411)de la respuesta entre ambos instrumentos (corto periodo y STS2)

110

Como se aprecia en la figura la coherencia es superior al 90 en la banda que se

extiende desde 03 hasta algo maacutes de 15 Hz Pavlis y Vernon (1994) obtienen una mejor coherencia a altas frecuencias al

comparar el ruido registrado por los sensores GS-13 y L-28 pero debemos recordar que utilizan una definicioacuten diferente (ecuacioacuten 414) Sin embargo al comparar dos sensores horizontales L-28 con una separacioacuten de un metro (similar a la utilizada en nuestro experimento) obtienen una coherencia muy baja para las altas frecuencias

Los resultados del ajuste de una funcioacuten de transferencia de tercer orden con tres

ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejo conjugados) se muestran en la tabla 4VI

GANANCIA(V(ms-1) CEROS POLOS

-1349 (plusmn 03) 0 (doble) -144 (plusmn 017) -1931 (plusmn 003) -34 (plusmn 014) plusmn 542 j (plusmn 007)

Tabla 4 VI - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la una funcioacuten de transferencia de tercer orden

Como ya mencionamos para frecuencias inferiores a 03 Hz y para las superiores a

15 Hz los registros de ruido no presentan una alta coherencia A bajas frecuencias el ruido del sensor (punto 210) es el causante de la peacuterdida de coherencia mientras que a alta frecuencia (a partir de unos 40 Hz) se debe a la actuacioacuten de los filtros FIR de los sistema de adquisicioacuten (tanto del Quanterra de la estacioacuten de banda ancha como de los filtros FIR del CS5322) Adicionalmente se observa una pequentildea interferencia en torno a 25 Hz debido a la fuente de alimentacioacuten (onda rectificada) ya que en estos experimentos no se utilizaron bateriacuteas

Pavlis y Vernon (1994) observan tambieacuten desacuerdo entre las respuestas teoacuterica y

la observada a partir de unos 10 Hz atribuyeacutendolo a un efecto de distinto acoplamiento mecaacutenico y tal vez a influencia de modos propios de vibracioacuten del pilar Creemos que estos efectos requeririacutean un estudio maacutes en detalle

En la figura se observa al igual que en los meacutetodos anteriores una resonancia en

1418 Hz mientras que la frecuencia de corte es de 0858 Hz

46 COMPARACIOacuteN DE RESULTADOS Y DE LOS REGISTROS En los puntos anteriores hemos discutido varios meacutetodos de calibracioacuten del sensor

La calibracioacuten parameacutetrica proporciona resultados precisos pero requiere la utilizacioacuten de amplio material de laboratorio y numerosas pruebas La utilizacioacuten de la bobina auxiliar precisa corregir por el efecto de acoplamiento entre bobinas pero para estimarlo debemos bloquear la masa invirtiendo el sensor por lo que las correcciones a altas frecuencias se subestiman Finalmente el meacutetodo empiacuterico uacutenicamente requiere disponer de un sensor bien calibrado pero presenta la limitacioacuten de que la respuesta se subestima a partir de 10 oacute 15 Hz por falta de coherencia entre ambas salidas

111

En la figura 415 se representan las respuestas obtenidas por los tres meacutetodos descritos En el caso de la respuesta parameacutetrica se representa uacutenicamente la correspondiente a los paraacutemetros obtenidos con menor error

obsmanla d

calideb

perde con

resoaux

la b

0

10

20

30

40

50RESPUESTAS OBTENIDAS

Vm

s-1 (

dB)

Respues ta para el s ismo de SanlucarBobina AuxiliarCalibracion EmpiricaCalibracion Parametrica

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuecnia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Figura 4 15- Comparacioacuten de la respuesta parameacutetrica con la empiacuterica y la obtenida por medio de labobina de calibracioacuten Se presenta la respuesta en amplitud estimada a partir del sismo de Sanluacutecar de

Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 mb=37

Al comparar las respuestas instrumentales correspondientes a los tres meacutetodos

ervamos que para frecuencias superiores a la resonancia la respuesta parameacutetrica se tiene por encima de las otras dos en el orden de tres decibelios Algo menos acusada es iferencia en fase que se mantiene siempre inferior a seis grados

Por otro lado la respuesta empiacuterica es similar a la obtenida utilizando la bobina de

bracioacuten Las diferencias en amplitud son inferiores a 05 dB y en fase se mantienen por ajo de 4 grados

Los tres meacutetodos presentan praacutecticamente los mismos polos complejos conjugados

o hay grandes diferencias en la ubicacioacuten del polo real y el cero real no nulo En el caso la calibracioacuten parameacutetrica existe una cancelacioacuten praacutectica mientras que esta sideracioacuten no puede efectuarse en los otros dos meacutetodos

Tanto la calibracioacuten parameacutetrica como la empiacuterica presentan una frecuencia de

nancia de 1418 Hz siendo algo mayor (1426 Hz) en el caso de uso de la bobina iliar

La frecuencia de corte es del orden de 086 Hz en los tres casos (0868 en el caso de

obina auxiliar y la calibracioacuten parameacutetrica y 0858 Hz para la empiacuterica)

112

En la figura se presenta ademaacutes la estimacioacuten de la respuesta instrumental a partir de los registros de un sismo de Sanluacutecar de Barrameda Para este caso la fuente siacutesmica se encuentra a unos 40 km de distancia por lo que ambos sensores se pueden considerar situados en el mismo punto Como se aprecia la calibracioacuten empiacuterica presenta un mejor acuerdo con esta estimacioacuten por lo que la consideramos maacutes realista

La utilizacioacuten de la bobina auxiliar situacutea el polo y el cero real (no nulo) en posiciones

claramente diferentes a la empiacuterica pero las diferencias en las respuestas (tanto en fase como en amplitud) es pequentildea pudiendo ser utilizado como procedimiento alternativo

Por otro lado los paraacutemetros obtenidos mediante las teacutecnicas parameacutetricas son muy

precisos a excepcioacuten de la autoinductancia pero se calculan sin que el sensor se cargue con la impedancia ldquoRC serierdquo La respuesta teoacuterica con el sensor cargado con la impedancia RC serie parece no ajustarse a las estimaciones calculadas sobre datos reales El modelo utilizado carece de capacidades paraacutesitas que estariacutean en serie con la impedancia de carga disminuyendo la parte capacitiva efectiva Aunque no se muestra en la figura hemos simulado la respuesta parameacutetrica pero con una capacidad menor (135 microF ) coincidiendo praacutecticamente con la respuesta empiacuterica errores inferiores a 05 dB en amplitud y a 2ordm en fase

El hecho de que el modelo no contemple esta posible capacidad paraacutesita podriacutea

justificar el pequentildeo valor obtenido para la autoinductancia que por otra parte se encuentra mal determinada debido a que su efecto se aprecia principalmente a muy alta frecuencia

-1

0

1x 10

4 SISMO DE SANLUCAR DE BARRAMEDA DEL 18072003

SFS

(VBB

)

-4

-2

0

2

4x 10

4

RC

ser

ie

20 40 60 80 100 120 140-1000

0

1000

T iem po en segundos

SFS

(CP)

Figura 4 16- Registros filtrados paso bajo (12 Hz) del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del diacutea 18 de Julio de 2003 a las 21232150 horas UTC mb=37 En la parte superior se muestra el registro de la estacioacuten de Banda Ancha SFS en el centro el correspondiente al sistema descrito en esta tesis y en la parte inferior el registro de la estacioacuten de corto periodo SFS situada a unos 25 metros de las anteriores El eje de ordenadas

muestra el nuacutemero de cuentas digitales

113

Finalmente en la figura 416 se muestran los registros filtrados paso bajo (12 Hz)

del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 y mb=37 El registro del sistema desarrollado (RC serie) presenta el mayor nuacutemero de cuentas

debido a la amplificacioacuten seleccionada (1905 para el preamplificador y 156 del fitro antialiasing) En el caso de la estacioacuten de corto periodo la amplificacioacuten es de 1062 pero la conversioacuten a digital es de 12 bits

El registro del corto periodo aparece cortado debido a que el algoritmo de deteccioacuten

utilizado por la red de corto periodo subestimoacute el tiempo de coda

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seismographs using a Maxwell Bridgerdquo BSSA Vol 60 Nordm 6 pp 2015-2022

115

116

CAPITULO 5

TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122

531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 127 533 Diagramas en aacuterbol (Wavelet Packets) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132

117

51 INTRODUCCION Una sentildeal analoacutegica es una representacioacuten de una magnitud fiacutesica variable mediante

una variable eleacutectrica Una sentildeal digital es asimismo otra representacioacuten del mismo objeto mediante una serie numeacuterica que puede ser representada en diversos dominios dependiendo de las caracteriacutesticas que deseemos estudiar o el tratamiento que convenga hacer

Las transformadas integrales transforman una sentildeal temporal ldquof(t)rdquo a un nuevo

dominio generalmente al plano de la frecuencia ldquoF(w)rdquo En este dominio podemos analizar el contenido espectral de la sentildeal y caracterizarla en funcioacuten de la frecuencia Muchas ecuaciones diferenciales que describen la respuesta dinaacutemica de sistemas por ejemplo se transforman en el dominio de la frecuencia en ecuaciones algebraicas

La transformada de Fourier ha sido es y continuaraacute siendo una de las herramientas

maacutes ampliamente utilizadas para representar las sentildeales estacionarias en el plano de la frecuencia (Mallat 1998) Asiacute una sentildeal sinusoidal representada en el plano de Fourier queda perfectamente definida por un uacutenico coeficiente complejo ldquoArdquo correspondiente al vector base ldquoδ(f-fo)rdquo donde ldquofordquo es la frecuencia de la sentildeal

Pero debemos observar que lo que maacutes nos llama la atencioacuten son las sentildeales

transitorias el claxon de un camioacuten que suene repentinamente sobresalta nuestros sentidos mientras que el continuo y monoacutetono ruido de un motor pronto es olvidado sin que le prestemos la mayor atencioacuten De hecho son estas sentildeales transitorias o las variaciones temporales de sentildeales casi-estacionarias las que aportan maacutes informacioacuten

Las sentildeales siacutesmicas de los terremotos son altamente no-estacionarias De la propia

definicioacuten de la transformada de Fourier no se puede obtener ninguna informacioacuten sobre la evolucioacuten de las caracteriacutesticas espectrales o la posible ocurrencia de un evento localizado en el tiempo (Flandrin 1987)

La transformada integral ldquoidealrdquo seriacutea aquella que de informacioacuten puntual de la sentildeal

sobre su contenido espectral en cada instante pero sabemos que tal transformada no puede existir debido al principio de incertidumbre de Heisenberg (una discusioacuten detallada puede encontrarse en Mallat 1998)

La transformada wavelet es una buena aproximacioacuten en este sentido ya que

proporciona informacioacuten simultaacutenea en ambos dominios tanto en el temporal como en el de la frecuencia

Revisaremos en este capiacutetulo las principales transformadas integrales maacutes

comuacutenmente utilizadas en el campo de la sismologiacutea poniendo especial eacutenfasis en la forma en que cada una descompone el plano tiempo-frecuencia es decir las propiedades de localizacioacuten temporal y en frecuencia que cada representacioacuten proporciona

52 LA TRANSFORMADA DE FOURIER

En 1807 Fourier presenta su desarrollo en serie de cualquier sentildeal perioacutedica teniendo un gran impacto en el anaacutelisis matemaacutetico en la fiacutesica y en el campo de la

118

ingenieriacutea Posteriormente se generaliza esta transformada a sentildeales no perioacutedicas surgiendo la transformada de Fourier y su inversa definidas de la siguiente forma

int

intinfin

infinminus

infin

infinminus

minus

=

=

dwewFtf

dtetfwF

iwt

iwt

)(21)(

)()(

π

(51)

La transformada ldquoF(w)rdquo representa la sentildeal en el plano de la frecuencia donde las

funciones base son senos y cosenos (exponencial compleja) sin proporcionar informacioacuten temporal (duracioacuten infinita de las funciones base) mientras que la representacioacuten ldquof(t)rdquo en la base eucliacutedea (cuyas funciones base son deltas de Dirac) localiza de forma precisa en el tiempo pero no da informacioacuten sobre la frecuencia

Esta transformacioacuten presenta numerosas e interesantes propiedades ampliamente

conocidas (pe Hernando Raacutebanos 1982 Papoulis 1986 Scherbaum 1996 Mallat 1998) por lo que las omitiremos

521 LA TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER (DFT)

Los registros digitales se encuentran formados por una secuencia de N

muestras tomadas a intervalos regulares separados en T=1fm (siendo fm la frecuencia de muestreo) Desde el punto de vista del Aacutelgebra esta secuencia se puede considerar como un vector del espacio ZN y su descripcioacuten en la base eucliacutedea toma la siguiente expresioacuten

summinus

=

partsdot=minus=1

0][][]1[]1[]0[][

N

nnnfNfffnf

rr (52)

donde son las muestras de la sentildeal tomadas a intervalos regulares ldquonTrdquo (0 le n lt N)

)(][ nTfnf =

En esta representacioacuten cada coeficiente queda perfectamente localizado en el

tiempo lo que permite datar con precisioacuten las llegadas de las diversas ondas hecho esencial pe para obtener buenas localizaciones hipocentrales

Al igual que para el caso de sentildeales continuas para conocer las propiedades

espectrales de la sentildeal es usual la utilizacioacuten de la bien conocida transformada discreta de Fourier (DFT normalmente mediante el algoritmo de su transformada raacutepida FFT) representando la sentildeal en el plano de la frecuencia Las ecuaciones de transformacioacuten podemos encontrarlas en numerosos textos y salvo diferencias en los factores de normalizacioacuten (escala) vienen dadas por

NnekFN

nf

NkenfkF

N

k

ni

N

n

ni

Nk

Nk

ltlesdot=

ltlesdot=

sum

summinus

=

minus

=

minus

0][ˆ1][

0][][ˆ

1

0

1

0

2

2

π

π

(53)

En este plano las coordenadas del vector transformado proporcionan informacioacuten precisa sobre el contenido en frecuencia de la sentildeal (localizacioacuten en

][ˆ kF

119

frecuencia) pero como vemos en el caacutelculo de cada uno de sus coeficientes interviene toda la secuencia (el sumatorio se extiende para todos los valores de ldquonrdquo) Por ello cualquier propiedad estacionaria de la sentildeal quedaraacute bien descrita por la DFT

522 DIVISION DE LA ldquoDFTrdquo EN VENTANAS TEMPORALES (STFT)

Cuando la sentildeal es no-estacionaria (como sucede en sismologiacutea) su

representacioacuten en la base eucliacutedea o en la de Fourier pueden ser no adecuadas en tanto que no describen la evolucioacuten de sus propiedades espectrales en el tiempo

Una de las teacutecnicas utilizadas para estimar esta variacioacuten es el empleo de la

DFT sobre una secuencia de ventanas (elegidas simeacutetricas y generalmente normalizadas) que se desplazan a lo largo de la duracioacuten del registro Sin embargo la eleccioacuten de la longitud de la ventana es a menudo problemaacutetica Una ventana corta implica buena resolucioacuten temporal pero puede ocultar las componentes de mayor periodo mientras que una ventana demasiado larga supone una resolucioacuten en frecuencia muy precisa a expensas de aumentar la incertidumbre temporal

La eleccioacuten de la forma de la ventana tambieacuten es un compromiso Una ventana

abrupta (tipo pulso rectangular) pesa por igual a todos los coeficientes pero presenta problemas de borde Una ventana de bordes suaves (figura 51) elimina el efecto de borde pero cada coeficiente tiene un peso diferente en funcioacuten de su posicioacuten relativa dentro de la ventana

Tra

Figura 5 1- Diversos tipos de ventanas (sin normalizar) de 100 puntos (muestras)

La ecuacioacuten que describe la transformacioacuten ldquoSTFTrdquo (Short Time Fourier

nsform) es

NnelmSmngN

nf

NlmemngnflmS

N

m

N

l

nif

N

n

nif

Nl

Nl

ltlesdotminus=

ltlesdotminussdot=

sum sum

summinus

=

minus

=

minus

=

minus

0][][1][

0][][][

1

0

1

0

1

0

2

2

π

π

(54)

120

donde g[n-m] es la funcioacuten peso (ventana elegida) que se desplaza a lo largo del eje temporal y de tamantildeo ldquoM lt Nrdquo por lo que soacutelo intervienen ldquoMrdquo elementos de f[n] en el caacutelculo de cada coeficiente Sf[ml]

523 DESCOMPOSICION DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

Como hemos ido mencionando cada tipo de representacioacuten presenta unas

propiedades de localizacioacuten diferentes es decir descomponen el plano tiempo-frecuencia de diversa forma Mallat (1998) utiliza los denominados ldquoaacutetomos de Gaborrdquo que son representados por cajas (rectaacutengulos de Heisenberg) similares a los descritos en el paacuterrafo anterior ilustrando la descomposicioacuten mediante el dibujo de unos pocos aacutetomos

En la figura 52 se muestran la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia

para cada una de las representaciones (eucliacutedea DFT y STFT) mediante la representacioacuten de la caja de Heisenberg de uno de los coeficientes

re

Figura 5 2- Representacioacuten de cajas de Heisenberg de un aacutetomo de Gabor en las diversas presentaciones para una secuencia de tamantildeo N En el eje de frecuencias el elemento ldquoN2+1rdquo

corresponde a la frecuencia de Nyquist y ldquoNrdquo a la frecuencia de muestreo

En la figura se representa la caja de Heisenberg correspondiente a los coeficientes ldquof[n]rdquo de la representacioacuten eucliacutedea ldquo rdquo de la representacioacuten en la DFT y ldquoS

][ˆ kFf[lm]rdquo en la STFT Ademaacutes se indican las dimensiones en funcioacuten del

tamantildeo del registro ldquoNrdquo de la ventana utilizada ldquoMrdquo de la frecuencia de muestreo ldquofmrdquo y de su inversa el periodo de muestreo ldquoTrdquo

121

De la figura deducimos que la representacioacuten eucliacutedea presenta maacutexima

localizacioacuten temporal pero sin resolucioacuten en frecuencia en el caso de la Transformada Discreta de Fourier (DFT) la situacioacuten se invierte (maacutexima localizacioacuten en frecuencia sin resolucioacuten temporal) y para la transformada STFT la situacioacuten es intermedia pudiendo aumentar la resolucioacuten en uno u otro sentido en funcioacuten del tamantildeo de la ventana elegida

Finalmente cabe indicar que soacutelo los coeficientes de las transformadas DFT y

STFT que localicen frecuencias inferiores a la de Nyquist son relevantes (los N2+1 primeros si N es par o los (N+1)2 primeros si N es impar) ya que al ser una sentildeal real la transformada es par en moacutedulo e impar en fase Es decir la maacutexima frecuencia de la que podemos obtener informacioacuten es la frecuencia de Nyquist (el desarrollo matemaacutetico podemos encontrarlo en numerosos textos como por ejemplo Papoulis 1986 Hernando Raacutebanos 1982)

53 LA TRANSFORMADA WAVELET (WT) La transformada wavelet continua (WT) de una sentildeal ldquof(t)rdquo con respecto a la funcioacuten

wavelet ldquoψ(t)rdquo viene determinada por

( )

int

int int

int

infin

infinminus

infin

infinminus

+

Ψ=

=

minusisinisin⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ minus

sdot=

0

2

0 21

)(

)(1)(

0)(1)(

dwww

C

adadbabW

Ctf

RaRbdta

bttfa

abW

abt

af

f

ψ

ψ

ψ

ψ

(55)

donde el asterisco indica complejo conjugado el paraacutemetro ldquoardquo define la escala y ldquobrdquo el tiempo y ldquoΨ(w)rdquo es la transformada de Fourier de la funcioacuten wavelet

Obseacutervese que si elegimos la ecuacioacuten anterior se convierte en la

transformada de Fourier tomando b=0 y siendo

itet =)(ψaw 1= por tanto la escala es

directamente proporcional al periodo Pero la funcioacuten wavelet debe cumplir entre otras dos condiciones tener energiacutea

finita (por tanto media nula) y desvanecerse en el tiempo Estas dos condiciones significan que la wavelet deberiacutea oscilar como una pequentildea onda por lo que las funciones seno y coseno de Fourier no son realmente wavelets (Meyer 1987)

Grossmann et al (1987) analizan las propiedades de localizacioacuten en tiempo y

frecuencia para esta transformacioacuten en el plano escala-tiempo si elegimos una funcioacuten ldquoψ(t)rdquo que se desvanece fuera de unos intervalos de tiempo (tmin a tmax) y de frecuencia determinados (wmin a wmax) Los resultados se esquematizan en la figura 53

122

Figura 5 3- Semiplano ldquoabrdquo (Escala-Tiempo) en el que representan esquemaacuteticamente la localizacioacuten temporal y en frecuencia por medio de zonas de influencia El semieje de la escala aumenta hacia abajo

Debemos observar que elegida adecuadamente la funcioacuten wavelet ldquoψ(t)rdquo (tambieacuten llamada ldquowavelet madrerdquo) la escala ldquoardquo es inversamente proporcional a la frecuencia angular ldquowrdquo (como el caso representado) Observemos que el intervalo temporal de influencia crece a medida que disminuye la frecuencia (la escala ldquoardquo aumenta) e inversamente un instante dado ldquotordquo presenta un cono de influencia que se ensancha con el periodo Por tanto la localizacioacuten temporal mejora al aumentar la frecuencia

En el campo de la transformada observamos que los puntos correspondientes a la

misma escala ldquoaordquo presentan influencia del un mismo intervalo (oo a

wa

w w maxmin ltlt )que aumenta al disminuir la escala (frecuencias altas) Asiacute mismo la franja en la que influye una determinada frecuencia (

oo ww

ww a maxmin ltlt ) disminuye a frecuencias altas (ldquoardquo pequentildeo)

En definitiva la localizacioacuten en frecuencia empeora a frecuencias altas Daubechies (1987) describe las analogiacuteas y las principales diferencias entre la STFT

y la WT Enfatiza el hecho de que mientras la envolvente de la STFT siempre es la misma (la forma de la ventana elegida) aunque variacutee ldquolrdquo la envolvente de la WT se estrecha al aumentar ldquoardquo Por tanto hay una marcada diferencia en las propiedades de localizacioacuten temporal (figura 54) Asiacute mismo sentildeala que al aumentar ldquoardquo empeora la resolucioacuten en frecuencia

123

Figura 5 4- Ejemplo de funciones utilizadas por la STFT y la WT A la izquierda las funciones base de Fourier con ventanas Hanning de 100 puntos para las frecuencias centrales de 5 y 13 Hz (frecuencia de

muestreo de 100 mps ldquo∆f=1 Hzrdquo) A la derecha la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies-6rdquo para frecuencias centrales similares (ldquo∆f=3675 y 125 Hz respectivamenterdquo)

531 LA TRANSFORMADA DISCRETA WAVELET (DWT)

En el campo discreto tanto la escala ldquoardquo como el factor de traslacioacuten temporal

ldquobrdquo se encuentran cuantizadas (a = 2j j=01J siendo J el nuacutemero total de escalas) (b = 2j m m = 0 1 N2j) La escala se cuantiza de forma exponencial y el factor de traslacioacuten uniformemente proporcional a la escala con objeto de que las cajas de Heisenberg cubran totalmente el plano tiempo-frecuencia

La funcioacuten wavelet (o madre wavelet) viene dada por (comparar con (55))

[ ]j

Nj

j

jjm mJj

tmnn2

1010

22

21

==

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛∆

minus= ψψ (56)

donde ldquoNrdquo es el nuacutemero de muestras ldquo∆trdquo el intervalo entre muestras y el factor de traslacioacuten es dependiente de la escala ldquojrdquo

Al haber limitado el factor de escala hasta un maacuteximo 2J para poder

describir la sentildeal es necesario introducir una nueva funcioacuten llamada ldquofuncioacuten de escala o padre wavelet φ(t)rdquo que de cuenta de la informacioacuten a escalas mayores (frecuencias bajas) y que viene determinada por la siguiente relacioacuten en el campo de la transformada de Fourier

intinfin

=1

22)(ˆ)(ˆ

adaaww ψφ (57)

donde el siacutembolo ldquo^rdquo representa la transformada de Fourier

124

Si la wavelet se disentildea apropiadamente la DWT puede ser calculada mediante un raacutepido algoritmo basado en un banco de filtros FIR (respuesta impulsiva finita) que sigue el esquema de la figura 55

Debe observarse que en cada etapa el nuacutemero de coeficientes de cada una de las salidas del banco de filtros se reduce a la mitad El filtro ldquohrdquo se encuentra asociado a la funcioacuten de escala mientras que el ldquogrdquo se asocia a la funcioacuten wavelet

Ademaacutes es posible una perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original

(transformada inversa) mediante un banco de filtros similar (figura 56)

En el caso maacutes general (wavelets biortogonales) este banco de filtros de siacutentesis o reconstruccioacuten pueden diferir de los utilizados en el anaacutelisis Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal (como supondremos en lo que sigue) ambos bancos de filtros coinciden [ ] [ ] [ ] [ ]( )ngngnhnh == ~~ lo que se traduce en que el conjunto de funciones Jmjm φψ forman una base ortonormal del espacio ZN siendo N el nuacutemero de muestras de la sentildeal original

2 g _

2 h_

aj

dj+1

aj+1

Figura 5 5- Esquema del banco de filtros de anaacutelisis wavelet donde ldquo [ ] [ nhn ]minus=h rdquo y

ldquo [ ] [ ]ngng minus= rdquo representan filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente Los cuadrados representan convoluciones y los ciacuterculos decimacioacuten por un factor de 2

2 g

2 h

aj

dj+1

aj+1

+

Figura 5 6- Esquema del banco de filtros de siacutentesis wavelet donde ldquo [ ]nh~ rdquo y ldquo rdquo representan los filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente asociados Los cuadrados representan convoluciones y los

ciacuterculos la intercalacioacuten de ceros

[ ]ng~

125

En la figura 57 se muestran algunos ejemplos de los filtros FIR utilizados por

wavelets ortogonales (Daubechies de orden 6) y biortogonal de orden 3 (reconstruccioacuten) y 9 (descomposicioacuten)

Figura 5 7- Wavelets y sus filtros FIR asociados A) En la parte superior se muestra la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies de orden 6rdquo y su funcioacuten de escala asiacute como los filtros (y su espectro) utilizados en la descomposicioacuten y reconstruccioacuten Debe observarse como los filtros de reconstruccioacuten son el reflejo

especular de los de anaacutelisis o descomposicioacuten B) Idem para la wavelet ldquobiortogonalrdquo de orden 3 y 6 Sentildealar que las wavelets biortogonales presentan funciones duales para la perfecta reconstruccioacuten y por ello

los filtros de siacutentesis difieren de los utilizados en el anaacutelisis

En el caacutelculo del espectro de los filtros FIR se ha supuesto una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la magnitud se presenta en decibelios

126

Por tanto en las wavelets ortonormales podemos interpretar la transformada

como un cambio de base donde los coeficientes ldquodjrdquo representan los detalles a la escala ldquojrdquo (en realidad a = 2j) y los ldquoaJrdquo representan la aproximacioacuten de la sentildeal en la escala ldquoJrdquo

[ ] [ ] JmoJjmoj amaamd φψ == (58)

siendo ldquoaordquo la sentildeal original y ldquom = 01N2jrdquo Es decir cada coeficiente es la proyeccioacuten del vector ldquoa0rdquo del espacio vectorial Z sobre los nuevos vectores de la base ortonormal

N

Jmjm φψ La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original viene dada por

[ ] [ ]434214434421

J

JN

j

jN

P

mJmJ

J

j

Q

mjmjo mamda sumsumsum

minus

==

minus

=

+=1

01

1

0

22

φψ (59)

es decir la sentildeal original es la suma de los detalles ldquoQjrdquo y la aproximacioacuten ldquoPJrdquo que se puede interpretar como la descomposicioacuten de la sentildeal en suma de la salida de un banco de filtros paso banda (Qj) y uno paso bajo (PJ) En el caso de las wavelets biortonormales las funciones wavelet y la funcioacuten de escala utilizadas en la ecuacioacuten (59) difieren de las de la ecuacioacuten (58)

Un completo desarrollo matemaacutetico de la teoriacutea de la transformada wavelet

tanto continua como discreta puede ser encontrado en Mallat (1998) o Frazier(1997) entre otros

La eleccioacuten de la wavelet debe ser elegida en funcioacuten de la sentildeal La idea es

que la energiacutea se concentre en el menor nuacutemero de coeficientes por ello el aspecto de la wavelet debe parecerse a la sentildeal que queramos analizar en nuestro caso las llegadas de las ondas siacutesmicas (Anant y Dowla 1997) pero la eleccioacuten no parece ser tan criacutetica (Fedorenko and Husebye 1999)

Pazos et al (1998) indican la capacidad de concentracioacuten si se elige una

wavelet que se asemeje a la sentildeal analizada de forma que el nuacutemero de coeficientes significativos sea pequentildeo y por tanto la energiacutea se concentre en pocos coeficientes Este es el principio en que se basan muchos algoritmos de compresioacuten de datos

532 DESCOMPOSICIOacuteN DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

De las ecuaciones (56) y (58) se puede deducir faacutecilmente que el intervalo

entre los coeficientes de la transformada variacutea con la escala siendo de ldquo2jrdquo de forma que la localizacioacuten temporal disminuye al aumentar la escala (al disminuir la frecuencia)

127

En la figura 54 se mostroacute como la funcioacuten wavelet se dilata al aumentar la

escala sin variar su forma Nuevamente se observa una resolucioacuten temporal inversamente proporcional a la resolucioacuten en frecuencia

Cada coeficiente (ecuacioacuten (58)) se determina por el producto interior de la

sentildeal original y la correspondiente wavelet (o vector base) por lo que el nuacutemero de muestras que influyen en su caacutelculo viene determinado por la duracioacuten de la wavelet (coeficientes no nulos) Por otro lado en cada etapa se produce una decimacioacuten en un factor de dos (figura 55) lo que se traduce en que la localizacioacuten temporal se duplica respecto a la etapa anterior

Al haber cuantizado el factor de escala en potencias de 2 la funcioacuten wavelet

representa una octava en cada escala que suelen llamarse ldquovocesrdquo (Mallat 1998) La caja de Heisenberg asociada a un determinado coeficiente ldquodj[m]rdquo se centra

en la muestra ldquo2j-1 (2m+1)rdquo presentando una localizacioacuten temporal de ldquo2jrdquo y una resolucioacuten en frecuencia de ldquofN2jrdquo con centro en ldquo3 fN2j+1rdquo siendo fN la frecuencia de Nyquist En la figura 58 se muestra la divisioacuten del plano tiempo-frecuencia

Figura 5 8- Esquema de la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la DWT En la figura se sentildealan las cajas de Heisenberg para diversos coeficientes hasta una escala J=4 donde ldquofnrdquo representa la

frecuencia de Nyquist

128

533 DIAGRAMAS EN ARBOL (WAVELET PACKETS)

El banco de filtros utilizado en el anaacutelisis (figura 55) puede aplicarse tambieacuten

sobre los detalles ldquodjrdquo en lugar de hacerlo sobre la aproximacioacuten como se ha supuesto hasta el momento obteniendo un diagrama de descomposicioacuten (aacuterbol) diferente

De esta forma cada coeficiente de la aproximacioacuten obtenida en el nivel ldquoj+1rdquo

a partir de la sentildeal ldquodjrdquo viene representado por una caja de Heisenberg que ocupa el doble espacio temporal y la mitad inferior del ancho de banda mientras que los nuevos detalles ocupan el mismo ancho temporal y la mitad superior de la banda original del nivel anterior

La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal es posible utilizando el mismo diagrama

de siacutentesis representado en la figura 56 En la figura 59 se representan las diferentes diagramas de aacuterbol posibles hasta

el nivel ldquoJ=2rdquo donde las ramas o flechas representan el filtro paso bajo o alto seguacuten su tendencia hacia la izquierda o hacia la derecha respectivamente

Debe observarse que el nuacutemero de nodos posibles en el nivel ldquoLrdquo es de 2L numeraacutendose de izquierda a derecha desde cero (aproximacioacuten y hemos omitido el superiacutendice) hasta 2L-1 Dependiendo del tipo de aacuterbol elegido el nuacutemero de nodos finales de la descomposicioacuten variacutea

Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal el conjunto de funciones

generadas por cualquier tipo de descomposicioacuten (aacuterbol) conjuntamente con sus desplazadas ldquomrdquo forman una base ortonormal del espacio ZN donde las funciones ldquo rdquo no variacutean y las ldquo rdquo vienen dadas por 0

0jj φφ = p

[ ] [ ] [ ][ ] [ ] [sum ]sum

minus=

minus=

++

+

n

jpj

pj

k

jpj

pj

knkgn

knkhn

2

2

121

21

ψψ

ψψ (510)

siendo [ ] [ ]nn jj 0

1 ψψ =

a0

d11

A) B) C)

a1

a2 d12

a0 a0

a1 a1d11 d1

1

a2 d12 d2

2 d32 d2

2 d32

Figura 5 9- Esquema de las posibles descomposiciones wavelets para el nivel ldquoJ=2rdquo A) Descomposicioacuten wavelet B) Descomposicioacuten completa C) Descomposicioacuten en aproximacioacuten a nivel 1 y detalles

El nivel se indica mediante el subiacutendice y el nuacutemero de nodo mediante superiacutendice habiendo omitido el superiacutendice cero (aproximaciones)

129

La reconstruccioacuten de la sentildeal puede ser efectuada a partir de la reconstruccioacuten

de forma independiente de cada una de los detalles y de la aproximacioacuten mediante una expresioacuten similar a la dada en la ecuacioacuten (59)

La eleccioacuten del mejor aacuterbol suele basarse en algoritmos que minimizan alguna

funcioacuten que represente la entropiacutea de la sentildeal (Misiti et al 2000) y que verifique alguna propiedad de tipo aditivo aunque otros criterios han sido utilizados como por ejemplo maximizar el nivel de sentildeal-ruido SNR (por ejemplo Pazos et al 2000 Galiana et al 2000)

Como ya se indicoacute si la wavelet es ortonormal el nuevo conjunto de funciones

ldquo JjJMMpj leltle 0 0ϕψ ldquo (para todos los nodos del aacuterbol ldquo(jp)rdquo elegido)

forman una base de ZN y el anaacutelisis y la siacutentesis de la sentildeal pueden ser interpretados como un cambio de base

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

[ ] [ ] [ ]( )

[ ] [ ]4444 34444 21444 3444 21

0

22

22

22

01

0

0

1

00

00

M

MN

pj

jN

P

MM

mM

pj

Q

m

jpj

pj

MM

jpjo

pj

mnmamnmdna

mnnamamnnamd

minus+minus=

minus=minus=

sumsumsumminus

=

minus

=

φψ

φψ

(511)

El anaacutelisis multiresolucioacuten no es maacutes que considerar la sentildeal descompuesta en

suma de los vectores ldquo rdquo y ldquo rdquo Cada uno de estos vectores puede ser considerado como la salida de haber aplicado un banco de filtros lineales paso banda que cubren la totalidad del espectro y que presentan la particularidad de que la suma todas las salidas es la perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal

pjQ 0

MP

54 APLICACIOacuteN A LOS REGISTROS SISMICOS En el anaacutelisis de las sentildeales siacutesmicas pueden interesarnos muchas diferentes

caracteriacutesticas en funcioacuten de las propiedades que deseemos estudiar Asiacute por ejemplo si queremos datar las diversas llegadas de las ondas la eleccioacuten de la representacioacuten eucliacutedea presenta la mayor resolucioacuten temporal

Para el anaacutelisis de las caracteriacutesticas espectrales se utiliza la transformada de Fourier

si bien hay que sentildealar que eacutesta suele efectuarse sobre una ventada de pequentildea duracioacuten normalmente para analizar un determinado tren de ondas Bakun y Jonson (1970) utilizan el espectro para discriminar explosiones de sismos naturales Caton (1998) analiza el factor de escala para obtener amplitudes del espectro de Fourier correctas Solomon (1994) estudia el nivel sentildeal ruido y la distorsioacuten armoacutenica de trenes de onda mediante la DFT en funcioacuten del tamantildeo de la ventana utilizada

El anaacutelisis de caracteriacutesticas no estacionarias puede ser efectuado mediante la STFT

Rogers y Stephens (1995) la utilizan para efectuar medidas de amplitud espectral en tiempo real sobre sentildeales volcaacutenicas Margheriti et al (2000) la utilizan para el estudio de efectos de sitio Ibaacutentildeez et al (2000) para clasificar diferentes eventos volcaacutenicos

130

En las uacuteltimas deacutecadas la transformada wavelet ha sido desarrollada ampliamente siendo aplicada a numerosos campos como por ejemplo Saito y Coifman (1997) la aplican para extraer informacioacuten geoloacutegica de los registros de perfiles acuacutesticos Freeden y Schneider (1998) para la determinacioacuten del campo gravitatorio de la tierra Liu et al (1998) aplican una nueva familia ortonormal de wavelets sobre datos geodeacutesicos Machu et al (1999) en su estudio sobre la concentracioacuten de la clorofila en Sudaacutefrica Zheng et al (1999) para procesar imaacutegenes digitales Gibert et al (1998) la aplican al anaacutelisis de la variacioacuten del eje de rotacioacuten de la Tierra

En el campo de la sismologiacutea la transformada Wavelet presenta numerosas

aplicaciones Yomogida (1994) la utiliza para detectar fases siacutesmicas anoacutemalas en los registros del terremoto de La Unioacuten (Meacutexico) de 1985 Lilly y Park (1995) la utilizan para estimar el espectro de procesos no estacionarios particularmente sobre registros siacutesmicos Gao et al (1999) la utilizan para extraer la amplitud fase y frecuencia instantaacutenea de forma precisa Tibuleac y Herrin (1999) entre otros la utilizan en sus algoritmos de picking

En la figura 510 se muestra un sismo local sinteacutetico y la descomposicioacuten del plano

tiempo-frecuencia en las diversas representaciones Para mayor claridad en cada caja de Heisenberg se representa la energiacutea en decibelios de cada uno de los coeficientes en lugar de su moacutedulo

Figura 5 10- Sismo sinteacutetico con llegada en el segundo 20 y una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia para las diversas representaciones En la transformada STFT se ha utilizado una ventana rectangular de 25 segundos de duracioacuten y sin solapar Para la descomposicioacuten

DWT se ha elegido la base de ldquoDaubechiesrdquo de orden 4

131

Como puede observarse la representacioacuten que presenta el menor nuacutemero de

coeficientes significativos es la DWT donde la energiacutea de la sentildeal se concentra en torno a una ventana que se extiende de 20 a 30 segundos

En la representacioacuten STFT la energiacutea se concentra un intervalo algo mayor Tanto la

resolucioacuten en frecuencia como la localizacioacuten temporal dependen ampliamente de la duracioacuten y tipo de ventana elegida

La DWT seguacuten la descomposicioacuten wavelet presenta una gran resolucioacuten temporal a

altas frecuencias donde el ancho de banda de cada coeficiente es grande La descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia puede mejorar utilizando las ldquowavelet packetsrdquo de forma que el aacuterbol utilizado maximice la concentracioacuten de energiacutea de la sentildeal analizada

55 BIBLIOGRAFIA

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134

CAPITULO 6

TEacuteCNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138

622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147

625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150

631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165

135

61 INTRODUCCION

Como cualquier proceso en la Naturaleza los registros siacutesmicos estaacuten afectados por ruido debido principalmente a fuentes naturales (viento corrientes de agua mareas etc) o a fuentes artificiales (traacutefico industria etc) El ruido estaacute siempre presente aunque algunas veces sea despreciable en comparacioacuten con la sentildeal siacutesmica

Por otro lado ruidos transitorios y de muy corta duracioacuten lsquospikesrsquo pueden

contaminar el registro Son causados principalmente por la transmisioacuten de datos analoacutegicos viacutea radio aunque tambieacuten pueden encontrarse en sistemas digitales

El ruido variacutea con el tiempo la estacioacuten del antildeo y es diferente en cada estacioacuten

siacutesmica por lo que es muy difiacutecil construir un modelo matemaacutetico que lo represente pe Bormann et al (1997) comparan el ruido de varias estaciones de la red siacutesmica regional de Alemania (GRSN) Cesca (2001) estudia la variabilidad del ruido de la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCMGEOFON

Uno de los objetivos del procesado de datos siacutesmicos es la separacioacuten en la medida

de lo posible de la sentildeal y ruido Todos los programas de procesado de sentildeales incluyen la aplicacioacuten de diversos filtros digitales (paso alta paso banda y paso baja normalmente no incluyen filtros de rechazo de banda) bien de forma automaacutetica bien a juicio del analista

Los filtros lineales tratan de minimizar el efecto del ruido pero reducen el ancho de

banda de la sentildeal Estos meacutetodos se basan en la transformada de Fourier por tanto cualquier perturbacioacuten en uno de sus coeficientes afecta a la totalidad del registro

Las propiedades de localizacioacuten de la transformada wavelet (capiacutetulo 5) permiten el

disentildeo de filtros tanto lineales como no lineales donde la modificacioacuten de alguno de los coeficientes soacutelo afecta a la ventana temporal que lo soporta (Pazos et al 2000)

62 FILTROS LINEALES

Cualquier filtro digital linear y causal presenta una funcioacuten de transferencia en el dominio de la transformada ldquozrdquo dada por la ecuacioacuten (37) y cuya ecuacioacuten de diferencias viene dada por la ecuacioacuten (38) Ambas ecuaciones las reunimos en la siguiente ecuacioacuten

sum sum

sum

sum

= =

minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

minussdotminusminussdot=

++++++

=+

==

M

j

N

kkj

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

knyajnxbny

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH

0 1

11

11

1

0

][][][

11)()()(

K

K

(61)

donde ldquo rdquo siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo Si existe alguacuten coeficiente ldquoakrdquo no nulo el filtro se encuentra realimentado y su

respuesta impulsiva es infinita (filtro IIR) mientras que si todos los coeficientes ldquoakrdquo son nulos la ecuacioacuten de diferencias queda reducida al primer sumatorio la salida soacutelo

136

dependeraacute de las ldquoM+1rdquo uacuteltimas muestras de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (filtros FIR)

Los filtros FIR son siempre estables y no recursivos mientras que los IIR pueden

presentar inestabilidades debido a la realimentacioacuten (recursividad) Scherbaum (1996) sentildeala que el disentildeo de filtros puede realizarse directamente los

polos y ceros en el plano complejo ldquoZrdquo analizando las propiedades asociadas a su ubicacioacuten para conseguir la respuesta deseada

La forma tradicional de disentildeo de filtros digitales involucra la trasformacioacuten de un

filtro analoacutegico a uno digital que verifique las especificaciones deseadas En la figura 61 se muestra un esquema de la relacioacuten entre un filtro analoacutegico paso bajo y su aproximacioacuten digital

La transformacioacuten de un filtro analoacutegico a digital se efectuacutea comuacutenmente por el meacutetodo de la invarianza del impulso o bien mediante la transformacioacuten bilineal basaacutendose el primero en el muestreo de la respuesta impulsiva mientras que el segundo aplica la siguiente ecuacioacuten para transformar la funcioacuten de transferencia analoacutegica ldquoH(s)rdquo al plano discreto ldquoH(z)rdquo

112

+minus

=zzfs m (62)

siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo

Figura 6 1 Relacioacuten entre las caracteriacutesticas de un filtro paso-bajo analoacutegico y su correspondiente digital utilizando la transformacioacuten bilineal

137

Ambos meacutetodos obtienen filtros digitales que se aproximan al original analoacutegico La

aplicacioacuten directa de la relacioacuten entre ambas transformadas es poco praacutectica ya que se obtendriacutean relaciones transcendentales (Plesinger et al 1996)

sTez =

Debe observarse que los filtros digitales presentan una respuesta espectral perioacutedica

por lo que antes de efectuar la transformacioacuten de un filtro analoacutegico paso-alto o de supresioacuten de banda debemos ser cuidadosos para que no se produzca el efecto de contaminacioacuten (aliasing)

Una forma de evitar este inconveniente es disentildear siempre filtros digitales paso bajo

y posteriormente transformar la frecuencia utilizando las ecuaciones mostradas en la siguiente tabla (Oppenheim y Schafer 1975)

Tipo de filtro Transformacioacuten Formulas de disentildeo

Paso-bajo 1

11

1 minus

minusminus

minusminus

=Z

Zzα

α

)sin()sin(

2

2pp

pp

ωθ

ωθ

α +

minus

=

Paso-alto 1

1

1 minus

minus

++

minusZ

α

)cos()cos(

2

2pp

pp

θω

ωθ

α minus

+

minus=

Paso-banda

111

2211

111

122

+minus+minus

minus minus+

minus+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kk

kk

kk

kk

α

α

)tan()cot()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Supresor de banda

111

221

11

111

22

+minus+minusminus

+minus

+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kkk

kk

α

)tan()tan()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Tabla 6 I- Transformaciones de un prototipo de filtro digital paso-bajo con una frecuencia de corte ldquoθprdquo donde ldquoωprdquo representa la nueva frecuencia de corte deseada y ldquoω2rdquo y ldquoω1rdquo las frecuencias de corte alta y baja

respectivamente ldquoZrdquo es la variable compleja del nuevo sistema mientras que ldquozrdquo es la correspondiente al sistema original

621 FILTROS IIR CLAacuteSICOS

Los sistemas de registro analoacutegicos tradicionales suelen disponen de una

bateriacutea de filtros tanto paso-bajo como paso-alto con diversas frecuencias de corte prefijadas (Alguacil 1986) de forma que combinaacutendolos adecuadamente se pueda sintetizar cualquier tipo

Los sistemas de procesado de sentildeales suelen implementar filtros IIR

equivalentes a los utilizados en los sistemas analoacutegicos aunque incorporan ademaacutes nuevas teacutecnicas de filtrado

Nosotros revisaremos los principales filtros IIR maacutes comuacutenmente utilizados

indicando en cada caso sus principales caracteriacutesticas Aunque los filtros son descritos en el dominio de la transformada de Laplace (analoacutegico) su conversioacuten al dominio digital puede realizarse faacutecilmente mediante la transformacioacuten bilineal (ecuacioacuten (62)) y la posterior transformacioacuten en frecuencia siguiendo la tabla 6I

Para poder comparar las caracteriacutesticas normalizaremos la ganancia a la

unidad la frecuencia de corte (digital) a 05Hz y supondremos una frecuencia de muestreo de 2 Hz

138

bull FILTRO BUTTERWORTH

Los filtros Butterworth se definen por la propiedad de que su respuesta en

amplitud es maacuteximamente plana El cuadrado de la magnitud del filtro analoacutegico paso bajo tiene la siguiente forma

( ) Ncjws

sH 22

11)(

+= (63)

siendo ldquowcrdquo la frecuencia angular de corte y ldquoNrdquo el orden del filtro

Cuanto mayor es el orden la respuesta es maacutes abrupta y permanece maacutes

proacutexima a la unidad en la banda de paso En la figura 62 se muestra la respuesta en frecuencia de varios filtros

Butterworth digitales paso-bajo

0

02

04

06

08

1

FILTRO BUTTERWORTH PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=1

N=2

N=4

N=8

N=1

N=2 N=4

N=8

Figura 6 2- Respuesta en frecuencia de filtros Butterworth digitales paso-bajo de orden 1 2 4 y 8

bull FILTRO CHEBYSHEV Los filtros Chebyshev tambieacuten llamados de igual rizado permiten tener igual

rizado en toda la banda de paso (tipo I) o de rechazo (tipo II) Para el primer caso el rizado se mantiene dentro de los maacutergenes especificados

en la banda de paso mientras que presenta maacutexima planitud en la banda de rechazo El cuadrado de la magnitud viene dado por la siguiente ecuacioacuten

)(11)( 22

2

cjws

NCsH

sdot+=

ε (64)

donde ldquoCN(x)rdquo es el polinomio de Chebyshev de orden N y el rizado viene dado por ldquo

2111ε+

minus rdquo

139

En la figura 63 se muestran las respuestas en frecuencias de varios filtros de

Chebyshev tipo I con un factor de rizado de 1 decibelio

El tipo II permite el rizado en la banda de rechazo mientras mantiene la maacutexima planitud la banda de paso En la figura 64 se muestran varios ejemplos de este tipo para los mismos oacuterdenes que en el caso anterior pero con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso

Los filtros tipo II no se aproximan a cero tan raacutepidamente como los tipo I pero

presentan la ventaja de que la banda de paso es plana

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEB YSHEV TIP O I (PASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)N=2

N=4 N=8

N=2 N=4

N=8

Figura 6 3- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo I con un rizado de 1 dB para los oacuterdenes 2 4 y 8

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEBYSHEV TIP O II (P ASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

50

100

150

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2

N=8

N=4

N=2

N=4 N=8

Figura 6 4- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo II con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso y para los oacuterdenes 2 4 y 8

140

Los filtros Chebyshev tanto del tipo I como del II presentan una transicioacuten maacutes abrupta que los Butterworth pero su respuesta transitoria es peor (Kuo 1966)

bull FILTRO ELIPTICO

Los filtros eliacutepticos presentan rizado tanto en la banda de paso como en la de

rechazo obteniendo un corte maacutes abrupto que en los casos anteriores y por tanto mayor selectividad

)(11)( 22

2

cN jwsUsH

ε+= (65)

donde ldquoUN(x)rdquo es el jacobiano de la funcioacuten eliacuteptica

En la figura 65 se muestran estos filtros para los oacuterdenes 2 y 4 con un rizado

de 1 dB en la banda de paso y una caiacuteda de 10 dBrsquos hasta la banda de rechazo (el filtro correspondiente al orden 8 se ha omitido por ser praacutecticamente igual al de orden 4)

0

02

04

06

08

1

FILTROS ELIP TICOS PASO-B AJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fas

e (g

rado

s)

N=2

N=2

N=4

N=4

Figura 6 5- Respuesta en frecuencia de los filtros eliacutepticos con un rizado en la banda de paso de 1 dB y una caiacuteda de 10 dBrsquos en la banda de rechazo y para los oacuterdenes 2 y 4

bull FILTRO BESSEL Los filtros Bessel maximizan la linealidad de la fase y vienen dados por la

siguiente ecuacioacuten

)(1)(

cjws

NBsH = (66)

donde ldquoBN(x)rdquo son los polinomios de Bessel

En la figura 66 se muestran los filtros de Bessel de orden 2 4 y 8

141

El retardo de grupo de un filtro es una medida del retardo promedio en funcioacuten de la frecuencia Se define como la opuesta a la primera derivada de la respuesta en fase del filtro seguacuten la siguiente ecuacioacuten

ωωϕωτ

dd

g)()( minus= (67)

donde ldquoφ(ω)rdquo es la fase de la respuesta en frecuencia del filtro

Un sistema de fase lineal no presenta distorsioacuten en fase en la salida y su

retardo de grupo seraacute constante De todos los filtros analizados los Bessel presentan la maacutexima linealidad de la

fase En la figura 67 se comparan los retardos de grupo producidos por cada tipo de filtro en el caso de orden 2

0

02

04

06

08

1

FILTROS BESSEL PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2 N=4

N=2

N=4

Figura 6 6- Respuesta en frecuencia de los filtros Bessel paso-bajo de orden 2 y 4

10-3

10-2

10-1

100

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Frecuencia

RETARDO DE GRUPO

Butterw orthChebyshev IChebyshev IIElipticoBessel

Figura 6 7- Retardo de grupo de los diversos filtros analizados de orden 2

142

Una discusioacuten maacutes detallada todos los filtros analizados la localizacioacuten de sus

polos y ceros y toda la teoriacutea referente a las transformaciones mencionadas (tanto del plano ldquosrdquo al ldquozrdquo como las transformaciones en frecuencia sentildealadas en la tabla 6I) puede encontrarse en diversa bibliografiacutea destacando entre otros las explicaciones dadas por Kuo (1966) y Oppenheim y Schafer (1975)

622 FILTROS FIR

El filtro ideal es aquel que tiene una ganancia constante en la banda de paso y

nula en la de rechazo manteniendo la fase lineal Hemos visto diversos filtros claacutesicos IIR que tratan de aproximarse al filtro ideal maximizando alguacuten tipo de caracteriacutestica

Los filtros FIR ademaacutes de las ventajas indicadas en el punto 62 pueden

disentildearse faacutecilmente para obtener de forma cuasi-exacta la respuesta deseada Para los filtros FIR causales todos los coeficientes ldquoakrdquo de las ecuaciones

generales (61) son nulos

sumsumminus

=

minus

=

minus minussdot===1

0

1

0][][

)()()(

N

jj

N

j

jj jnxbnyzb

zXzYzH (68)

La principal ventaja sobre los filtros IIR es que pueden disentildearse con fase

exactamente lineal basta que cumpla la siguiente condicioacuten

]1[][ nNbnb minusminus= (69) La ecuacioacuten anterior representa la condicioacuten necesaria y suficiente para que un

filtro tenga fase lineal por lo que uacutenicamente los filtros FIR pueden tener fase lineal (Oppenheim y Schafer 1975) Ademaacutes implica un retardo de ldquo(N-1)2rdquo muestras correspondiendo a un nuacutemero de muestras entero si ldquoNrdquo es impar

Los filtros FIR ldquoacausalesrdquo responden a la ecuacioacuten (39) y son utilizados por

muchos sistemas de adquisicioacuten como filtros antialiasing produciendo artefactos precursores Su estudio y eliminacioacuten es discutido por Scherbaum (1996 y 1997 [1] y [2]) y por Scherbaum y Bouin (1997) y no seraacuten tratados en esta tesis

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR UTILIZANDO VENTANAS

La forma maacutes sencilla de disentildear un filtro FIR es por truncamiento del

muestreo de la respuesta impulsiva deseada

)()()( nwnhnb d sdot= (610)

donde ldquohd(n)rdquo es la respuesta impulsiva muestreada y ldquow(n)rdquo la ventana de duracioacuten ldquoNrdquo

Hay que observar que al truncar la respuesta impulsiva se produciraacute el

fenoacutemeno de Gibbs de igual forma que se observa al truncar una serie de Fourier

143

Cuanto menor duracioacuten tenga la ventana menor seraacute el nuacutemero de coeficientes del filtro (maacutes rapidez de caacutelculo) pero maacutes notable seraacute el fenoacutemeno de Gibbs

En la figura 68 se muestra el efecto del tamantildeo una ventana rectangular en el

disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase lineal por truncamiento de la respuesta impulsiva de un filtro ideal (funcioacuten sinc)

recBaefe

Flin

Fi

igura 6 8- Efecto de la longitud de la ventan en el disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase eal por truncamiento de la respuesta impulsiva Debe observarse que el retardo es diferente para

cada filtro siendo de 25 muestras para el FIR de 51 muestras y de 50 para el de 101

El fenoacutemeno de Gibbs puede reducirse utilizando otro tipo de ventana no tangular cuyos bordes sean menos abruptos como las ampliamente conocidas de rtlett Hanning Hamming Blackman Kaiser etc En la figura 69 se muestra el cto de la eleccioacuten del tipo de ventana ldquowrdquo de la ecuacioacuten (610)

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

Frecuenc ia

dBs

EFECTO DEL TIPO DE VENTANA

RectangularBartlettHanningHammingBlackmanKaiser (Beta=3)Chebysehev (60 dBs)

gura 6 9- Efecto del tipo de ventana elegido en la ecuacioacuten (610) sobre el disentildeo de un filtro FIR lineal simeacutetrico de 101 muestras

144

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR MUESTREANDO EN FRECUENCIA

Ademaacutes del disentildeo por truncamiento de la respuesta impulsiva podemos

disentildear el filtro FIR directamente por muestreo de la respuesta en frecuencia deseada

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

minus=sdot==

minus==

summinus

=

casosdemaacuteslosen

NnekHNnh

NkeHkHN

k

kj

kjd

N

N

0

110)(~1)(

110)()(~

1

0

2

2

L

L

π

π

(611)

donde ldquo rdquo representa la muestra ldquokrdquo de la respuesta en frecuencia del filtro deseado ldquoH

)(~ kHdrdquo y ldquoh(n)rdquo la respuesta impulsiva

En la figura 610 se muestra el disentildeo de un filtro FIR de fase lineal por

muestreo en frecuencia ademaacutes se indica la respuesta real del filtro disentildeado

ospu(enba

0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

02

04

06

08

1

DISENtildeO F ILTRO F IR P OR MUESTREO EN F RECUENCIA

Frecuenc ia

Am

plitu

d

F

623

de(ecpapava

igura 6 10- Disentildeo de un filtro FIR lineal paso bajo con un muestreo en frecuencia de 101puntos (La fase no es mostrada en la figura) En gris se muestra la respuesta real del filtro

disentildeado

Como podemos observar en la figura la respuesta real del filtro presenta cilaciones debidas al filtro interpolador (Oppenheim y Schafer 1975) que se eden suavizar si admitimos una o maacutes muestras de transicioacuten de valor intermedio tre 0 y 1) mejorando ademaacutes la atenuacioacuten de los loacutebulos que aparecen en la

nda de rechazo aunque se aumenta el ancho de la banda de transicioacuten

FILTROS LINEALES CON WAVELETS En el capiacutetulo anterior hemos sentildealado como una sentildeal puede ser

scompuesta utilizando la DWT como suma de detalles y una aproximacioacuten uacioacuten 59) Cada sumando representa la salida de un filtro FIR cuya banda de

so dependeraacute del nivel en el que nos encontremos (paso-alto para Q1 paso banda ra Qj con j=2J y paso-bajo para PJ) pero la forma de su respuesta en frecuencia riacutea en funcioacuten de la base wavelet que se elija

145

Una forma sencilla de filtro lineal se obtiene al eliminar uno o maacutes sumandos

de la mencionada ecuacioacuten Por ejemplo Oliva (1998) utilizoacute este procedimiento para el filtrado de sentildeales siacutesmicas Las bandas de frecuencia para cada sumando vienen determinadas por las propiedades de descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la descomposicioacuten wavelet (figura 58) y soacutelo dependen del nivel elegido

Otra estrategia se basa en la descomposicioacuten en el mejor aacuterbol (wavelet

packets) haciendo maacuteximo alguacuten criterio (maacutexima entropiacutea o maacutexima SNR) Nuevamente la sentildeal puede entenderse como suma de varias sentildeales filtradas (anaacutelisis multirresolucioacuten ecuacioacuten 511) La eliminacioacuten de alguno de los sumandos responde a un filtro lineal cuya banda de paso dependeraacute uacutenicamente de los sumandos eliminados y la forma de su respuesta de la base elegida Este meacutetodo ha sido utilizado por Galiana et al (2000) para la deconvolucioacuten y filtrado de sismogramas de corto periodo de la red siacutesmica de Alicante

En la figura 611 se muestra un ejemplo de filtrado del sismograma sinteacutetico de

la figura 510 contaminado con ruido

El resultado para este ejemplo es un filtro paso-bajo con una frecuencia de

corte aproximada de 3125 Hz

-1

0

1

Sentilde

al(S

NR

=40

dB)

FILTRADO LINEAL WAVELET

0 10 20 30 40 50 60-1

0

1

Tiempo (seg)

Sentilde

alF

iltr

ada

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

P6

P6+Q

6+Q

5

Figura 6 11- Filtrado de una sentildeal con SNR de 40 decibelios (sismograma sinteacutetico de la figura 510 contaminado de ruido) por medio de la descomposicioacuten wavelet hasta nivel 6 La sentildeal filtrada es la suma de

los detalles correspondientes a los niveles 5 y 6 y de la aproximacioacuten al nivel 6

146

624 FILTROS ECUALIZADORES AMPLIACIOacuteN DEL ANCHO DE BANDA

En la figura 215 se mostroacute la ganancia adicional que se debiacutea proveer el filtro

de ecualizacioacuten para el caso de un sistema con resistencia de carga (tanto para sistemas subamortiguados como sobreamortiguados) y con impedancia RC serie

Daniel (1979) Stauber (1983) Prothero y Schaecher (1984) y Roberts (1989)

entre otros aplican filtros paso bajo de 2ordm orden en dos etapas para ecualizar sensores de 1 segundo de periodo propio

Aunque cada uno aborda la ecualizacioacuten de forma diferente utilizando

amplificadores operacionales realimentados todos obtienen un sistema con polos y ceros reales casi siempre dobles Si se disentildean adecuadamente se puede cancelar el polo doble de un sistema con amortiguamiento criacutetico o los polos reales de un sistema sobreamortiguado

En sus disentildeos se incluye ademaacutes un filtro paso alto de primer orden para

eliminar el ldquooffsetrdquo introducido por los amplificadores La ecualizacioacuten analoacutegica por medio de esta teacutecnica presenta el inconveniente

de que tanto los sistemas amortiguados criacuteticamente como los sobreamortiguados reducen la ganancia efectiva necesitando una mayor amplificacioacuten (ver ecuacioacuten 26) Por otro lado al reforzar por amplificacioacuten electroacutenica la banda de menor frecuencia se reduce el rango dinaacutemico del sensor en esa banda

Aunque la exacta cancelacioacuten de polos y ceros es praacutecticamente imposible la

respuesta del sistema total seraacute parecida a la deseada ya que tanto ceros como polos se encontraraacuten muy proacuteximos

Los filtros ecualizadores analoacutegicos presentan ganancias mayores que la

unidad por lo que a menudo es necesario atenuar la sentildeal en etapas intermedias lo que puede enmascarar sentildeales saturadas En la figura 612 se muestra una simulacioacuten presentando este efecto para un sistema con amortiguamiento criacutetico

F

a

igura 6 12- Enmascaramiento de una sentildeal saturada por efecto del filtro ecualizador En la parte superior se muestra el registro del sismo de Algodonales de 02062001 Mb=23 para un sistema con

mortiguamiento criacutetico mientras en la inferior se ha simulado el mismo registro una vez ecualizado hasta 10segundos

147

Si el conversor AD presenta gran rango dinaacutemico como el utilizado es

posible realizar el filtro de ecualizacioacuten por software evitando la reduccioacuten del rango dinaacutemico electroacutenico debido a la necesidad de aumentar la amplificacioacuten

Ademaacutes en nuestro caso el disentildeo de un filtro ecualizador analoacutegico seriacutea

engorroso y complicado ya que deberiacutea proporcionar la cancelacioacuten del polo real los complejo conjugados y el cero real no nulo e introducir uacutenicamente dos polos complejo conjugados de forma que el sistema resultante fuese de segundo orden (ecuacioacuten 26) con amortiguamiento efectivo de 0707 y frecuencia propia de 01 Hz (la discusioacuten de la eleccioacuten de estos valores se realizoacute en el capiacutetulo 2)

Ya que el filtro de ecualizacioacuten deberiacutea encontrarse en cascada con el sistema

su funcioacuten de transferencia viene dada por

)2)(()2)((

2)2)(()(

221

221

22

2

221

21

ddd

eeeec

r

decdrec

ddd

ed

eee

er

wswszswswspsH

HHHHHH

wswssGH

wswspsszsGH

++++++

=

=rArr=sdot

++minus

=+++

+minus=

ξξ

ξξ

(612)

donde ldquoHrrdquo es la respuesta del sistema con impedancia RC serie (con dos polos complejo conjugados y uno real y un ceros real no nulo) y ldquoHdrdquo es la respuesta del sistema de segundo orden deseado

Ya hemos mencionado en el capiacutetulo 3 que el sistema grabaraacute el canal de 125

mps por disparo mientras que el correspondiente a 20 Hz (tras la oportuna decimacioacuten) se grabaraacute en continuo Por ello hemos disentildeado un filtro IIR de ecualizacioacuten de 4ordm orden (en la tabla 6II se dan los coeficientes) que se ajusta a la ecuacioacuten (612) y suponiendo una frecuencia de muestreo de 20 mps

0 1 2 3 4 bi 11147 -11529 -05837 08067 -01105 ai 1000 -13433 -04103 09026 -01477

Tabla 6 II- Coeficientes del filtro IIR de ecualizacioacuten la nomenclatura utilizada se refiere a la ecuacioacuten (61)

Debe tenerse presente que este filtro presenta una amplificacioacuten de

aproximadamente 35 decibelios en continua por lo que previamente debe ser aplicado un filtro paso alto que elimine el descentrado (offset) de la sentildeal

En cuanto al rango dinaacutemico debemos sentildealar que permanece inalterado ya

que la respuesta analoacutegica no se modificada Conviene recordar uacutenicamente que al cargar el sistema con una impedancia RC serie la ganancia del sistema a bajas frecuencias se ve incrementada en el orden de 5 dB respecto a los sistemas claacutesicos con resistencia de carga Al aplicar el filtro ecualizador digital sobre el canal de 20 mps la resolucioacuten se incrementa ligeramente debido al efecto de sobremuestreo ya que el factor de decimacioacuten es de 625

148

En la figura 613 se muestra su respuesta en frecuencia su respuesta impulsiva y la ubicacioacuten de los polos y ceros en el plano ldquozrdquo

-1 -0 5 0 05 1

-1

-05

0

05

1

P art e Real

Par

te I

mag

inar

ia

Plano z

0 5 10 15 20 25 30

-02

0

02

04

06

08

1

12

T iem po (seg)

Am

plit

ud

Respuesta impulsiva

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40Respuesta en Frecuencia

dBs

Filt ro analogFilt ro IIR

10-2

10-1

100

101

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(ordm)

Figura 6 13- Respuesta en frecuencia del filtro IIR ecualizador de 4ordm orden (en azul se muestra el correspondiente filtro analoacutegico ecualizador ideal) Asiacute mismo se muestran las

posiciones de los polos y ceros en el plano complejo ldquozrdquo y la respuesta impulsiva del filtro

625 FILTRADO DE RUIDOS PERIODICOS

Los ruidos perioacutedicos pueden ser caracterizados por su desarrollo en serie de

Fourier Este tipo de ruido aunque no muy frecuente puede estar presente en los registros siacutesmicos y son causados principalmente por la actividad humana o por interferencias En los registros obtenidos en algunos sistemas por ejemplo en los MiniDOBS es frecuente encontrar interferencias del pps junto con el registro siacutesmico

Siguiendo la teoriacutea de las series de Fourier cualquier ruido perioacutedico puede ser

descompuesto en suma de sentildeales monocromaacuteticas que oscilan a la frecuencia fundamental o sus armoacutenicos

sum sum +sdot==i i

iiiip nTfAnwnw )2sin(][][ φπ (613)

donde ldquowprdquo es el ruido perioacutedico ldquowirdquo son los diversos armoacutenicos considerados como sentildeales monocromaacuteticas de frecuencia ldquofirdquo amplitud ldquoAirdquo y fase ldquoφirdquo

Estas sentildeales monocromaacuteticas pueden ser detectadas analizando el espectro del

ruido en el plano de la transformada de Fourier de forma que aquellas frecuencias ldquofirdquo con un valor de densidad espectral mucho mayor que la de un pequentildeo entorno

149

(experimentalmente se ha determinado un ancho de banda de 2 Hz) seraacuten consideradas como ruidos armoacutenicos

Debemos observar que si efectuamos la transformada de Fourier de una sentildeal

de ldquoNrdquo muestras la resolucioacuten en frecuencia que obtendremos es de ldquofmNrdquo siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo Para obtener con una mejor precisioacuten en la frecuencia de cada armoacutenico ldquowi[n]rdquo hemos aplicado el algoritmo explicado en el capiacutetulo 4 obteniendo la amplitud la frecuencia y la fase

La eliminacioacuten del ruido es realizada en el dominio del tiempo restando de la

sentildeal original la componente perioacutedica dada por la ecuacioacuten (613) En la figura 614 se muestra el registro del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de

08042001 a 084453 y de magnitud 24 y el resultado posterior a la eliminacioacuten de los ruidos perioacutedicos

Creduce que el rse encu

Terremoto de EL BOSQUE 08042001 a 084453 mb=24

30 35 40 45 50 55 60

T iempo en segundos

0 5 10 15 20 25 30-60

-40

-20

0

20

40

60

80Densidad espectral de potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Datos originalesFiltrado usando FourierFiltrado con ajus te de frec

F

63 FILTR Cuando

de determinatotalidad del registro debidplano tiempo

igura 6 14- Filtrado de ruidos perioacutedicos del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de 08042001utilizando las frecuencias obtenidas por el anaacutelisis de Fourier y las correspondientes

utilizando el ajuste preciso propuesto

omo se aprecia en la figura el meacutetodo por ajuste preciso de la frecuencia el ruido monocromaacutetico aunque no logra eliminarlo por completo debido a uido real no es puramente monocromaacutetico sino que sus diversos armoacutenicos entran dispersos a lo largo de una banda estrecha de frecuencias

OS NO LINEALES CON WAVELETS

aplicamos filtros lineales basados en la transformada de Fourier la energiacutea das bandas de frecuencia (bandas de rechazo) es reducida afectando a la registro La reduccioacuten de alguacuten coeficiente de Fourier afecta a la totalidad del o a las propiedades de localizacioacuten (ya descritas en el capiacutetulo anterior) del

-frecuencia

150

La utilizacioacuten de filtros no lineales basada en transformadas con mayor capacidad de

localizacioacuten en el plano tiempo-frecuencia ha sido empleada por diversos sismoacutelogos Ulrych et al (1999) comparan diversas teacutecnicas de filtrado no lineal basadas en diversas transformadas que tratan de separar la sentildeal del ruido Fedorenko y Husebye (1999) aplican un suavizado no lineal sobre el filtro de polarizacioacuten en su algoritmo de ldquopickingrdquo

Los filtros no lineales basados en la transformada wavelet se basan en las

propiedades de localizacioacuten ya estudiadas de forma que la eliminacioacuten o reduccioacuten de algunos de sus coeficientes soacutelo afecta a una determinada banda de frecuencia y a una determinada ventana de tiempo que dependeraacute principalmente de la escala

631 HARD Y SOFTHRESHOLD

Donoho (1994) proboacute que en el caso las sentildeales se encuentren contaminadas

por ruido gausiano blanco la oacuteptima estimacioacuten de la sentildeal se obtiene amulando los coeficientes de la transformada wavelet ortonormal que no superen un determinado umbral Esta teacutecnica es ampliamente conocida por su teacutermino ingleacutes ldquothresholdingrdquo

Para un ruido gausiano de varianza ldquoσ2rdquo el umbral o ldquothresholdrdquo viene dado

por

NT elog2σ= (614)

donde ldquoNrdquo es el tamantildeo de los datos Auacuten suponiendo que el ruido presente en los registros siacutesmicos sea gausiano

su varianza no es conocida a priori por lo que debemos estimarla a partir de los datos ldquoz = s + wrdquo (donde ldquosrdquo es la sentildeal y ldquowrdquo representa al ruido)

Mallat (1998) establece que si la sentildeal ldquosrdquo es ldquosuaverdquo los coeficientes wavelet

ldquoltsψ1kgtrdquo son pequentildeos y por tanto los coeficientes ldquoltzψ1kgt asymp ltwψ1kgtrdquo representan una variable aleatoria gausiana de varianza ldquoσ2rdquo es decir se puede suponer que los coeficientes wavelet a escala 1 (d1) representan uacutenicamente los detalles del ruido En este caso un buen estimador de la desviacioacuten tiacutepica es

20

67450)(~ 1 Nk

zMediana k ltle=ψ

σ (615)

Para el denominado ldquosofthresholdrdquo los coeficientes wavelets son anulados por

umbral de la siguiente forma

⎪⎩

⎪⎨

ltminusle+

geminus=

TcTcTc

TcTcc

i

ii

ii

i

0 (616)

donde ldquocirdquo representa cada uno de los coeficientes de la descomposicioacuten wavelet tanto los detalles ldquodjrdquo a todos los niveles ldquojrdquo como la aproximacioacuten ldquoaJrdquo siendo ldquoJrdquo el uacuteltimo nivel alcanzado

151

En el ldquohardthresholdrdquo los coeficientes cuyo valor absoluto superan el nivel

umbral no son modificados

632 METODO DE ESTRUCTURAS COHERENTES Cuando no tenemos ninguacuten conocimiento a priori sobre las caracteriacutesticas del

ruido la estimacioacuten de la sentildeal es mejor efectuarla extrayendo las estructuras coherentes que tienen una alta correlacioacuten con los vectores base de forma que la varianza del ruido no es utilizada

Mallat (1998) propone este meacutetodo de forma que si ldquoB=gm0lemltMrdquo representa

una base wavelet ortonomal soacutelo extraeremos aquellos vectores de la base ldquoBrdquo que tengan una mejor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para ello debemos ordenar todos los coeficientes wavelets (dados por los

productos internos ldquoltzgmgtrdquo) en orden descendente de su valor absoluto

101

minusltlege+

Nkgzgzkk mm (617)

Los datos ldquozrdquo no seraacuten considerados como ruido si

NNT

z

gz

z

gze

NmNmm log2max

22

210

2

2

0 =gt= minusltle (618)

El vector ldquo rdquo es considerado como una estructura coherente 0mg

Para cada k ge 0 el vector correspondiente ldquo rdquo es una estructura coherente

si se verifica kmg

kNkNT

gz

gze

kNN

kpm

m

p

k

minusminus

=gt minusminus

=sum

)(log2

2

1 2

2

(619)

Es decir una vez ordenados los valores absolutos de los coeficientes wavelet

si la relacioacuten de su energiacutea (su cuadrado) respecto a la energiacutea contenida en el resto de coeficientes supera al umbral correspondiente se dice que el vector asociado a dicho coeficiente es una estructura coherente

El algoritmo para cuando encontramos el primer iacutendice ldquok=Mrdquo tal que ldquo rdquo

no es una estructura coherente y por tanto a partir de este iacutendice todos los coeficientes restantes (incluido eacuteste) son anulados La sentildeal ldquosrdquo es estimada por la suma de las ldquoMrdquo estructuras coherentes

kmg

summinus

=

sdot=1

0

M

kmm kk

ggzs (620)

152

Mallat (1998) sentildeala que este algoritmo estima la sentildeal de forma eficiente soacutelo si la mayor parte de la energiacutea es superior al nivel de ruido con respecto a la base wavelet ortonomal utilizada

633 ESTRUCTURAS COHERENTES POR NIVELES

El meacutetodo de filtrado no lineal que proponemos se basa en el meacutetodo de las

estructuras coherentes pero incorpora alguna informacioacuten sobre la forma de la sentildeal siacutesmica que deseamos filtrar

Al efectuar la descomposicioacuten wavelet de un registro siacutesmico la sentildeal se

descompone en suma de la aproximacioacuten (al maacuteximo nivel ldquoJrdquo alcanzado) y detalles a todas las escalas (ecuacioacuten (511)) La idea es extraer la energiacutea de la sentildeal siacutesmica de cada una de las bandas de frecuencia que representa cada nivel (cajas de Heisenberg) es decir extraer las estructuras coherentes por bandas de frecuencia

Por tanto baacutesicamente la principal diferencia radica en aplicar el meacutetodo de

las estructuras coherentes a cada nivel ldquojrdquo de la descomposicioacuten wavelet de forma independiente y no sobre la totalidad de los coeficientes como indica la ecuacioacuten (617)

Para cada nivel definimos un umbral dado por

jj

jekN Nk

kNkNp

Tj

ltleminus

minussdot=minus 0

)(log2 (621)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes wavelet del nivel ldquojrdquo ( jjNN 2= siendo N

el tamantildeo de los datos) y ldquoprdquo es un paraacutemetro (empiacutericamente determinado) que puede tomar los valores 0 2 oacute 3 dependiendo del valor SNR calculado para ese nivel

En la figura 615 se muestra el nivel umbral en funcioacuten del nuacutemero de

coeficientes y se compara por el dado por la ecuacioacuten (618)

01000200030004000500060000

001

002

003

004

005

006

007

008

009

01NIVEL UMBRAL

N-k

T2 N

-k

Umbral ec (618)Umbral ec (621) p=2Umbral ec (621) p=3

F

igura 6 15- Niveles de umbral o ldquothresholdrdquo dados por la ecuacioacuten (621) para ldquop = 2rdquo y ldquop = 3rdquo frente alpropuesto por Mallat (1998) para el meacutetodo de las estructuras coherentes ecuacioacuten (618)

153

Como se observa en la figura utilizamos siempre umbrales maacutes bajos que el propuesto por Mallat (1998) lo que implica considerar como estructura coherente vectores con menor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para estimar el nivel de sentildeal-ruido asumiremos que son independientes por lo

que se verifica el principio de adiccioacuten de la energiacutea El nivel de sentildeal-ruido (SNR) expresado en decibelios viene dado por

⎟⎟

⎜⎜

⎛minussdot=

⎟⎟

⎜⎜

⎛sdot=

+=

1log10log10 2

2

102

2

10

222

w

z

w

sSNR

wsz

dB

(622)

Para estimar este valor a cada nivel ldquojrdquo asumiremos que el pre-evento de los

registros proporcionan una buena estimacioacuten del nivel de ruido y la ecuacioacuten anterior se transforma en

⎟⎟⎟⎟⎟

⎜⎜⎜⎜⎜

minussdot=

sum

summinus

=

minus

= 1log10 1

0

2

1

0

2

10 P

kk

j

N

mm

j

cPN

cSNR

j

(623)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes a nivel ldquojrdquo y los ldquoPrdquo primeros coeficientes son los correspondientes al pre-evento

Si el SNRj es mayor de 40 decibelios el ruido es despreciable frente a la

energiacutea de la sentildeal contenida en el nivel por lo que los coeficientes no son modificados es decir utilizaremos el valor ldquop = 0rdquo

En el caso de que SNRj esteacute comprendido entre 10 y 40 decibelios

utilizaremos ldquop = 2rdquo y todos los coeficientes que no sean considerados como estructuras coherentes son anulados Recordemos que el algoritmo siempre se aplica despueacutes de que los coeficientes correspondientes al nivel ldquojrdquo hayan sido reordenados en orden descendente de valor absoluto

Cuando la relacioacuten sentildeal-ruido es superior a 4 dB pero inferior a 10 decibelios

aplicaremos el umbral con ldquop = 3rdquo aumentando el nivel umbral ya que se trata de un nivel ruidoso En este caso ademaacutes estimaremos la desviacioacuten estaacutendar del ruido utilizando uacutenicamente sobre coeficientes de ese nivel que localizan en el pre-evento y aplicando la ecuacioacuten (615) sobre los mencionados coeficientes

Al igual que en el caso anterior los coeficientes no asociados a estructuras

coherentes son anulados pero en este caso los correspondientes a estructuras coherentes son reducidos en amplitud en una desviacioacuten estaacutendar de forma similar al softhreshold

Para valores de SNRj entre 25 y 4 dB se aplica el procedimiento del caso

anterior uacutenicamente para bajas frecuencias ldquoj gt 3rdquo en el caso de un muestreo de 100 Hz corresponde a frecuencias inferiores a 625 Hz mientras que para 125 mps es 781 Hz

154

Finalmente en cualquier otro caso todos los coeficientes son anulados ya que

se considera que no es posible distinguir entre sentildeal y ruido En la figura 616 se muestra un diagrama esquemaacutetico de este meacutetodo

Figura 6 16- Diagrama esquemaacutetico del meacutetodo propuesto de filtrado no-lineal estructuras coherentes por niveles

64 REDUCCION DE SPIKES Los ldquospikesrdquo son ruidos altamente transitorios caracterizados por su gran amplitud y

corta duracioacuten Generalmente tienen siempre el mismo signo y se producen principalmente por interferencias siendo mucho maacutes frecuentes en sistemas con transmisioacuten de datos analoacutegicos

155

Evans (1982) muestra la gran efectividad de un filtro de medianas frente a un filtro de promedios para su eliminacioacuten Ambos filtros son paso-bajo cuyo ancho de banda depende del nuacutemero de puntos seleccionado El principal problema radica en que este filtro es aplicado a la totalidad del registro afectando tambieacuten a las porciones de sentildeal no contaminadas por este tipo especial de ruido

Nosotros hemos desarrollado un algoritmo para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo

que se aplica sobre los coeficientes wavelets en cada uno de los niveles de la descomposicioacuten

En primer lugar se estima la media y la varianza de la energiacutea sobre un pequentildeo

intervalo por medio de los siguientes filtros FIR

sumsumminus=minus=

minus==k

klljk

k

kljk mldldm

9

222

9

2 )][(101][

101 σ (624)

Un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo cuando se verifica

kkj mkd σ4][2 +gt (625) Para evitar que una llegada impulsiva pueda ser considerada como ldquospikerdquo ambos

filtros se aplican tanto en sentido directo como reverso es decir en orden creciente de tiempo como decreciente debieacutendose cumplir la ecuacioacuten (625) en ambos sentidos

Cuando un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo es anulado Los filtros FIR dados por la ecuacioacuten (624) presentan un decaimiento lento por lo

que ldquospikesrdquo proacuteximos pueden no ser detectados por el algoritmo Por este motivo el algoritmo se aplica sucesivamente hasta 8 veces o hasta que ya no se declara ninguacuten ldquospikerdquo

Por otro lado debido a las caracteriacutesticas de los transitorios de los filtros presentes al

comienzo (en sentido directo) y al final (cuando se aplica en sentido inverso) del nivel considerado la condicioacuten dada por la ecuacioacuten (625) soacutelo se considera en un sentido (inverso para el comienzo y directo al final) en esas ventanas

65 COMPARACION Y RESULTADOS El meacutetodo de filtrado que proponemos (Pazos et al 2003) consiste en la aplicacioacuten

en cascada de los algoritmos de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos reduccioacuten de ldquospikesrdquo y el filtrado de estructuras coherentes por nivel todos ellos desarrollados por el autor de la presente tesis

Para poder evaluar su comportamiento lo compararemos con otras teacutecnicas de

filtrado ya explicadas atendiendo a diversas caracteriacutesticas como son bull Error relativo en la amplitud maacutexima ya que este paraacutemetro interviene en el

caacutelculo de la magnitud de los terremotos

bull Error eficaz (rms) en amplitud que en cierta medida cuantifica la similitud de la sentildeal filtrada con la original no ruidosa

156

bull El nivel de sentildeal-ruido (SNR) calculaacutendolo tanto para la totalidad del registro como para la llegada de la onda P (sobre una pequentildea ventana que experimentalmente hemos fijado en 2 segundos)

Las dos primeras caracteriacutesticas indicadas requieren el conocimiento exacto de la

sentildeal en ausencia de ruido por lo que utilizaremos una base de datos generada a partir de un sismo sinteacutetico mostrado en la figura 510 al que se le ha antildeadido diversos tipos de ruidos Este registro sinteacutetico (amplitud maacutexima normalizada a la unidad) ha sido generado de forma que su densidad espectral de potencia sigua una curva suave promediando las densidades espectrales de 10 sismos registrados por las estaciones de la red de corto periodo del ROA

En cuanto a las comparaciones sobre el SNR se hace notar que su estimacioacuten para la

llegada de la onda P nos indica la calidad de ldquopickingrdquo mientras que su caacutelculo para la totalidad del registro nos proporciona informacioacuten sobre la calidad para datar llegadas de ondas de pequentildea amplitud asiacute como la contaminacioacuten por ruido de la onda de coda

Tras varias experiencias previas se ha comprobado que los resultados obtenidos

utilizando diversos tipos de filtros lineales de igual banda de paso no variacutean sustancialmente los resultados analizados por lo que finalmente hemos seleccionado para la comparacioacuten dos bancos de filtros filtros Butterworth de 4ordm orden y Eliacutepticos con 1 dB de rizado en la banda de paso y 20 dB de caiacuteda para la banda de rechazo

Cada banco se compone de los siguientes filtros

bull 2 filtros paso-alto con frecuencias de corte de 02 y 07 Hz bull 6 paso-bajo 4 6 8 10 16 y 32 Hz bull 12 paso-banda cuyas frecuencias de corte son las combinaciones de las

anteriormente indicadas para los paso-alto y paso-bajo Los resultados preliminares obtenidos por aplicacioacuten de las teacutecnicas de filtrado no

lineal por ldquoHard y softhresholdrdquo no resultaron satisfactorias a excepcioacuten de los registros con un alto SNR por lo que ha sido desestimado para esta comparacioacuten Por ello soacutelo consideraremos el filtrado por el meacutetodo de las estructuras coherentes

Los resultados sobre la base de datos sinteacuteticos con diferentes niveles de sentildeal-ruido

se muestran en las tablas 6III a 6VI La utilizacioacuten de una base de datos sinteacutetica presenta la gran ventaja del conocimiento exacto de la forma de onda de la sentildeal el instante de llegada de la P simulada y el SNR de la sentildeal contaminada de forma aleatoria con los diversos tipos de ruido (ruido gausiano blanco ruido coloreado ruidos perioacutedicos y ruido siacutesmico grabado por la red ROA) Ademaacutes se han antildeadido ldquospikesrdquo de forma aleatoria

Las tablas 6III y 6IV muestran los resultados del error relativo para la amplitud

maacutexima y el error eficaz en amplitud respectivamente El meacutetodo propuesto presenta un error relativo para la maacutexima amplitud inferior al 10 en para el 90 de los casos analizados mientras que el error eficaz es inferior a 25

Debemos indicar que el meacutetodo propuesto consideroacute al primer evento de esta base de

datos sinteacuteticos como ruido anulando todos los coeficientes

157

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 10003 ------- 4927 2477 3357 2 4385 6948 1510 2209 2994 3 2573 833 1216 1713 2022 4 2149 026 924 3195 3498

5 771 147 567 3001 3244 6 2955 1696 1274 695 731 7 166 757 019 4887 4004

8 1096 795 257 1227 337 9 3124 662 524 2153 1478 10 640 019 289 413 1012

11 122 382 199 319 956 12 742 261 532 719 762

13 8534 631 7005 4960 4299 14 188 171 1714 196 1405 15 043 636 203 025 745

16 570 151 1204 4699 4448 17 016 411 258 078 671 18 471 151 912 4683 4453

19 006 646 251 160 612 20 468 765 455 4525 4269 21 023 748 284 225 565

22 037 837 311 277 528 23 021 941 376 4784 1594 24 166 152 156 161 1363

25 119 153 012 114 1322 26 021 700 386 348 356 27 110 153 257 106 1313

28 038 186 318 033 1249 29 010 010 389 015 1207 30 10045 011 9960 2163 1134

Tabla 6 III- Error relativo en amplitud maacutexima obtenida por diferentes meacutetodos de filtrado

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 11303 -------- 793 3801 3133 2 10214 113 4623 2342 2286

3 8367 014 8005 8001 7267 4 6406 138 2785 1577 1438 5 4812 004 4909 4779 4289

6 3574 217 315 1202 999 7 4294 089 3556 341 149 8 3168 099 161 1389 1249

9 2493 097 141 1210 215 10 1394 142 168 450 379

11 1130 135 155 380 324 12 1612 010 1287 1599 1018 13 1256 011 1091 128 041

14 787 009 685 780 528 15 450 080 088 161 138 16 350 004 389 328 323

17 284 061 077 107 092 18 221 004 235 226 222 19 179 063 067 073 062

20 162 024 059 080 076 21 113 043 058 047 043 22 071 035 053 031 030

23 067 019 046 039 037 24 031 004 044 031 026 25 021 004 042 021 019

26 011 010 041 008 010 27 007 004 042 007 009 28 003 005 041 003 005

29 001 002 037 001 003 30 000 000 040 000 004

Tabla 6 IV- Error rms en amplitud obtenido por las diferentes teacutecnicas de filtrado

De los numerosos resultados obtenidos por cada uno de los bancos de filtros lineales

(20 filtros por banco) hemos seleccionado uacutenicamente y de forma automaacutetica los correspondientes al que obtuvo mejor SNR para la onda P para cada uno de los eventos analizados Por este motivo se podriacutean mejorar los resultados del resto de las caracteriacutesticas analizadas con otro filtro con distintas frecuencias de corte

En las tablas 6V y 6VI se muestran los resultados para el nivel sentildeal-ruido de la

onda P y del registro completo respectivamente El meacutetodo propuesto proporciona los mejores resultados en el 733 de los casos

para la SNR de la onda P destacando el meacutetodo de estructuras coherentes en el resto de los casos Debemos destacar como ya hemos mencionado que este paraacutemetro fue maximizado para los bancos de filtros lineales

158

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliacuteptico

1 -028 --------- -237 -032 -21352 -019 1300 -1388 -012 -913 3 -1038 1810 -943 -884 -790

4 -2070 -063 -380 -1521 -726 5 -858 3449 -821 -722 -642 6 -005 -853 -240 -1313 -813

7 -1391 392 -1216 -649 052 8 -1177 -231 -741 -911 -793 9 -818 -644 -108 -544 -424

10 -945 000 -126 -441 -293 11 -812 -293 -1272 -357 -223 12 -167 2090 -073 -167 -123

13 -422 2010 -520 298 1442 14 -080 1426 -117 -084 -091 15 -282 493 340 119 193

16 051 3434 248 099 163 17 -055 714 543 337 395 18 227 3432 521 254 315

19 162 621 936 548 595 20 303 1337 977 538 668

21 373 880 1198 755 793 22 580 1069 1429 958 988 23 855 1659 2054 1698 1628

24 1063 3430 2894 1063 1108 25 1254 3429 3020 1254 1302 26 1390 2002 1924 1753 1772

27 1630 3431 2839 1630 1672 28 2111 1541 1027 1346 1047 29 2839 3251 3025 2839 2899

30 3931 2884 2986 3932 3950

Tabla 6 V- SNR para la onda P obtenida por los diversos meacutetodos de filtrado

Original Method Est Coh Butterw Eiacuteiptico

1 -12 --------- -258 -848 -779 2 -11 546 -1218 -1471 -1259 3 -10 2300 -1061 -1278 -1217

4 -9 597 -1004 -942 -812 5 -8 4781 -847 -1019 -966 6 -7 356 297 -270 -250

7 -6 1079 -683 -077 341 8 -5 819 600 -324 -424 9 -4 845 882 -259 297

10 -3 684 611 160 164 11 -2 795 869 242 249 12 -1 1811 -288 -200 -083

13 0 2046 -067 648 1542 14 1 1805 -146 -062 057 15 2 1105 1297 640 643

16 3 4765 377 175 229 17 4 1308 1505 839 841 18 5 4764 627 375 428

19 6 1135 1708 1037 1038 20 7 1499 573 771 876

21 8 1347 1910 1236 1236 22 10 1428 2111 1434 1433 23 12 1886 2621 1878 1890

24 14 4515 3785 1397 1441 25 16 4510 3964 1598 1644 26 18 2440 2844 2228 2234

27 20 4508 4112 1998 2035 28 25 2013 412 688 981 29 32 4591 4479 3200 3260

30 64 2406 1019 1250 1144

Tabla 6 VI-Resultados para el SNR de la totalidad del registro

Para el nivel de sentildeal-ruido calculado para la totalidad del registro (tabla 6VI) el

meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 666 de los casos Como ya se comentoacute el primer evento fue considerado como ruido por el meacutetodo

que se propone y por tanto la sentildeal filtrada es nula En el caso del evento 30 soacutelo los filtros lineales presentan una ligera mejoriacutea en el

SNR para la onda P respecto al de la sentildeal original aunque es bajo cuando se calcula para la totalidad del registro debido al efecto de los ldquospikesrdquo presentes en la sentildeal (figura 617)

Los niveles de sentildeal-ruido de la sentildeal original columna 2 de las tablas 6V y 6VI

han sido calculadas antes de la adicioacuten de ldquospikesrdquo lo que debe tenerse presente a la hora de comparar los resultados para las sentildeales filtradas que incluyen sus efectos

159

100

101

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

Densidad Espectral de Potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Original Metodo Est CohButterw Eliptico

Original

Meacutetodo

Est Coh

Butterw

Eliacuteptico

EVENTO SINTETICO Nordm 30

Figura 6 17- Evento sinteacutetico nuacutemero 30 y las correspondientes sentildeales filtradas por los meacutetodos indicados En la figura inferior se muestra las densidades espectrales de potencia correspondientes

Estos mismos filtros se han aplicado a una base de 60 sismos registrados por la red de corto periodo del ROA seleccionados atendiendo a su localizacioacuten (figura 618) magnitud y principalmente por su contenido y caracteriacutesticas de ruido

La respuesta de las estaciones son las correspondiente a una resistencia de carga para

un amortiguamiento proacuteximo a 0707 y la resolucioacuten digital es de 12 bits a 100 mps Los errores relativos a la amplitud no son calculados debido al desconocimiento de la

forma de onda exacta de la sentildeal en ausencia de ruido por lo que el estudio comparativo se centra en los niveles de sentildeal ruido Para el caacutelculo del SNR de la onda P se han tomado los tiempos de llegada dados por el analista (ROA 2000 y 2002)

Figura 6 18- Epicentros de los 60 sismos utilizados como base de datos

160

El meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 50 de los casos para el

SNR de la onda P (tabla 6VII) siendo mejor que el meacutetodo de estructuras coherentes en un 566 un 70 mejor que el banco de filtros Butterworth y en el 611 de los casos mejor que los filtros eliacutepticos

Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 3003 3520 3224 3976 3892 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -016 1061 1048 1696 1634 3 990311 25733 Jerez 23 SFS 1386 2089 1348 1388 1481 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1917 -181 161 216 261 5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 2395 2483 3039 2783 2784 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija 136 2493 2611 2283 2264 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real -141 1304 1030 898 986 8 10115 104756 Medina 20 Sfs -391 1209 1128 661 634 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -2084 702 1573 492 499

10 10116 232822 Casares 25 SCRT -2303 1017 848 910 984 11 10131 174843 Torregorda 25 SFS -1151 -410 -041 -219 -179 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -039 -021 -2194 -157 -177 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 086 633 655 594 654 14 10213 110243 Olvera 25 Lija 2022 4392 3637 4565 4432 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -853 1140 899 996 1041 16 10224 110121 NE Tetuaacuten 27 Lija 229 2628 2212 2191 2266 17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 491 485 624 636 696 18 10313 131954 Algar 26 Momi -008 548 -026 478 685 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -004 387 142 -501 -563 20 10322 130603 Campillo 23 Real -309 1834 2470 1533 1603 21 10328 121517 Jimena 24 Alj -029 -064 -375 -029 -029 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1434 1598 1503 880 891 23 10408 84453 El bosque 24 Real 833 2512 2623 2511 2648 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -956 1461 1875 1332 1315 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1833 682 -011 127 232 26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2784 -140 -237 -310 -249 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2785 3775 4070 4190 4238 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija -046 1758 1001 1508 1577 29 10508 195915 Jubrique 19 Real 226 3493 3804 2732 2619 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -002 -216 -159 -113 -071 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 2951 2951 4190 4292 4255 32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 063 2272 2926 1933 1977 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -022 1747 100 343 387 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 2842 4527 4430 4662 4342 35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -655 569 915 1153 1206 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 397 3164 3475 3382 3309 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -2870 1154 1663 1094 1138 38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil -003 1236 1075 1208 1275 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -1828 1702 1008 2504 2417 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 120 2279 3260 3006 2987 41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -916 061 453 200 181 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1370 1086 770 936 986 43 10901 60028 S Faro 27 Alj -555 087 -051 -026 001 44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -299 1314 2209 1417 1450 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -1511 779 1094 727 825 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -1541 1465 1216 1041 1095

161

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 361 2525 2521 2103 2066 48 11009 90410 Ronda 22 Real -471 2451 2178 1115 1174 49 11011 23035 Algar 18 Lija -979 1029 924 869 940 50 11015 11100 Faro 27 Lija -971 820 372 363 408 51 11015 120803 Estrecho Gibraltar 27 Alj 715 2584 2230 3243 3159 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija 288 2580 2264 1821 1837 53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -958 317 -744 208 268 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1175 1619 1020 730 807 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -918 1680 1901 1671 1716 56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1097 ------ 1698 969 1012 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -1046 1747 1917 1642 1723 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -760 2402 2594 2245 2288 59 11118 202633 Montellano 23 Lija 265 2725 2932 2494 2551 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -744 1132 152 509 511

Tabla 6 VII-Nivel sentildeal-ruido para la onda P estimado para los diversos meacutetodos de filtrado usando una base de 60 sismos registrados por la red siacutesmica del ROA El evento nordm 11 sentildealado con ldquordquo es una explosioacuten

El evento nordm 56 (terremoto de ldquoDontildeanardquo de 06112001 a 221655 y de magnitud

21) fue considerado como ruido por el meacutetodo propuesto por lo que todos los coeficientes se anularon Este error del meacutetodo se debe a que las primeras llegadas del sismo han tenido lugar dentro de la ventana de pre-evento considerada y por tanto se subestimaron los niveles de sentildeal- ruido en todas las etapas de la descomposicioacuten wavelet imponiendo mayores niveles de umbral

La tabla 6VIII muestra los resultados obtenidos para el nivel de sentildeal-ruido estimado

para la totalidad del registro Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 2471 3706 3275 3373 3337 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -541 1805 384 -332 1570

3 990311 25733 Jerez 23 SFS 341 1516 323 342 425 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1542 1702 1835 1580 1510

5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 1376 1545 2383 1752 1751 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija -171 2438 2722 2407 2450 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real 024 1262 1172 977 1045

8 10115 104756 Medina 20 Sfs -587 835 730 421 389 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -1755 924 084 171 291 10 10116 232822 Casares 25 SCRT -1156 1507 991 992 1013

11 10131 174843 Torregorda 25 SFS 1584 1516 3408 2858 2954 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -1819 304 -497 -585 -593 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 207 694 591 220 283

14 10213 110243 Olvera 25 Lija 1392 3934 3965 3943 4002 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -804 1443 1016 1128 1233 16 10224 110121 NE Tetuan 27 Lija -337 1927 1633 1571 1679

17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 499 912 738 617 650 18 10313 131954 Algar 26 Momi -759 1189 1296 1099 1092 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -453 -1504 -733 -940 -905

20 10322 130603 Campillo 23 Real -413 2053 2179 1361 1371 21 10328 121517 Jimena 24 Alj 287 1776 1343 761 633 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1614 1118 615 549 478

162

23 10408 84453 El bosque 24 Real 864 2668 3141 2610 2671 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -1524 953 1123 669 700 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1431 776 489 253 245

26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2054 858 419 491 563 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2411 4131 3836 3553 3499 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija 662 2325 1923 1904 1949

29 10508 195915 Jubrique 19 Real -544 2041 1023 1819 1870 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -1170 1053 1191 1045 1022 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 3017 3382 4400 4260 4411

32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 152 2545 3207 2152 2180 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -1630 1378 520 411 553 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 1862 3825 4315 3875 3909

35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -137 2104 1720 1723 1688 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 124 3210 2998 2881 2693 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -1535 2002 1864 1702 1775

38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil 524 1506 788 1150 936 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -690 1752 540 1381 1351 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 046 2124 3488 3191 3093

41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -1160 1152 805 688 704 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1847 1576 1454 1158 1077 43 10901 60028 S Faro 27 Alj 236 1191 1281 964 1023

44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -793 965 1338 458 416 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -478 840 555 252 327 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -917 1923 1763 1437 1395

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 547 2874 3231 2345 2268 48 11009 90410 Ronda 22 Real -349 1700 1725 1003 1067 49 11011 23035 Algar 18 Lija -844 1634 1210 1119 1225

50 11015 11100 Faro 27 Lija -061 2325 2034 1861 1879 51 11015 120803 Estrecho Gribraltar 27 Alj 718 2034 3365 3356 3344 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija -508 1605 1344 1032 1077

53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -534 1701 1738 1397 1547 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1468 681 398 314 344 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -1346 1876 2173 1654 1773

56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1988 -------- 822 105 068 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -593 2602 3136 2457 2441 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -1293 2345 1851 1654 1681

59 11118 202633 Montellano 23 Lija -209 2387 2297 1812 2150 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -439 979 270 299 272

Tabla 6 VIII- Estimacioacuten del SNR para la totalidad del registro por los diversos meacutetodos de filtrado El meacutetodo que proponemos obtiene el mayor SNR del registro en el 60 de la base

de sismos utilizada siendo mejor el meacutetodo de estructuras coherentes en un 60 que los filtros Butterworth en un 85 y un 85 mejor que el banco de filtros eliacutepticos

Insistimos nuevamente en que los resultados obtenidos para los bancos de filtros

lineales corresponden al que maximizoacute el nivel sentildeal-ruido de la llegada de la onda P por lo que el resultado presentariacutea ligeras mejoras si maximizaacutesemos la razoacuten sentildeal-ruido para la totalidad del registro

163

100

101

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia (Hz)

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalMeacutetodoEst CoherentesButterworthEliacuteptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 20 22032001 a 130603 Campi l lo mb=23

Figura 6 19- Evento 20 de la base de los 60 sismos utilizada (22112001 a 130603 ldquoCampillordquo mb=23) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose el efecto de recorte producido por el meacutetodo de Estructuras Coherentes En la figura inferior se muestra la

densidad espectral de potencia para cada una de las trazas

Aunque el meacutetodo de estructuras coherentes ha obtenido resultados similares (algo inferiores) al propuesto se ha comprobado que en ciertos casos recorta la forma la onda ademaacutes de no reducir los ldquospikesrdquo por lo que resulta de poca aplicacioacuten sobre registros siacutesmicos En la figura 619 se muestra el efecto de recorte mencionado para el sismo de ldquoCampillordquo de 22032001 a 130603 y de magnitud 23 (evento nordm 20)

En cuanto a la reduccioacuten de ldquospikesrdquo el meacutetodo propuesto muestra los mejores

resultados tanto sobre la base de datos sinteacutetica (ver figura 617) como sobre la real en maacutes del 90 de los casos En la figura 620 se muestra un ejemplo para un sismo real (evento nuacutemero 21) el terremoto de ldquoJimenardquo de 28032001 a 121517 y de magnitud 24 donde un ldquospikerdquo localizado sobre las primeras llegadas produce la sobreestimacioacuten del SNR (tablas 6VII y 6VIII) Esta sobreestimacioacuten es menor en el caso del meacutetodo propuesto debido a la reduccioacuten del ldquospikerdquo

Analizando conjuntamente todos los resultados obtenidos a partir de ambas bases de

datos el meacutetodo propuesto presenta los resultados en todos los aspectos Ademaacutes en el 97 de los casos analizados su espectro se adapta mejor a la sentildeal como se puede apreciar en las figuras mostradas

Una segunda versioacuten del algoritmo estaacute siendo probada en la actualidad En esta

nueva versioacuten se ha incluido la descomposicioacuten por mejor aacuterbol (ldquowavelet packetsrdquo) maximizando al SNR de la totalidad del registro (aunque el criterio de maximizado todaviacutea debe ser mejorado) Asiacute mismo el meacutetodo de reduccioacuten de ldquospikesrdquo estaacute siendo modificado

164

100

101

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia en Hz

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalProposed MethodEst CoherentesButterworthEliptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 21 28032001 a 121517 Jimena mb=24

Figura 6 20- Evento 21 de la base de los 60 sismos utilizada (28032001 a 121517 ldquoJimenardquo mb=24) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose un ldquospikerdquo localizado durante las primeras llegadas En la figura inferior se muestra la densidad espectral de

potencia para cada una de las trazas

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166

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167

168

CAPITULO 7

ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170

722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177

723 Algoritmos de envolvente 179

724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181 73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194

169

71 INTRODUCCION La adquisicioacuten continua produce un enorme volumen de datos que deben ser

almacenados y analizados bien de forma automaacutetica bien por la inspeccioacuten de un analista Esta situacioacuten ha forzado a que numerosos sismoacutelogos desarrollasen sistemas de

deteccioacuten de eventos y algoritmos de ldquopickingrdquo Los primeros encaminados a discernir las sentildeales siacutesmicas del ruido presente mientras que los segundos se encaminan en la identificacioacuten y datacioacuten de fases

La red de corto periodo del ROA funciona actualmente por disparo (ldquotriggerrdquo)

aunque se pretende en un futuro no lejano cambiar a un sistema de adquisicioacuten continua En este sistema la deteccioacuten automaacutetica se plantea como una posible ayuda indicando las ventanas de tiempo de probable presencia de sentildeal siacutesmica ya que la localizacioacuten en tiempo cuasi real no es un factor prioritario para esta red

En la praacutectica los algoritmos disponibles en la actualidad realizan estas tareas de

forma parcial y con limitaciones Asiacute Withers et al (1998) realizan una comparacioacuten de diversos algoritmos de deteccioacuten mostrando que ninguno de ellos es oacuteptimo para todas las situaciones posibles

Zhao y Takano (1999) aplican algoritmos basados en inteligencia artificial indicando

que hasta ahora ninguacuten sistema logra detectar y datar todos los eventos observados por un analista tal y como sentildeala tambieacuten Trnkoczy (2002)

Para seleccionar el algoritmo que mejor funciona sobre los datos registrados por la

red del ROA se revisaraacuten y analizaraacuten diversos algoritmos que operan sobre una estacioacuten monocomponente (vertical) aplicaacutendolos sobre las bases de datos sinteacutetica y real ya utilizadas en el capiacutetulo anterior

72 ALGORITMOS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO Los algoritmos que trabajan en el dominio del tiempo (base eucliacutedea) se basan en

enfatizar alguna propiedad de la sentildeal siacutesmica caracteriacutestica en este dominio ya sea su amplitud envolvente o su potencia y normalmente trabajan sobre la sentildeal previamente filtrada con objeto de incrementar la razoacuten sentildeal ruido

El algoritmo maacutes sencillo seriacutea la deteccioacuten por nivel umbral Este algoritmo soacutelo

seriacutea eficaz para sentildeales con un elevado nivel de sentildeal ruido como es el caso de muchos aceleroacutemetros cuya finalidad es el registro de movimientos fuertes

En este estudio soacutelo analizaremos cuatro tipos de algoritmos en el dominio del

tiempo basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) la denominada demodulacioacuten compleja la estimacioacuten de la envolvente o basados en las propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis

721 ALGORITMOS DE MEDIAS MOVILES (STALTA)

Los algoritmos basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) son los

maacutes ampliamente utilizado en sismologiacutea La idea principal es comparar la media de

170

los datos en una ventana de corta duracioacuten (STA) frente a la correspondiente en una ventana mayor (LTA) Cuando se produce una llegada de la sentildeal sobre el nivel de ruido ambas medias se ven incrementadas pero el cambio seraacute mucho maacutes abrupto en la de corta duracioacuten

Este tipo de algoritmos son ampliamente conocidos por lo que no entraremos

mucho en el detalle de su funcionamiento ni en la eleccioacuten de sus paraacutemetros Una explicacioacuten ampliamente detallada puede encontrarse en Trnkoczy (2002) entre otros

Prothero (1980) calcula en primer lugar el LTA mediante un filtro recursivo

IIR mientras que utiliza un filtro FIR para el caacutelculo del STA fijando el umbral en un factor de 8

N

XXSTAb

NLTAXX

LTALTAa

i

Nijj

i

iiii

sum+minus=

minusminus

minus=

minusminus+=

1

11

)

)

(71)

donde ldquoXirdquo representa la muestra en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo el offset y ldquoNrdquo la longitud de la ventana utilizada (2048 para el LTA y 32 para el caso del STA)

El segundo sumando de la ecuacioacuten (7-1 a) lo considera como un factor

correctivo y es multiplicado por alguacuten factor cuando es negativo al objeto de acelerar su recuperacioacuten tras un incremento apreciable

Tras varios ensayos previos hemos probado el algoritmo variando la razoacuten a

un factor de 4 y utilizando una confirmacioacuten de 25 disparos sobre una ventana de 50 muestras (05 segundos) Los resultados se muestran en la figura 71

Debemos destacar que los datos han sido filtrados previamente mediante un

filtro Butterworth paso bajo de tercer orden con una frecuencia de corte de 15 Hz al objeto de eliminar ruido de alta frecuencia incrementando la razoacuten sentildeal ruido

Hemos considerado como detecciones tardiacuteas a las que se producen maacutes allaacute de

los 5 segundos posteriores a la primera llegada Al aplicar el algoritmo sobre la base de datos sinteacuteticos se ha podido

comprobar que el instante de disparo se produce antes cuanto mayor sea la razoacuten sentildeal-ruido correspondiendo los disparos maacutes tardiacuteos a las sentildeales ruidosas no producieacutendose ninguacuten falso disparo

Los resultados sobre sismos reales presentan resultados similares pero con un

133 de falsos disparos en su mayoriacutea debidos a espurios y en un 5 de los casos a cambios del nivel de ruido registrado En el histograma soacutelo se presentan los disparos producidos durante los 5 segundos siguientes a la llegada de la onda ldquoPrdquo datada por el analista considerando los demaacutes casos como tardiacuteos De estos uacuteltimos el 90 de los casos se relacionan con la llegada de la onda ldquoSrdquo mientras que el 10 restante se asocian a otras fases no identificadas por el analista

171

Figura 7 1- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas obtenidos al aplicar el algoritmo de Prothero (1980) a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

McEvilly y Majer (1982) aplican los filtros de medias moacuteviles sobre la

secuencia formada por el promedio de los valores absolutos de la sentildeal original una vez eliminada la componente de continua

NYNXYb

N

XXXa

iii

i

Nij

i

1

)1()

)

minus

minus

sdotminus+=

minus=sum

(72)

donde ldquoXirdquo representa la muestra original en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo la media (ldquooffsetrdquo) ldquo X rdquo la nueva secuencia y N=16

Los valores del STA y LTA son calculados por la ecuacioacuten (72 b) con un valor

de ldquoNrdquo de 4096 para el LTA y de 16 para el STA El nivel umbral lo establecen en 4 aunque la datacioacuten se realiza desde el instante en que el valor del STA se mantiene por encima de 15 veces el LTA

Al igual que en caso anterior hemos antildeadido la condicioacuten del nuacutemero de votos

para la determinacioacuten del disparo del algoritmo con el fin de reducir el nuacutemero de falsos disparos por efecto de ldquospikesrdquo Los resultados se muestran en la figura 72

172

Figura 7 2- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de McEvilly y Majer (1982) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

La aplicacioacuten de este algoritmo sobre la base de datos sinteacutetica muestra los

mismos resultados que para el algoritmo anterior pero funciona peor sobre la base de sismos reales lo que se debe a que los datos no han sido previamente filtrados

Por otro lado los histogramas muestran dataciones adelantadas a la primera

llegada lo que se debe a que la condicioacuten de datacioacuten es inferior a la de disparo Evans y Allen (1983) desarrollaron un algoritmo para la deteccioacuten de

telesismos que opera sobre la salida de dos filtros paso banda (05 a 2 Hz y 3 a 8 Hz) Para cada uno se calcula el STA el LTA por medio del siguiente filtro (similar

a los anteriores)

1)1( minussdotminus+sdot= iii YCXCY (73)

donde ldquoXirdquo representa el dato filtrado en el instante ldquoirdquo y ldquoCrdquo es una constante (ver tabla 7I)

Ademaacutes aplicando la ecuacioacuten (73) calculan la media moacutevil del valor absoluto

de la diferencia entre el STA y LTA que denomina STAV que tiene en cuenta las inestabilidades producidas por espurios reduciendo el nuacutemero de falsos disparos

173

Establecen varios niveles umbrales (tabla 7I) dependientes del canal (banda de bajas o altas frecuencias) no sobre la razoacuten entre el STA y LTA sino sobre el cociente entre la diferencia entre el STA y el STAV y el valor del LTA

Bajas Frecuencias (05 ndash 2 Hz)

Altas Frecuencias (3 ndash 8 Hz)

C (STA) 05 0025 C (LTA) 00025 00025 C (STAV) 00005 00005 Umbral TH1 = 26 TH3 = 20 TH2 = 50

Tabla 7 I - Valores de las constantes y niveles umbrales utilizados para la prueba del algoritmo de Evans y Allen (1983) Los valores mostrados difieren de los indicados en el

artiacuteculo original y fueron seleccionados tras varias experiencias previas Soacutelo seraacuten declaradas como eventos cuando suceden uno de los dos casos

siguientes Primer caso

bull La razoacuten (STA-STAV)LTA excede a TH1 durante 35 muestras en una ventana de 40 (04 segundos)

bull No haber superado TH2 durante el minuto anterior bull No superar TH3 desde 2 segundos antes hasta 1 segundo despueacutes

Segundo caso

bull Exceder TH2 al menos una vez bull Superar TH1 90 veces durante el segundo (100 muestras) posterior

Este algoritmo fue disentildeado para la deteccioacuten de telesismos mientras que las

bases de datos utilizadas en este trabajo se componen de sismos locales y regionales principalmente Por ello hemos antildeadido un tercer caso siguiendo la filosofiacutea del artiacuteculo original

bull TH3 es excedido durante 01 segundos en el 75 de las muestras bull TH1 se es superado durante los 05 segundos posteriores al menos en el

75 de las muestras Este uacuteltimo supuesto considera el hecho de que los sismos locales y regionales

presentan un alto contenido de energiacutea en ambas bandas Los resultados de las pruebas realizadas sobre las bases de datos se muestran

en la figura 73 Este algoritmo presenta un alto nuacutemero de falsos disparos sobre la base de

datos sinteacuteticos mientras que se muestra maacutes robusto al actuar sobre datos reales donde el porcentaje se mantiene en el mismo orden que los otros algoritmos analizados Por otro lado la deteccioacuten sobre datos sinteacuteticos es relativamente elevada (50) mientras que al actuar sobre datos reales diminuye hasta el 38 (detecciones tardiacuteas incluidas)

Creemos que estos efectos se deben a que las condiciones de disparo para el

caso introducido necesitan un mayor refinamiento

174

Figura 7 3- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Evans y Allen (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

Pazos y Alguacil (1995) presentaron los resultados sobre una base de telesismos registrados por la red de corto periodo del ROA obteniendo un 775 de detecciones y el 5 de falsos disparos

Olivares et al (1983) prueban tres algoritmos basados en la razoacuten STALTA

con sentildeales de terremotos ocurridos en la Depresioacuten de Granada de los que hemos seleccionado dos

El primero (EVENT 2) calcula las medias moacuteviles mediante filtros FIR

N

XXY

i

Nijii

i

summinus=

minusminus=

1

(74)

siendo N el nuacutemero de muestras de la ventana (64 para el STA y 2048 para el LTA) Se declara un evento cuando la razoacuten STALTA es superior a dos durante el

75 de ventana de 1 segundo Los resultados se muestran en la figura 74 pudieacutendose observar que las

pruebas sobre ambas bases no han producido falsos disparos y reducen el nuacutemero de disparos tardiacuteos concentrando la deteccioacuten en el primer segundos posterior a la onda P (caso de datos reales)

175

Figura 7 4- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 2 de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

El segundo algoritmo ensayado es el que denominan EVENT 3 modificado Los promedios se calculan aplicando filtros IRR sobre la diferencia de muestras

NYXX

YY iiiii

111

minusminusminus

minusminus+= (75)

donde ldquoNrdquo vale al igual que antes 64 o 2048 para el STA y el LTA respectivamente

Las condiciones de disparo son iguales a las utilizadas en las pruebas del

EVENT 2 y los resultados algo peores que en el caso anterior se muestran en la figura 75

Figura 7 5- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 3 modificado de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

176

722 ALGORITMOS BASADOS EN LA DEMODULACION COMPLEJA

Las denominadas series de demodulacioacuten compleja (Roberts y

Christoffersson 1991) se obtienen aplicando en el dominio del tiempo la propiedad de desplazamiento en frecuencia de la transformada de Fourier y aplicando un filtro posteriormente

La propiedad de desplazamiento en frecuencia equivale a la multiplicacioacuten en

el tiempo por una exponencial (ldquo rdquo) obteniendo asiacute una nueva serie compleja que es filtrada paso baja con frecuencia de corte ldquoδωrdquo lo que equivaldriacutea a retener informacioacuten de la sentildeal original en la bada que se extiende desde ldquoω-δωrdquo hasta ldquoω+δωrdquo

tje ωminus

Hemos probado el algoritmo de deteccioacuten siguiendo las indicaciones expuestas

por Roberts y Christoffersson (1991) En primer lugar formamos las series complejas aplicando el teorema de desplazamiento en frecuencia

itj

ii eXY ωω sdot= (76)

donde ldquoωrdquo toma los valores correspondientes para 2 4 6 8 y 10 Hz

Cada una de las series obtenidas es filtrada paso bajo mediante un filtro

Butterworth de 5ordm orden y frecuencia de corte 15 Hz obteniendo cinco series de demodulacioacuten compleja Como ya hemos sentildealado cada una de las series retiene la informacioacuten de la sentildeal original en una banda de 3 Hz (ver tabla 7II) centrada en cada una de las frecuencias utilizadas en la ecuacioacuten (76)

Frecuencias de corte en Hz

Baja Alta f = 2 Hz 05 35 f = 4 Hz 25 55 f = 6 Hz 45 75 f = 8 Hz 65 95 f = 10 Hz 85 115

Tabla 7 II- Banda de frecuencias equivalentes a la demodulacioacuten compleja Para detectar sentildeales siacutesmicas se aplica la razoacuten STALTA sobre el cuadrado

del moacutedulo de cada una de las series utilizando un filtro IIR (ecuacioacuten (72 b) con un valor de N de 4096) para el LTA y un filtro FIR de 16 muestras para el STA

Cuando se supera el nivel umbral (establecido en un valor de 5) se le asigna un

peso de 3 para el canal de frecuencias maacutes bajas y 1 a los demaacutes siendo nulo si no se excede este nivel

Las nuevas series de peso se suman en cada instante formando una nueva serie

que denominaremos SDWN La deteccioacuten se produce cuando SDWNgt2 durante el 70 de una ventana de 1

segundo (70 de 100 muestras) En la figura 76 se muestra la evolucioacuten de una sentildeal para la banda de 4 Hz y los resultados de las pruebas se muestran en la figura 77

177

Figura 7 6 Evolucioacuten del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991) para el canal de 4 Hz del evento Nordm 1 de la base de datos reales (Sismo de Sierra Lijar de 08011999 a 130952 UTC mb=25) En la figura se muestran la sentildeal original la parte real e imaginaria de la demodulacioacuten compleja para la frecuencia de 4

Hz y el cuadrado de su moacutedulo los valores del STA frente al producto del nivel umbral por el LTA y en la parte inferior el peso asignado a este canal (1 oacute 0 en este caso) para el caacutelculo del SDWN utilizado en la

deteccioacuten

Figura 7 7 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991)al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

178

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un elevado porcentaje de disparos (834 incluidos los disparos tardiacuteos sobre la base de datos reales) manteniendo un aceptable porcentaje de falsos disparos (15 para la base de datos reales y el 67 para los datos sinteacuteticos)

Ademaacutes los resultados sobre datos reales muestran que el disparo se efectuacutea en

su mayoriacutea dentro del primer segundo posterior a la llegada de la onda P

723 ALGORITMOS DE ENVOLVENTE De entre los algoritmos que estiman la envolvente de la sentildeal quizaacute el maacutes

representativo sea el desarrollado por Baer y Kradolfer (1987) En eacutel la funcioacuten envolvente de la sentildeal viene dada por la ecuacioacuten no lineal siguiente

sum

sum

=

=+= i

jj

i

jj

iii

x

xxxe

1

2

1

2

222

amp

amp (77)

donde ldquoxrdquo es la sentildeal y ldquo rdquo su derivada xamp Para evitar falsos disparos debidos a cambios bruscos del nivel de ruido y a

espurios la funcioacuten caracteriacutestica la estima de la siguiente forma

i

iii

ii

SSFSFCF

eSF

)(

4

minus=

= (78)

donde ldquo SF rdquo es la media y ldquoSrdquo la desviacioacuten estaacutendar contabilizadas desde el principio hasta el instante considerado Cuando la funcioacuten caracteriacutestica (ldquoCFrdquo) es superior a 5 se produce una posible deteccioacuten El valor de la desviacioacuten tiacutepica no se actualiza cuando la funcioacuten caracteriacutestica es superior a 10

Se declara un evento cuando la funcioacuten caracteriacutestica supera el umbral durante

25 muestras de una ventana de 03 segundos (30 muestras) permitiendo asiacute que debido a la complejidad de las sentildeales siacutesmicas pueda estar por debajo del umbral durante un pequentildeo intervalo

Para el caacutelculo de la derivada hemos utilizado la foacutermula de tres puntos que

puede ser encontrada en numerosos textos de caacutelculo numeacuterico por ejemplo en Burden y Douglas Faires (1985)

En la figura 78 se muestra la evolucioacuten del algoritmo para el evento real Nordm 14

(sismo de Olvera del 13 de Febrero de 2001 a 110243 UTC mb=25) registrado por la estacioacuten de corto periodo ldquoLIJArdquo y con un SNR estimado de 20 dB para la onda P (14 dB para todo el registro)

En la figura 79 se muestran los resultados obtenidos por este algoritmo al

aplicarlo sobre las bases de datos sinteacutetica y real

179

Figura 7 8- Evolucioacuten del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) para el evento Nordm 14 de la base de datos reales (Terremoto de Olvera de 13022001 a 110243 UTC mb=25) En la figura se muestra de arriba abajo la sentildeal original la envolvente la funcioacuten SF su media y desviacioacuten estaacutendar (estimadas desde el

comienzo hasta el instante considerado) y la funcioacuten caracteriacutestica CF y el nivel umbral establecido

Figura 7 9 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

180

724 ALGORITMO BASADO EN EL SESGO Y LA CURTOSIS

Savvaidis et al (2002) desarrollan un algoritmo detector de fase basado en las

propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis para estaciones de tres componentes La idea principal es la identificacioacuten de una sentildeal no gausiana (sentildeal siacutesmica)

inmersa en ruido simeacutetricamente distribuido y que por tanto presentan valores de sesgo (tercer orden) y de curtosis (cuarto orden) nulos En cambio la asimetriacutea de la distribucioacuten de la sentildeal siacutesmica presenta altos valores de sesgo y curtosis debido a su larga cola

El sesgo( 3γ ) y la curtosis ( 4γ ) de una serie finita se calcula por

( )

( )3

)1(

)1(

41

4

4

31

3

3

minussdotminus

minus=

sdotminus

minus=

sum

sum

=

=

x

N

jxj

x

N

jxj

N

mx

N

mx

σγ

σγ

(79)

donde ldquomxrdquo es la media de la serie y ldquoσxrdquo su desviacioacuten estaacutendar

Savvaidis et al (2002) aplican esta idea a las escalas de baja frecuencia

obtenidas del anaacutelisis multirresolucioacuten y para las 3 componentes Para enfatizar maacutes los altos valores del sesgo y la curtosis efectuacutean el producto cruzado de las 3 componentes

Tras varias pruebas hemos ensayado un algoritmo algo diferente pero basado

en las mismas ideas expuestas por ellos Nosotros calculamos el sesgo y la curtosis utilizando la media y desviacioacuten

estaacutendar calculada para todo el registro y aplicamos los sumatorios de la ecuacioacuten (79) a una ventana moacutevil de 1 segundo

La meacutetrica se forma multiplicando el valor absoluto del sesgo por la curtosis

(siempre positiva) y se suaviza por la media de 16 puntos Hemos establecido como nivel umbral 5 veces la mediana de la meacutetrica de los

primeros 15 segundos del buffer donde se supone ldquoa priorirdquo que no hay presencia de sentildeal Si este promedio es demasiado bajo (en el caso de un ruido gaussiano deberiacutea ser nulo) se fija en 5 diezmileacutesimas (obtenido experimentalmente)

Para evitar falsos disparos por espurios se ha impuesto un criterio de duracioacuten

miacutenima fijado en el 90 de los votos para una ventana de 05 segundos En la figura 710 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten de la sentildeal y en la

711 los resultados obtenidos

181

Figura 7 10- Evolucioacuten del algoritmo de Savvaidis et al (2002) para el evento Nordm 16 de la base de datos reales (Terremoto al NE de Tetuaacuten de 24022001 a 11024 UTC mb=27) En la figura se muestra la sentildeal

original la curtosis el valor absoluto del sesgo y la meacutetrica utilizada frente al nivel umbral

Figura 7 11 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Savvaidis et al (2002) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

182

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un alto porcentaje de aciertos

(766 dentro los 5 primeros segundos y un 10 de detecciones tardiacuteas respecto a la onda P) aunque el porcentaje de falsos disparos es algo elevado (10)

73 ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE WALSH Las funciones de Walsh definidas en 1923 por JL Walsh forman una base

ortogonal y aunque soacutelo toman los valores +1 y ndash1 presentan propiedades similares a las series trigonomeacutetricas En la figura 712 se muestran las siete primeras secuencias

La nomenclatura indicada a la derecha es utilizada en diversos textos debido a la semejanza de las secuencias de Walsh con el signo que toman las series trigonomeacutetricas (las denominadas ldquoSalrdquo se refieren a la semejanza con las series de senos mientras que las funciones denominadas ldquoCalrdquo a las series de cosenos)

Goforth y Herriacuten (1981) las utilizan en su algoritmo de deteccioacuten debido a que los

coeficientes se calculan de forma maacutes raacutepida que utilizando senos y cosenos

summinus

=

sdot=1

0)(1 N

iik ikWalshx

Ns (710)

Los datos digitales son analizados en ventanas (128 segundos) que desplazamos de

muestra en muestra pesaacutendolos de forma inversamente proporcional al contenido de ruido del canal ldquokrdquo correspondiente

Figura 7 12 Primeras siete secuencias de Walsh A la derecha se indica otra nomenclatura utilizada en literatura por semejanza con las series trigonomeacutetricas

183

La estimacioacuten del contenido espectral de ruido se ha efectuado utilizando un pre-evento de 512 segundos al que se le ha aplicado la transformada dada por la ecuacioacuten (710)

Posteriormente se forma la meacutetrica mediante la suma de los valores absolutos de los

coeficientes correspondientes a la banda de que se extiende desde 06 a 11 Hz

sum=

=28

2

kiki sm (711)

El nivel umbral se establece mediante la siguiente ecuacioacuten

)( 507550 VVKVT minussdot+= (712)

donde ldquoTrdquo es el nivel umbral ldquoV50 y V75rdquo son la mediana y el 75 percentil de los 512 valores previos respectivamente y ldquoKrdquo es una constante que experimentalmente se ha fijado en 51

Finalmente hemos establecido una confirmacioacuten de 5 ventanas consecutivas En la figura 713 se muestra la meacutetrica y el nivel umbral para el evento sinteacutetico

nuacutemero 30

Figura 7 13 Meacutetrica y nivel umbral calculado para el evento sinteacutetico Nordm 30 al aplicar el algoritmo de Goforth y Herrin (1981)

184

En la figura 714 se muestran los resultados obtenido al aplicar este algoritmo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

disentilde

128 p

elimicons2 3 y

ecua

dondel niv

Figura 7 14 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Goforth y Herrin (1981) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Michael et al (1982) aplican la transformada de Walsh en su algoritmo de deteccioacuten ado para operar en la red siacutesmica MIT (situada en Nueva Inglaterra) Como en el caso anterior los coeficientes de Walsh son calculados en ventanas de untos (128 segundos) que se desplazan de muestra en muestra El canal cero (ldquok=0rdquo) corresponde a la componente de continua por lo que es

nado Los demaacutes coeficientes se agrupan por parejas ya que cada dos series ecutivas representan las misma frecuencia pero desfasadas (ver figura 712 series 1 y 4) y se suman los cuadrados de la siguiente forma

22

212 ppp ssS += minus (713)

Por tanto los 128 canales iniciales se han reducido a la mitad De igual forma se estima la potencia del ruido para cada canal (ldquoNprdquo) aplicando la

cioacuten (713) al pre-evento de 512 segundos La meacutetrica viene dada por la suma de las razones sentildeal ruido

sum=p p

p

NS

m (714)

e el sumatorio se extiende a los canales correspondientes a la banda de 06 a 11 Hz y el umbral se establece por la ecuacioacuten (712) con un valor de ldquoKrdquo de 51 En la figura 715 se muestran los resultados obtenidos

185

F

dispel nique

74

com

en su

dondsism

seguobte

90

de D

igura 7 15 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Michael et al (1982) alaplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Como se aprecia en la figura este algoritmo presenta un elevado nuacutemero de falsos

aros debidos a espurios y cambios en las caracteriacutesticas de ruido Debemos sentildealar que vel de ruido se ha estimado en el pre-evento de 512 segundos suponiendo por tanto permanece invariable a lo largo del registro

ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE HILBERT La transformada de Hilbert de una sentildeal se obtiene desfasando -90ordm todas sus

ponentes espectrales Earle y Shearer (1994) la utilizan para la determinacioacuten de la envolvente de una sentildeal

algoritmo de deteccioacuten Nosotros hemos aplicado como envolvente el cuadrado de la dada por ellos

22 )()()( txtxtE += (715)

e ldquoErdquo es la envolvente (representa el cuadrado de la amplitud instantaacutenea) ldquoxrdquo el ograma y ldquo x rdquo su transformada de Hilbert

Sobre la envolvente aplicamos un algoritmo STALTA con ventanas de 05 y 3

ndos respectivamente Esta razoacuten se suaviza mediante un filtro Hanning de 1 segundo niendo la funcioacuten ldquoSRFrdquo (signal ratio function)

Finalmente se establece un nivel umbral de 25 con una confirmacioacuten de disparo del

en una ventana de 05 segundos En la figura 716 se muestra la evolucioacuten de la sentildeal para el evento real nordm 57 (sismo

ontildeana de 07112001 a 083810 UTC mb=25)

186

porce

Figura 7 16 Evolucioacuten del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo al evento real nordm 57 (terremoto de Dontildeana del 07112001 a 083810 UTC mb=25

Los resultados obtenidos (figura 717) sobre las bases de datos de prueba muestran ntaje de aciertos relativamente pobre y con un nivel de falsos disparos elevado

Figura 7 17 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

187

75 ALGORITMOS BASADOS EN LA STFT

Gledhill (1985) utiliza la Transformada de Fourier ldquoventaneadardquo (Short Time Fourier

Transform STFT) para la deteccioacuten de sismos regionales Para ello calcula los coeficientes de Fourier en ventanas de 1 segundo estimando la

amplitud espectral mediante la suma de las partes reales e imaginarias en lugar de sus cuadrados

Estas amplitudes espectrales se suman en 5 bandas de igual ancho (1 a 4 Hz 5 a 8

Hz 9 a 12 Hz 13 a 16 Hz y de 17 a 20 Hz) En cada una de estas bandas estima el promedio de largo teacutermino tanto para las series

obtenidas como para sus diferencias (LTA y DLTA respectivamente) calculando el nivel umbral como

))(50)(()()( kLTAkDLTARkLTAkTS sdot+sdot+= (716)

donde ldquokrdquo es el nuacutemero de la banda ldquoRrdquo una constante (que hemos fijado en 3) y ldquoDLTArdquo y ldquoLTArdquo son como ya se indicoacute los promedios de largo periodo de las diferencias espectrales y del espectro respectivamente (experimentalmente fijado en 5 segundos)

Cuando el espectro en una banda supera al umbral se asigna el peso de la banda

correspondiente a la banda (que hemos fijado como 3 2 2 1 1 en orden ascendente de frecuencia) La suma de los pesos en cada instante proporciona la meacutetrica ldquoSDWNrdquo (Spectral difference weight number)

La deteccioacuten se produce cuando se supera el valor de 5 durante el 666 de una

ventana de 03 segundos (En nuestro ensayo hemos desplazado las ventanas de muestra en muestra mientras que en el artiacuteculo original las ventanas no se solapan)

En la figura 718 se muestran los resultados obtenidos

Figura 7 18 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

188

Como puede apreciarse el algoritmo se comporta mejor sobre la base de datos reales que sobre los sinteacuteticos presentando menores diferencias en el datado de la primera llegada con el analista La principal razoacuten al igual que en casos anteriores se debe a que en la base de datos sinteacuteticos los registros se contaminaron en proporciones aleatorias con ruido siacutesmico ldquoespuriosrdquo de gran amplitud y ruido artificial perioacutedico que afecta a determinadas bandas de frecuencia

En la figura 719 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten del algoritmo para el caso

del evento real nordm 6 de Zahara de la Sierra ocurrido el 18 de Noviembre de 1999 a las 065507 UTC y mb=18

Figura 7 19 Evolucioacuten del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo al evento real nordm 6 (terremoto de Zahara de la Sierra del 18111999 a 065507 UTC mb=18 En la figura se muestra la sentildeal original y las

amplitudes espectrales en cada una de las cinco bandas junto al correspondiente nivel umbral (TS) En la parte inferior se muestra la meacutetrica compuesta por la suma de los pesos asignados en cada banda

76 ANALISIS DE LOS RESULTADOS Como puede apreciarse el algoritmo que mejor ha funcionado es el sugerido por

Savvaidis et al (2002) tanto sobre la base de datos sinteacuteticos como reales concentrando la mayoriacutea de dataciones con un error inferior al segundo

En la tabla 7III se indican las diferencias en datacioacuten entre los algoritmos ensayados

y el analista para la base de datos sinteacuteticos

189

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 -028 (-12) -- -- -- -- -- -- -470 -- -- -- -- --

2 -019 (-11) -- -- -- -- -- -- -- -- -- -362 -- --

3 -1038 (-10) -- -- -309 -- -- -- -- -- -273 -276 -- --

4 -2070 (-9) -- -- -- -- -- -- -474 -- -- -326 -- --

5 -858 (-8) -- -- -307 -- -- -- -719 -324 -267 -265 -- --

6 -005 (-7) -- -- -- -- -- -- -461 -212 -- -268 -- --

7 -1391 (-6) -- -- -- -- -- -292 -471 -265 -348 881 -- --

8 -1177 (-5) -- -- -287 -- -- -280 -268 -155 -- -263 -299 --

9 -818 (-4) -- -- -- -- -- -251 -266 -147 -- -261 -- --

10 -945 (-3) -- -- -- -- -- -288 -273 -196 -- -208 -- --

11 -812 (-2) -- -- -291 -- -- -257 -272 -195 -- -204 -286 --

12 -167 (-1) -- -- -268 -277 -276 -289 551 -103 -034 1261 -- -271

13 -422 (0) -- -- -279 -277 -280 -140 -773 -072 -273 1035 -- -268

14 -080 (1) -- -- -270 -275 -275 -294 202 -104 -141 946 -- -278

15 -282 (2) -459 -398 -281 -- -- -255 -268 -109 -- -119 -264 -284

16 051 (3) -467 -396 002 -266 -266 -296 -034 -018 -039 -038 -- -275

17 -055 (4) -289 -226 -272 -- -- -231 -267 -104 -280 -100 -257 -264

18 227 (5) -460 -226 005 -265 -262 -293 -009 -014 -034 -008 -285 -272

19 162 (6) -281 -220 -267 -- -- -137 -046 -036 -280 -054 -252 -263

20 303 (7) -301 -220 -264 -279 -280 -257 -266 -038 -176 1499 -268 -264

21 373 (8) -270 -216 -261 -378 -428 -135 -033 -029 -280 -035 -248 -263

22 580 (10) -264 -212 -126 -280 -330 -133 -026 -028 -280 -028 -246 -262

23 855 (12) -138 -210 -076 -280 -282 -035 -014 -017 -109 -007 -020 -026

24 1063 (14) -265 -208 039 -045 -028 -041 -005 -011 -022 -005 -036 -035

25 1254 (16) -263 016 003 -038 -024 -039 -004 -012 -004 -005 -025 -019

26 1390 (18) -037 020 -020 -265 -265 -034 -012 -028 -037 -008 -014 -025

27 1630 (20) -036 033 029 -033 -022 -034 -004 -014 -004 -004 -013 -011

28 2111 (25) 946 996 988 -043 946 932 202 -018 -003 946 946 945

29 2839 (32) -012 043 265 -013 -004 -018 -001 -019 -001 -002 006 -005

30 3931 (64) 1044 1088 1597 -022 1035 1030 -266 -023 -001 1035 1090 1034

Tabla 7 III- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de datos sinteacuteticos Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista

mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Como podemos apreciar en la tabla la mayoriacutea de los algoritmos se disparan a partir

de un nivel umbral para la razoacuten sentildeal ruido calculada para la totalidad del registro no siendo tan clara en relacioacuten a la estimada para la onda P (en una ventana de 2 segundos)

Los numerosos falsos disparos para los eventos 28 y 30 se deben a la presencia de

espurios proacuteximos en el pre-evento lo que hace que la meacutetrica supere los umbrales correspondientes durante mayor tiempo (confirmacioacuten de disparo) ya que no hay suficiente tiempo para que el raacutepido incremento provocado en la meacutetrica por un espuacutereo recupere su nivel normal

190

Los algoritmos basados en la razoacuten STALTA son los maacutes simples aunque presentan los porcentajes de acierto maacutes bajo y mayores diferencias en los tiempos de llegada no siendo muy adecuados para la datacioacuten (ldquopickingrdquo) de eventos

Como cabiacutea esperar la datacioacuten mejora (en general) al incrementar la SNR de la

sentildeal En particular el algoritmo de Savvaidis et al (2002) mantiene la diferencia inferior a 04 segundos a partir de una SNR de 5 decibelios

En la tabla 7IV se muestran los resultados para la base de datos reales

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 3003 (2471) -006 044 150 -008 -004 -018 -008 -008 -003 -003 021 -004

2 -016 (ndash541) -- -- -- -- -- -065 -241 -148 -- -124 -148 -143

3 1386 (341) -- -- -- -026 -027 3627 -080 -081 -023 2432 -104 -078

4 -1917 (-1542) -620 -799 -- -- -- 1391 -843 -123 -- 073 -856 --

5 2395 (1376) -027 033 -001 -033 -068 -026 -004 -005 -011 -003 007 -005

6 136 (-117) -023 036 -001 -019 -021 -018 -002 -016 -008 1806 007 -003

7 -141 (024) -- -- -- -- -- -077 -048 -048 -- 1085 -- --

8 -391 (-587) -- -- -- -- -- -061 -- -004 -2989 -065 -- --

9 -2084 (-1755) -- -- -- -- -- -1024 -- -160 -- -1025 -- --

10 -2303 (-1156) -- -756 -- -- -- -576 -031 -402 -- 637 -- --

11 -1151 (1584) -2905 -2844 -3381 -2859 -2872 -2874 -2898 -3405 -2902 -040 -2879 -2896

12 -039 (1819) 093 143 135 -- -- 081 091 -- 094 1446 123 093

13 086 (207) -- -407 -- -427 -427 -174 1403 -132 -- -154 -- --

14 2022 (1392) -005 046 038 -005 -005 -018 -002 -007 -003 -003 024 -004

15 -853 (-804) -- -- -- -- -- -044 -111 -069 -- -121 -133 -161

16 229 (-337) -044 018 -017 -039 -039 -032 -011 -018 -019 -002 -019 -022

17 491 (499) -- -- -- -262 -256 -163 -022 040 -068 974 -- --

18 -008(-759) -363 -- -320 -- -- -376 -363 -- -360 -361 -338 -362

19 -004 (-453) -- -- -- -- -- -180 -255 -206 -- -249 -- --

20 -309 (-413) -- -- -561 -- -- -039 -022 -020 -- -019 -018 -047

21 -029 (287) -002 -048 1165 -102 -103 1139 1155 -001 1158 1158 1169 1156

22 -1434 (-1614) -- -- -- -- -- -131 -- -408 -- -044 -- --

23 833 (864) -083 -063 -175 -- -- -054 -025 -039 -105 -035 -028 -036

24 -956 (-1524) -076 -018 -056 -072 -077 -060 -016 -019 -063 2208 -047 -071

25 -1833 (-1431) -- -- -- -046 -- -562 673 101 -- -086 -- --

26 -2784 (-2054) -- -- -- -1566 -- -1300 -2945 -1069 -- 1291 -- --

27 2785 (2411) -022 043 002 -033 -026 -027 -009 -033 -003 -003 005 -005

28 -046 (662) -050 -5336 -- -149 -- -035 -015 -021 -029 -008 -013 -020

29 226 (-544) -414 -- -- -- -- -033 -015 -015 -- -029 -014 -015

30 -002 (-1170) -12819 -12732 -- -- -- -12113 -737 -11998 -- 619 -12828 -743

31 2951 (3017) -018 033 -096 -129 -132 -033 -010 -131 -027 -005 -008 -009

32 063 (152) -068 -- -- -- -- -053 -016 -016 -063 -020 -017 -058

33 -022 (-1630) -- -- -- -201 -- -2105 -178 -106 -197 -121 -- --

34 2842 (1862) -011 039 -064 -021 -022 -023 -002 -044 -015 -002 009 -004

35 -655 (-137) -- -- -121 -- -- -120 -231 -118 -- -105 -137 -131

36 397 (124) -022 030 -006 -061 -065 -032 -010 -024 -053 -011 -009 -015

37 -2870 (-1535) -573 -514 -- -- -- -024 -014 029 -044 011 -019 --

38 -003 (524) -262 -- -- -- -- -286 -- -017 -- 1769 -020 -095

39 -1828 (-690) 592 643 -044 -- -- 579 592 -1072 593 592 638 591

40 120 (046) -044 019 -014 -056 -058 -034 -020 -048 -043 -026 -019 -044

191

41 -916 (-1160) -- -- -- -- -- -933 -- -189 -- -201 -- --

42 -1370 (-1847) -2245 -2148 -- -070 -084 -059 -027 -010 -070 -044 -052 -076

43 -555 (236) -- -1266 -- -3680 -3682 -633 -693 -436 -- -695 -- --

44 -299 (-793) -- -- -706 -- -- 4860 20095 -060 -- 4859 -141 -154

45 -1511 (-478) -- -- -- -- -- -034 -026 006 -046 1365 -033 --

46 -1541 (-917) -224 -164 -- -170 -198 -050 -016 -030 -036 -019 -053 -071

47 361 (547) -060 -268 -315 -- -- -035 -031 -027 -059 -027 -028 -042

48 -471 (-349) -- -- -511 -- -- -054 2833 -039 -- -094 -- -551

49 -979 (-844) -551 -502 -539 -- -- -250 105 107 -611 -020 -540 -552

50 -971 (-061) -2644 -2566 -- -- -2555 1391 -2514 -136 -144 081 -- -150

51 715 (718) -035 030 -164 -023 -027 -046 -010 -040 -010 3694 -010 -028

52 288 (-508) -053 000 -056 -057 -060 -042 -019 -014 -057 2236 -018 -040

53 -958 (-534) -3956 -3881 -- -3947 -3954 -540 -3707 -374 -- -3710 -3956 -4001

54 -1175 (-1468) -- -- -- -087 -- -061 1992 -1853 -057 1966 -- --

55 -918 (-1346) -015 035 -451 -070 -097 005 -007 006 -018 544 010 -010

56 -1097 (-1988) -- -- -- -- -- 328 -012 -344 -040 -020 -- -029

57 -1046 (-593) -032 003 -066 -047 -085 -025 011 -018 -034 -007 -006 -012

58 -760 (-1293) 2647 000 -- -076 -093 -034 -013 -009 -053 2649 -020 -033

59 265 (-209) -037 023 -004 -042 -054 -034 -008 -017 -020 -008 -013 -009

60 -744 (-439) -- -- -- -- -- -- -168 -537 -- -- -- --

Tabla 7 IV- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de

datos reales Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Al igual que antes los algoritmos basados en la razoacuten STALTA obtienen los peores

resultados tanto en los porcentajes de deteccioacuten como en el datado El algoritmo de Michael et al (1982) basado en la transformada de Walsh presenta

un alto nuacutemero de falsos disparos mientras que tan soacutelo el 17 de los casos no son detectados Un mejor refinamiento de los paraacutemetros utilizados podriacutea mejorar los resultados pero tras varias pruebas hemos comprobado que los cambios evaluados para disminuir el nuacutemero de falsos disparos reducen enormemente la capacidad de deteccioacuten del algoritmo Un mayor nuacutemero de pruebas sobre una base maacutes amplia podriacutea resultar en una mejora global de los resultados de este algoritmo

El evento nordm 12 (terremoto de Alhucemas de 02022001 a 134408 mb=37) no ha

sido correctamente detectado por ninguno de los algoritmos debido al gran nuacutemero de espurios de gran amplitud que enmascaran totalmente el registro

El sismo nordm 21 (Jimena 28032001 a 121517 mb=24) es similar al anterior pero

con menor nuacutemero de espurios lo que permite que en algunos casos se detecte correctamente

Nuevamente el algoritmo sugerido por Savvaidis et al (2002) presenta los mejores

porcentajes tanto en deteccioacuten como en datacioacuten

192

En la figura 720 se muestran las diferencias en los tiempos de llegada para los algoritmos con mejores resultados (Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) Savvaidis et al (2002) Goforth y Herrin (1981) y Gledhill (1985)) en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro

Figura 7 20 Diferencias de tiempo para la onda P entre el analista y varios algoritmos de deteccioacuten en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro Las marcas de la parte superior con

diferencias positivas indican uacutenicamente los falsos disparos y los eventos no detectados por los algoritmos

Los algoritmos de Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) y el de

Savvaidis et al (2002) son los que presentan menores diferencias mantenieacutendose por debajo de 1 segundo para los eventos con SNR superior a 548 dB

Los falsos disparos o no detecciones se producen para eventos con SNR inferiores a

524 decibelios La mayoriacutea de los eventos no detectados y los falsos disparos se han producido por

la presencia de espurios o por el bajo nivel sentildeal-ruido Hay que destacar que la deteccioacuten enormemente tardiacutea del eventos nuacutemero 30

(terremoto de Grazalema del 18052001 a 111915 mb=28) se debe a que el registro es muy ruidoso y la llegada de la onda P es muy poco impulsiva siendo difiacutecil su deteccioacuten incluso para un analista experimentado En el caso del evento nuacutemero 11 (explosiones de Torregorda del 31012001 a 174843 mb=25) el retardo en la deteccioacuten se debe a que la primera explosioacuten se encuentra enmascarada por mucho ruido mientras que las siguientes se pueden observar con claridad datando los algoritmos estas uacuteltimas

193

Finalmente el algoritmo de Savvaidis et al (2002) detecta el evento 54 (sismo de Tetuaacuten de 27102001 a 235645 mb=36) de forma tardiacutea mientras que la mayoriacutea de los algoritmos lo detectan correctamente Para este sismo la onda P supera el nivel umbral ampliamente pero tan soacutelo durante algo maacutes de 1 segundo posteriormente vuelve a superarlo durante cortos intervalos hasta que finalmente la onda S es la que dispara el algoritmo

En definitiva tal y como comentamos en la introduccioacuten ninguno de los algoritmos

ensayados logran acercarse adecuadamente en todos los casos a las detecciones y dataciones efectuadas por el analista De entre todos los algoritmos sugeridos por Savvaidis et al (2002) Roberts y Christoffersson (1991) y Baer y Kradolfer (1987) proporcionan niveles de deteccioacuten y datado superiores al 60 de los casos

En lo referente a la deteccioacuten los porcentajes de acierto para cualquiera de los

algoritmos ensayados se veraacuten incrementados al actuar sobre el conjunto de las estaciones de una red siacutesmica ya que en general seraacuten varias las estaciones que registren un mismo evento

La aplicacioacuten de estos algoritmos sobre los registros de estaciones de tres

componentes proporcionaraacuten una mayor capacidad de deteccioacuten elevando el porcentaje de aciertos Pero para estas estaciones es maacutes conveniente utilizar algoritmos especiacuteficos como por ejemplo los disentildeados por Magotra et al (1987) Christoffersson et al (1988) Roberts et al (1989) o maacutes recientemente los disentildeados por Anant y Dowla (1997) y el de Fedorenko y Husebye (1999)

77 BIBLIOGRAFIA Anant K S y Dowla FU (1997) ldquoWavelet Transform Methods for Phase

Identification in Three-Component Seismogramsrdquo BSSA Vol 87 Nordm 6 pp 1598-1612

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mousetraprdquo BSSA Vol 81 Nordm 6 pp 2511-2515 Savvaidis A Papazachos C Soupios P Galanis O Grammalidis N

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Zhao Y y Takano K (1999) ldquoAn artificial neural network approach for

Broadband Seismic phase pickingrdquo BSSA Vol 89 Nordm 3 pp 670-680

195

196

CONCLUSIONES

Como hemos mencionado en el Capiacutetulo 1 los liacutemites entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien definido en el Sur de Espantildea

La creciente instrumentacioacuten de la zona ampliacioacuten de la red del Observatorio y red

del Estrecho la red siacutesmica de Andaluciacutea del Instituto Andaluz de Geofiacutesica (Observatorio de Cartuja de Granada) la red siacutesmica de Almeriacutea etc junto al creciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS (tanto permanentes como temporales) permitiraacuten un mejor conocimiento de las estructuras y la geodinaacutemica de esta compleja zona

Con este objetivo el Real Instituto y Observatorio de la Armada pionero en Espantildea

en el campo del registro siacutesmica mantiene desplegadas en la zona diversas redes siacutesmicas la red de estaciones de Banda Ancha ROAUCMGFZ (integrada en la red mundial GEOFON) la estacioacuten siacutesmica de largo periodo de San Fernando y la ya mencionada red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho

La red de corto periodo fue desplegada a principios de los 90 y se basa en la

transmisioacuten analoacutegica desde las estaciones de campo hasta el Observatorio donde se datan y convierten a formato digital con una resolucioacuten de 12 bits

Los raacutepidos avances de la telefoniacutea receptores GPS el bajo coste de los

convertidores AD de alta resolucioacuten etc permitieron plantear la actualizacioacuten de la instrumentacioacuten de esta red por estaciones de altas prestaciones coste moderado y sobre todo de disentildeo propio El disentildeo y puesta en funcionamiento de un prototipo asiacute como el preprocesado digital de eventos siacutesmicos constituyen el nuacutecleo de la presente memoria

Se exponen a continuacioacuten aquellos puntos que a juicio del autor sintetizan las

aportaciones maacutes relevantes de esta memoria haciendo un mayor eacutenfasis en aquellas ideas que introducen una cierta novedad en el campo de la instrumentacioacuten siacutesmica y del procesado digital de datos

bull Se ha disentildeado un prototipo de estacioacuten siacutesmica digital con caracteriacutesticas optimizadas para el registro de microterremotos y terremotos moderados adaptada a las particularidades de la Red del ROA registro continuo enlace viacutea moacutedem o Internet amplio margen dinaacutemico y con respuesta plana desde 10 segundos hasta los 100 Hz bull Se propone como novedad la utilizacioacuten de una impedancia de carga ldquoRC serierdquo en lugar de utilizar uacutenicamente una resistencia como en los sistemas claacutesicos El anaacutelisis del efecto de esta impedancia sobre la respuesta muestra que uno de los polos reales puede ser claramente despreciado y su funcioacuten de transferencia puede ser aproximada por una ecuacioacuten formada por tres ceros (uno doble en el origen y otro real negativo) y tres polos (en general uno real y dos complejo conjugados)

Eligiendo adecuadamente los valores de la resistencia y del condensador puede variarse la frecuencia natural del sistema sin variar la ganancia El estudio realizado

197

muestra que para el sensor Mark L4-C se obtiene un aumento del ancho de banda en el orden del 35 bull El estudio de la dinaacutemica del sistema propuesto muestra que el convertidor AD utilizado (Cristal CS5322CS5323) con un margen dinaacutemico de 129 dB a 125 mps es adecuado para el registro de la microsismicidad aprovechando la casi totalidad del margen dinaacutemico del sensor La necesaria amplificacioacuten de la sentildeal previa a la conversioacuten a formato digital puede ser seleccionada entre 20 30 o 40 decibelios bull Hemos desarrollado los circuitos amplificadores y filtros necesarios utilizando una primera etapa no inversora ya que presenta la gran ventaja de tener una alta impedancia de entrada Los posibles ruidos inducidos en modo comuacuten se evitan situando el amplificador cerca del sensor y utilizando cables altamente apantallados La segunda etapa consiste en un filtro ldquoantialiasingrdquo con una frecuencia de corte muy alta (800 Hz) para evitar posibles interferencias de radiofrecuencia mientras que los filtros digitales del propio convertidor eliminan la contaminacioacuten de maacutes baja frecuencia antes de producirse la correspondiente decimacioacuten bull El anaacutelisis de ruido del sistema propuesto muestra como eacuteste se mantiene por debajo del modelo de bajo ruido de Peterson entre 10 segundos y 10 Hz al igual que los sistemas convencionales con resistencia de carga bull Hemos desarrollado los circuitos y programas necesarios para el correcto funcionamiento del sistema proponiendo la utilizacioacuten del sistema operativo Linux y el uso del puerto paralelo para la toma de datos Este puerto ha sido poco aprovechado en la mayoriacutea de los sistemas desarrollados hasta la actualidad y permite una velocidad de transferencia para la entrada de datos de hasta 2Mbytes por segundo cuando opera en modo EPP En este modo la transferencia de datos es ldquohardwarerdquo sin que intervenga el microprocesador

El sistema de sincronismo por GPS desarrollado por la Seccioacuten de Hora del

Real Instituto y Observatorio de la Armada operando conjuntamente con el puerto paralelo en modo EPP permite datar cada una de las muestras con una precisioacuten mejor que el milisegundo cumplieacutendose las especificaciones inicialmente fijadas

bull Los disentildeos de las tarjetas convertidoras AD y la ldquointerfazrdquo serie-paralelo incluyen diversos circuitos que facilitan las pruebas de los diversos componentes por lo que seraacuten mucho maacutes sencillas en futuros disentildeos reduciendo el consumo

Las tarjetas electroacutenicas se pueden adaptar faacutecilmente para el registro de tres

componentes sin necesidad de triplicar el nuacutemero de circuitos utilizados En este caso soacutelo necesitariacuteamos modificar el ldquodriverrdquo del puerto paralelo para que lea nueve ldquobytesrdquo cada vez que se genera la interrupcioacuten

bull Las pruebas de funcionamiento de las diversas tarjetas electroacutenicas y de los programas resultaron satisfactorias concordando los datos con las especificaciones del fabricante a excepcioacuten de la componente de continua del conversor AD que es ligeramente superior aunque creemos que se debe al ruido interno del generador de ondas utilizado

198

bull Se propone la calibracioacuten parameacutetrica por ajuste de la impedancia equivalente como meacutetodo alternativo de estimacioacuten de la respuesta instrumental Este meacutetodo obtiene estimaciones bastante precisas de las diversas constantes del sensor (015 para la resistencia interna 14 en la estimacioacuten del amortiguamiento a circuito abierto 040 para la frecuencia propia y 051 en la constante de transduccioacuten) La excepcioacuten es la autoinductancia que presenta un error elevado debido a que soacutelo se manifiesta de forma apreciable en el rango de muy altas frecuencias

La medida de la frecuencia propia la constante de transduccioacuten y el

amortiguamiento a circuito abierto pueden ser mejoradas ligeramente por otros meacutetodos claacutesicos (inferiores al 001 03 y 09 respectivamente) pero suponen un gran incremento del nuacutemero de experimentos a realizar en laboratorio

Las respuestas totales del sistema no difieren de forma apreciable al utilizar los

paraacutemetros obtenidos por los diversos meacutetodos ensayados (la maacutexima diferencia en amplitud es de 013 dB y en fase de 062 grados)

Aunque la impedancia de carga se eligioacute para que la respuesta en amplitud fuese

plana se observa una ligera resonancia en torno a 14 Hz debido a la gran diferencia de la frecuencia propia del sensor (125 Hz) con su valor nominal (1 Hz)

bull Se propone la calibracioacuten empiacuterica por comparacioacuten de los registros de ruido entre dos instrumentos situados en el mismo sitio utilizando los valores de la coherencia como pesos en la estimacioacuten de la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos Esta estimacioacuten estaacute limitada hasta unos 10 oacute 15 Hz bull La estimacioacuten de la respuesta por comparacioacuten de los registros de un sismo relativamente lejano (unos 40 km) muestra la mejor precisioacuten de la calibracioacuten empiacuterica La respuesta obtenida mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar no presenta grandes errores mientras que la calibracioacuten parameacutetrica parece sobreestimar la respuesta a partir de la frecuencia de resonancia en el orden de 3 decibelios

bull Las respuestas obtenidas mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar (efectuando la correccioacuten por acoplamiento entre bobinas) y por calibracioacuten empiacuterica difieren de la parameacutetrica a partir de la frecuencia de resonancia mantenieacutendose unos 3 decibelios por debajo en amplitud mientras que en fase las diferencias son siempre inferiores a seis grados Creemos que el claacutesico modelo equivalente del sensor adolece de capacidades paraacutesitas que justificariacutean estas diferencias

Para frecuencias inferiores a la de resonancia los tres meacutetodos presentan la

misma respuesta con una frecuencia de corte del orden de 086 Hz lo que supone un incremento del ancho de banda de un 30

bull A partir del estudio de diversos filtros lineales (tanto IIR como FIR) se propone efectuar la ecualizacioacuten digital para ampliar el ancho de banda hasta los 10 segundos La ecualizacioacuten analoacutegica puede provocar la saturacioacuten de la sentildeal e incluso mostrar sentildeales aparentemente no saturadas cuando en realidad se habiacutean saturado en etapas previas a la ecualizacioacuten analoacutegica

199

bull Se propone un meacutetodo para la estimacioacuten precisa de la frecuencia fase y amplitud de las diversas componentes del desarrollo en serie de Fourier de ruidos perioacutedicos que permite su mejor eliminacioacuten sin alterar las componentes espectrales de la sentildeal original

bull Se ha disentildeado un procedimiento novedoso para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo que presenta buenos resultados aunque en la mayoriacutea de los casos no logra eliminarlos por completo

bull Se propone un meacutetodo de filtrado no lineal basado en la transformada wavelet con ideas semejantes a las empleadas por el meacutetodo de estructuras coherentes pero aplicadas a los coeficientes en cada uno de los niveles de descomposicioacuten

La comparacioacuten del meacutetodo de filtrado no lineal propuesto (actuando

conjuntamente con el meacutetodo de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos y ldquospikesrdquo) con diversos filtros lineales claacutesicos y otros filtros no lineales demuestra su gran eficacia tanto al aplicarlo sobre la base de datos de sismos sinteacuteticos como reales

En esta comparacioacuten se han analizado los errores en la amplitud maacutexima el error

eficaz y los niveles de sentildeal-ruido tanto de la primera llegada como del registro completo El meacutetodo propuesto se manifestoacute claramente superior a los demaacutes en todos y cada uno de los aspectos sentildealados

bull Se han analizado y comparado diversos algoritmos de deteccioacuten de eventos que operan uacutenicamente con una estacioacuten monocomponente De entre todos destacan claramente los basados en las propiedades del sesgo y la curtosis (Savvaidis et al 2002) la demodulacioacuten compleja (Roberts y Christofferson 1991) y en la estimacioacuten de la envolvente (Baer y Kradolfer 1987) Estos tres algoritmos presentan un porcentaje de aciertos superior al 60

Ninguno de los algoritmos ensayados como era de esperar logra alcanzar bajo

todas las circunstancias las precisiones de un analista experimentado pero representan una ayuda inmejorable a la hora de analizar la gran cantidad de datos diarios que produce una red siacutesmica

200

ANEXO A

201

202

LISTA DE COMPONENTES DEL PREAMPLIFICADOR Y FILTRO ANTIALIASING

U1 y U2 OP27E RL 9k5 CL 20 uF

R1 20 R2 105 274 y 866 Ra 4k3 C1 y C2 47 nF Rb 2k4 R3 y R4 4k3

Las tres resistencias se conectan en serie a traveacutes de un microinterruptor El valor elegido para R2 es por tanto 105 379 o 1245 Ω

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA AD

U3 CS5323 U4 CS5322 U5 Crystal CMOS 2048MHz U6 74HC74A U7 y U8 74HC04

R5 3k92 C3 01 uF R6 6K04 C4 y C5 68 uF R7 7K59 C6 01 uF R8 32K4 C7 27 nF R9 R10 64K9 C8 470 pF R11 a R14 10 C9 01 uF R15 y R16 47K SIPS C10 10 uF R17 y R18 100K0 C11 a C15 01 uF R19 y R20 5K0 C16 10 uF R21 10 C17 33 uF

C18 a C23 01 uF C24 10 uF

S1 Selector Frec Muestreo S2 Selec USEOR y ORCAL J2 Jumper Frec Reloj J3 Jumper CLKSCLK

203

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA INTERFACE

U9 74HC14 U26 74HC04 U10 a U15 HCPL-2300 U27 74AC191 U16 y U17 74HC14 U28 74ACT138 U18 y U19 74HC74 U29 y U30 74ACT1284 U20 a U22 74HC595 U31 74HC595 U23 a U25 74ACT646

R22 a R25 47K0 C25 a C31 01 uF R26 a R31 5K1 C32 a C37 10 uF R32 a R39 33R0 C38 a C43 22 pF

C44 a C59 01 uF

J5 Conector sentildeales serie J7 J8 y J9 Sentildeal de test J6 Jumper de test J10 Conector paralelo

LISTA DE COMPONENTES DE LA FUENTE DE ALIMENATACION

U32 LM79L05AC U34 LT1021-10 U33 y U35 LM78M05 U36 LM123

C60 a C64 47 uf C65 y C67 1 uF C66 01 uF C68 a C74 01 uF

D1 a D5 1N6273 D6 P6KE68

204

  • INDICEpdf
    • INDICEpdf
      • Introduccioacuten 2
      • Introduccioacuten 16
      • Introduccion 62
      • Introduccioacuten 90
      • Introduccioacuten 118
      • Introduccioacuten 136
      • Introduccioacuten 170
          • CAPITULO 1pdf
            • Introduccioacuten 2
              • CAPITULO 2pdf
                • Introduccioacuten 16
                  • CAPITULO 3pdf
                    • Introduccioacuten 62
                      • CAPITULO 4pdf
                        • Introduccioacuten 90
                          • CAPITULO 5pdf
                            • Introduccioacuten 118
                              • CAPITULO 6pdf
                                • Introduccioacuten 136
                                  • CAPITULO 7pdf
                                    • Introduccioacuten 170
                                      • Apendice Apdf
                                        • ANEXO A
                                        • 9k5
                                          • CL
                                          • Rb
                                            • U4
                                              • 74HC04
                                                • J3
                                                  • 74HC14
                                                    • U36
Page 4: “ESTACION SÍSMICA DIGITAL. TRATAMIENTO DIGITAL DE …

UNIVERSIDAD DE CAacuteDIZ

DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA

ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo

Memoria presentada por D Antonio A Pazos Garciacutea para optar al grado de Doctor

Dirigida por Dr Gerardo Alguacil de la Blanca

Investigador del Instituto Andaluz de Geofiacutesica y Prevencioacuten de Desastres Siacutesmicos y profesor titular de la

Universidad de Granada

Fdo D Antonio A Pazos Garciacutea Fecha de depoacutesito 30 de Septiembre de 2003

GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA INVESTIGADOR DEL INSTITUTO ANDALUZ DE GEOFIacuteSICA Y PREVENCIOacuteN DE DESASTRES SISMICOS Y PROFESOR TITULAR DE LA UNIVESIDAD DE GRANADA ADSCRITO AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA TEORICA Y DEL COSMOS EN EL AREA DE FIacuteSICA DE LA TIERRA AUTORIZA A D Antonio A Pazos Garciacutea a presentar su

Tesis Doctoral ldquoEstacioacuten siacutesmica digital Tratamiento digital de sentildealesrdquo

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para la regulacioacuten del

Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Granada a los veinticuatro diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

MARIA BEGONtildeA TEJEDOR ALVAREZ PROFESORA TITULAR DE LA UNIVERSIDAD DE CADIZ ADSCRITA AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA EN CALIDAD DE TUTOR DEL DOCTORANDO DON ANTONIO ANGEL PAZOS GARCIA (32634972-L) VISTO QUE SE REUNEN LOS REQUISITOS PREVIOS A LA TRAMITACIOacuteN DE LA TESIS TITULADA ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo RATIFICA LA AUTORIZACIOacuteN EXPEDIDA Y FIRMADA POR EL DIRECTOR DE TESIS DR D GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para regulacioacuten del Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Puerto Real a los veinticinco diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

A mi familia mi esposa Lucia y mis dos hijos Gabriel y Diego a la que tanto tiempo le he quitado

Agradecimientos

Este trabajo resume la labor de investigacioacuten desarrollada a lo largo de estos uacuteltimos ocho antildeos Muchas son las personas que de alguna forma han impulsado todos mis esfuerzos y con las que me encuentro en deuda Sirvan estas liacuteneas para expresar mi agradecimiento

En primer lugar a mi director de tesis el Dr Gerardo Alguacil de la Blanca por confiar

en miacute maacutes que yo mismo y por sus acertados comentarios que me han ido centrando en el camino adecuado

A mi inmediato superior Capitaacuten de Fragata Jefe de la Seccioacuten de Geofiacutesica Dr Joseacute

Martiacuten Davila que no dudoacute en ninguacuten momento de mi capacidad y que me facilitoacute largas y fructiacuteferas estancias en el Instituto Andaluz de Geofiacutesica de Granada donde he podido dedicarme de lleno junto con mi director a este trabajo

A todo el personal del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

institucioacuten a la que tengo el orgullo de pertenecer por su apoyo incondicional A su director CN D Rafael Boloix Carlos-Roca que me ha facilitado en todo momento los medios y el tiempo necesario allanaacutendome el camino cuando ha sido necesario En especial a mi apreciada Seccioacuten de Geofiacutesica donde tantas ldquobatallasrdquo hemos librado Quisiera destacar al teacutecnico D Antonio Pentildea Garciacutea y al Marinero Profesional D Juan Manuel Lugo Duraacuten por la ayuda en el montaje de las tarjetas disentildeadas y en los experimentos realizados y al teacutecnico informaacutetico D Javier Gallego Carrasco por su colaboracioacuten en la programacioacuten de todo el sistema informaacutetico desarrollado bajo el entorno de LINUX

A la Dra Mariacutea Joseacute Gonzaacutelez Fuentes del Departamento de Matemaacuteticas de la

Universidad de Caacutediz por su ayuda en la comprensioacuten de la transformada wavelet A todo el personal del Observatorio de Cartuja de Granada por su acogimiento y apoyo

durante mis estancias en Granada A la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

por su colaboracioacuten en la sincronizacioacuten de todo el sistema En especial al Brigada Electroacutenico D Luis Batanero Guerrero por su inestimable ayuda

A todos mis compantildeeros de las campantildeas geofiacutesicas en las que he participado con los

que he mantenido largas conversaciones y de los que he podido aprender mucho en muy diversos aspectos

Finalmente a todos aquellos familiares amigos y compantildeeros que me han motivado en

todo momento en especial en aquellos de bajo aacutenimo cuando por la mente circula la idea de ldquoarrojar la toallardquo

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologiacutea a traveacutes de los proyectos de investigacioacuten REN2000-0777-C02-02 RIES (ldquoTerremotos y deformacioacuten cortical en el Sur de Espantildea Aplicacioacuten al riesgo siacutesmicordquo) y por el Ministerio de Defensa a traveacutes del proyecto MN8302 (ldquoEstacioacuten geofiacutesica automaacuteticardquo)

INDICE

Agradecimientos xv INDICE xix CAPITULO 1 EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5 122 Redes regionales 6 123 Redes locales 7

13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7 131 Breve resentildea histoacuterica 7 132 Situacioacuten actual 8 133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10

14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13 CAPITULO 2 EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22 252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26 253 Efecto de una impedancia capacitiva 29 254 Anaacutelisis en el plano complejo 30 255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34

26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El premplificador 43 282 El filtro antialiasing 45

29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 48

2101 Movimiento browniano 49 2102 Ruido Johnson 50 2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53 2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54 2105 El ruido total del sensor 54

211 Bibliografiacutea 58 CAPITULO 3 SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31 Introduccion 62 32 Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

xix

33 El convertido AD sigma-delta 67 331 Sobremuestreo 69 332 Filtros antialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystral 71

34 Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 73 341 El protocolo EPP 74 342 La interface serie-paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35 Sincronismo y base de tiempos 83 36 La fuente de alimentacioacuten 84 37 Bibliografiacutea 86 CAPITULO 4 LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjera conversora AD 90 422 Pruebas de la interface paralelo y programas de adquisicioacuten 93 423 Pruebas del sistema de sincronismo 93

43 La calibracioacuten parameacutetrica 95 431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96 432 Medida de la frecuencia propia 98 433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104 436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114 CAPITULO 5 TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51 Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122 531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuecia 127 533 Diagramas en aacuterbol (ldquoWavelet Packetsrdquo) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132 CAPITULO 6 TECNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61 Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138 622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147 625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150 631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de las estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

xx

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165 CAPITULO 7 ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170 722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177 723 Algoritmos de envolvente 179 724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181

73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194 CONCLUSIONES 197 ANEXO A) Lista de componentes 201

xxi

xxii

CAPITULO 1

EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5

122 Redes regionales 6

123 Redes locales 7 13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7

131 Breve resentildea histoacuterica 7

132 Situacioacuten actual 8

133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10 14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13

1

11 INTRODUCCIOacuteN

Algunos de los grandes desastres ocurridos en el mundo tienen su origen en la ocurrencia de grandes terremotos Algunos de estos son de inmensas proporciones y el riesgo es continuo aunque desigual en todas partes del mundo

El origen de los terremotos se encuentra asociado principalmente a los procesos

tectoacutenicos La base de esta teoriacutea surge a principios del siglo XX (aunque inicialmente no fue aceptada) cuando WEGENER publica su obra ldquoLa formacioacuten de los Continentes y Oceacuteanosrdquo en 1915 donde expone la teoriacutea de la deriva de los Continentes

La tectoacutenica de placas considera que la litosfera estaacute dividida en varios grandes

segmentos relativamente estables y de roca riacutegida denominados placas que se extienden por el globo como caparazones curvos sobre una esfera

Existen 7 grandes placas y varias maacutes pequentildeas Esta divisioacuten se hace patente gracias

a los levantamientos de la batimetriacutea oceaacutenica quedando patente en la figura 11 donde se muestra la divisioacuten actualmente aceptada de placas y el relieve del fondo marino

Figura 1 1 En la parte superior se muestra el liacutemite entre las grandes placas actualmente aceptadas (figura tomada del US Geological Survey) y en la inferior el relieve batimeacutetrico del fondo oceaacutenico

2

La interaccioacuten entre placas debido a su movimiento conlleva una acumulacioacuten de

esfuerzos y al superar la resistencia elaacutestica de la roca se produce su fractura La energiacutea acumulada es entonces disipada en forma de calor e irradiada en todas las direcciones por medio de ondas elaacutesticas

Otro posible origen de los terremotos se debe a los volcanes principalmente tambieacuten

asociados a los maacutergenes de placas o los llamados puntos calientes La actividad volcaacutenica genera fuentes siacutesmicas por mecanismos de fractura por explosiones y relacionados con el transporte de magma y gases a presioacuten por conductos de roca (Turcotte y Schubert 2002)

Asiacute mismo las explosiones provocadas por el hombre el llenado de presas el

traacutensito de vehiacuteculos etc pueden generar la propagacioacuten de ondas por el interior de la tierra siendo en ocasiones difiacutecil distinguirlas de los sismos

En la figura 12 se muestran los epicentros de los sismos de magnitud superior o

igual a cinco ocurridos entre 1980 y 1990 poniendo nuevamente de relieve el origen tectoacutenico de los terremotos

Como puede apreciarse en la figura los epicentros se concentran en los liacutemites de las

placas Tan soacutelo el 10 se localizan en zonas alejadas de los mencionados liacutemites Sin embargo el liacutemite entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien

definido en el sur de Espantildea (Dogan Seber 2001) Meacutezcua et al (1991) sentildeala que el liacutemite no se encuentra claramente definido en las proximidades de Gibraltar Fonseca y Long (1991) sentildealan la gran complejidad de la zona destacando especialmente el SW de la Peniacutensula

Figura 1 2 Sismicidad mundial entre 1980 y 1990 (magnitud ge5) Datos del National Geophysical Data CenterNOAA

3

Este difuso liacutemite de convergencia entre las placas Euroasiaacutetica y Africana en el

Mediterraacuteneo Occidental se encuentra asociado con una zona siacutesmica de maacutes de 300 kiloacutemetro de ancho (Galindo-Zaldivar et al 1999)

En la figura 13 se muestra la sismicidad registrada en el Sur de la Peniacutensula Ibeacuterica

entre los antildeos 1980 y 1999

12

Figura 1 3 Distribucioacuten de epicentros con magnitud mayor que 35 ocurridos en el periodo entre 1980 y 1999 (Datos IGN) En rojo se muestran los superficiales (h lt 40 Km) en verde los intermedios (40 lt h lt

150 Km) y en azul los terremotos profundos (h gt 150 Km)

En esta compleja regioacuten la sismicidad se caracteriza por la ocurrencia de grandes terremotos superficiales en la parte occidental y oriental del Estrecho mientras que en la regioacuten central presenta una sismicidad moderada de magnitud inferior a 5 (Buforn y Bezzeghoud 2001)

La presencia creciente de instrumentacioacuten siacutesmica en la zona (ampliacioacuten de la red

siacutesmica del Observatorio y del Estrecho la ampliacioacuten de la red siacutesmica de Andaluciacutea del Observatorio de la Cartuja de Granada la red de Almeriacutea Alicante) el reciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS permanentes y temporales permitiraacuten mejorar la informacioacuten sobre las estructuras y la geodinaacutemica de la zona

LAS REDES SISMICAS Hasta la deacutecada de los sesenta la observacioacuten siacutesmica se basaba en estaciones

individuales que operaban independientemente con registro fotograacutefico o similar Algunas de estas estaciones operaban de forma conjunta remitiendo sus registros a un mismo centro en el que se efectuaba el anaacutelisis

En este sentido aparece el concepto de Red Siacutesmica aunque el retardo desde que se

produciacutea el registro hasta que la informacioacuten podiacutea ser procesada conjuntamente era considerable

4

Pero en la actualidad el concepto de Red Siacutesmica se encuentra asociado al

denominado ldquotiempo realrdquo es decir la recepcioacuten y procesado de datos cuasi-instantaacuteneos A partir del sesenta se despliega la red siacutesmica mundial WWSSN gracias al

desarrollo de la instrumentacioacuten siacutesmica y utilizando sismoacutegrafos amortiguados electromagneacuteticamente tipo Willmore (Willmore 1961) Este tipo de sensores continuacutea siendo ampliamente utilizado en las estaciones de corto periodo

En la deacutecada de los ochenta el avance en la instrumentacioacuten se centra en la

ampliacioacuten del ancho de banda Melton y Kirkpatrick (1970) desarrolla un sismoacutemetro triaxial simeacutetrico Burke et al (1970) presenta un sistema digital de banda ancha Wieldant y Streckeisen (1982) y Wielandt y Steim (1986) disentildean un sismoacutegrafo de banda ancha con respuesta plana en velocidad

En Espantildea la sismologiacutea instrumental nace en 1889 con la instalacioacuten en el Real

Instituto y Observatorio de la Armada de San Fernando (ROA) del peacutendulo nuacutemero 6 del profesor Milne Desde entonces se ha encontrado en constante evolucioacuten creciendo considerablemente el nuacutemero de Observatorios con sismoacutegrafos

En las uacuteltimas deacutecadas la instrumentacioacuten siacutesmica en Espantildea ha progresado

considerablemente no soacutelo en nuacutemero de estaciones sino tambieacuten en calidad siendo desplegadas un nuacutemero elevado de estaciones de Banda Ancha y que continuacutea en aumento

Los tres grandes objetivos de las redes siacutesmicas son la evaluacioacuten del riesgo siacutesmico

la vigilancia siacutesmica y el conocimiento del interior de la Tierra El concepto de red siacutesmica es bastante amplio desde las redes mundiales (como por

ejemplo GEOFON IRIS WWSSN) dedicadas al registro de la sismicidad de forma global hasta pequentildeas redes desplegadas para estudios muy concretos como por ejemplo el estudio de la sismicidad inducida por un embalse

121 REDES MUNDIALES

A finales del siglo XIX aparece la primera red Mundial siendo el impulsor el

profesor Mr J Milne a traveacutes de la Sociedad Britaacutenica de las Ciencias (figura 14) En 1960 se crea el programa VELA-UNIFORM con fondos de los Estados

Unidos Dentro de este programa se crea la red mundial WWSSN (World-Wide Standard Seismograph Network) proporcionando una red mundial de faacutecil acceso siendo modelo de referencia para las actuales redes mundiales (Agnew 2002)

Las actuales redes mundiales (IRIS GEOFON FDSN entre otras) se basan en

las denominadas ldquoRedes virtualesrdquo y estaacuten integradas por cientos de estaciones de Banda Ancha pertenecientes a instituciones de muy diversos paiacuteses Asiacute es frecuente encontrar que una misma estacioacuten se integre en varias redes a la vez ya que en la mayoriacutea de los casos los centros responsables intercambian la informacioacuten de forma automaacutetica

5

1

Figura 1 4 Red mundial de sismoacutegrafos Milne-Shide organizada por la asociacioacuten Britaacutenica de lasCiencias Distribucioacuten de estaciones en 1910

Ottemoumlller y Havskov (1999) definen ldquored virtualrdquo como un sistema que enlaza

cualquier nuacutemero de nodos de forma conjunta en una red encargada de recoger los datos y detectar eventos entendiendo como ldquonodordquo cualquier ordenador con capacidad de comunicaciones que den acceso a los paraacutemetros siacutesmicos yo a las formas de ondas En este sentido una red virtual puede ser considerada como un simple ordenador que enlaza con diversos nodos los cuales son elegidos seguacuten el propoacutesito de la red

En la actualidad estas redes se dedican principalmente a la vigilancia

macrosiacutesmica (Magnitud superior a 5) creando bases de datos mundiales (no soacutelo con paraacutemetros epicentrales sino tambieacuten incluyendo las formas de ondas) faacutecilmente accesibles por Internet

22 REDES REGIONALES

Las redes regionales se diferencian de las redes mundiales no soacutelo en cuanto a

su extensioacuten sino tambieacuten en cuanto al nuacutemero y tipo de estaciones desplegadas Gomberg (1995) las define como un array compuesto por 10-100 estaciones

siacutesmicas normalmente operadas por una uacutenica institucioacuten y cubren aacutereas que se extienden entre varias centenas a cientos de kiloacutemetros de diaacutemetro teniendo en comuacuten la recogida y anaacutelisis de datos

Normalmente se despliegan dentro de un mismo paiacutes aunque existen redes de

grandes dimensiones internacionales (pe MEDNET y ORPHEUS que se ajustan a la definicioacuten de Red Virtual) cuya aacuterea de influencia abarca una gran extensioacuten comuacuten (varios miles de kiloacutemetros) y se componen de estaciones de otras redes que se asocian integraacutendose en estas ldquoMacro-redesrdquo

6

123 REDES LOCALES

Las redes locales tienen un aacuterea de influencia pequentildea menos de 100

kiloacutemetros y se despliegan con objetivos muy especiacuteficos Normalmente son temporales (Red del Cabril Red TEDESE desplegada alrededor del Mar de Alboraacuten en Septiembre de 2000) aunque existen otras permanentes como la red del Observatorio y red del Estrecho

13 LA RED SIacuteSMICA DEL REAL INSTITUTO Y OBSERVATORIO DE LA ARMADA EN SAN FERNANDO El Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA) se crea en 1753 en Caacutediz bajo

el seno de la Academia de Guardias marinas y es trasladado a la Isla de Leoacuten (San Fernando) en 1798 como centro independiente

Sus oriacutegenes astronoacutemicos fueron ampliaacutendose hasta la actualidad a medida que en

Espantildea se introduciacutea nueva instrumentacioacuten En numerosos campos como en la sismologiacutea y el seguimiento de sateacutelites artificiales puede ser considerado pionero en Espantildea Actualmente se organiza en 4 Secciones (Departamentos) de investigacioacuten Astronomiacutea Efemeacuterides Hora y Geofiacutesica

131 BREVE RESENtildeA HISTORICA

El primer sismoacutegrafo instalado en Espantildea data de 1898 cuando en el

Observatorio de San Fernando se pone en funcionamiento el peacutendulo nuacutemero 6 de Mr Milne (figura 15) Se trataba de un peacutendulo horizontal con periodo de 18 segundos y formaba parte de la primera red mundial creada por la Asociacioacuten Britaacutenica (ver figura 14 sobre la configuracioacuten de la red Milne y Shide en 1910)

Figura 1 5 A la izquierda se muestra una fotografiacutea del peacutendulo de Mr Milne A la derecha unacomponente horizontal del seismoacutemetro Alfani (reconstruido en el ROA)

7

Posteriormente en 1909 se adquiere uno propio (Peacutendulo horizontal Milne de

20 segundos y 4mm por minuto de desarrollo de registro) completaacutendose asiacute el registro de las componentes horizontales

Pero ademaacutes tambieacuten se disentildean y construyen peacutendulos en sus talleres Asiacute en

1912 se construyen e instalan dos peacutendulos horizontales bifilares ldquoGraintildeordquo (tipo Mainka de 25 y 13 segundos) y en 1921 se construye uno vertical de registro mecaacutenico (100 Kg de masa 2 segundos de periodo y amplificacioacuten de 280) instalaacutendose en 1922

En 1933 se adquieren 3 sismoacutegrafos Alfani (N-S E-W y Vertical) cuya

componente vertical se encuentra en reconstruccioacuten en los talleres del ROA (la figura 15 derecha muestra una de las componentes horizontales ya reconstruida)

Entre los antildeos 1945 y 1966 la observacioacuten siacutesmica estuvo suspendida debido a

un problema de corrimiento de tierras en la sala de sismoacutegrafos situada en la sala Este actualmente demolida

En 1966 se instalan 3 peacutendulos Sprengnether propiedad del IGN siendo los

dos horizontales de periodo intermedio y el vertical de corto periodo Posteriormente en 1970 se sustituyen por una nueva estacioacuten propia integrada por 3 peacutendulos Sprengnether de largo periodo y que continuacutean en funcionamiento

En 1970 se instala un peacutendulo vertical Benioff de corto periodo (1 segundo) En 1978 se instala una estacioacuten de corto periodo (vertical) en la isla de Alboraacuten

que posteriormente se integra en la Red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio desarrollada en 1986 y basadas en el disentildeo efectuado por Alguacil (1986) para la red RSUG

Entre 1986 y 1987 se despliega la Red siacutesmica telemeacutetrica de corto periodo del

Estrecho de Gibraltar integrada por cinco estaciones de campo cuya finalidad es el estudio de la viabilidad de un enlace permanente entre Espantildea y Marruecos Esta red se desplegoacute con la colaboracioacuten del IGN la compantildeiacutea SECEG SA y el Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA)

A finales de la deacutecada de los noventa comienza el despliegue conjuntamente

con la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y en colaboracioacuten con el GFZ de Alemania de la Red de estaciones de Banda Ancha ROAUCM En estas mismas fechas se despliega la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz en colaboracioacuten con la UCM

132 SITUACION ACTUAL

El ROA mantiene una larga tradicioacuten en el campo del registro siacutesmico En la

actualidad cuenta con una estacioacuten de Largo periodo de 3 componentes Sprengnether la Red de corto periodo del ROA y red del Estrecho (que operan conjuntamente) la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz y la Red de Banda Ancha (VBB) ROAUCM

8

En la figura 16 se puede ver el despliegue de las redes de Banda Ancha

ROAUCM y la red de corto periodo

La red de estaciones VBB ROAUCM (Buforn et al 2002) se encuentra

compuesta de cuatro estaciones de banda ancha con sensores STS-2 Streckeisen sistema de adquisicioacuten Quanterra con una resolucioacuten de 24 bits reales conectadas en tiempo cuasi-real al centro de registro y distribucioacuten situado en el ROA Esta red se empezoacute a desplegar en le antildeo 1996 (con la instalacioacuten de la estacioacuten SFUC) y desde sus inicios se integroacute en la Red Mundial de estaciones de Banda Ancha GEOFON y registra en continuo los canales BH (20mps) LH (1mps) VH (01 mps) y por disparo (nivel umbral) el canal HH de 100 mps

La Red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz estaacute formada por tres

aceleroacutemetros Kinemetrics SSA-2 modificados para un fondo de escala de 05 g Estos equipos registran en 12 bits por nivel umbral del 1 del fondo de escala es decir a partir de 0005 g

Figura 1 6- Red de Banda Ancha ROAUCM y detalle (en el ciacuterculo) de la red telemeacutetrica de coto periodo del Observatorio y red del Estrecho La red de Banda Ancha se encuentra integrada en la red mundial GEOFON con enlace en ldquoNear Real Timerdquo indicando por flechas el flujo de datos hacia los

centros de registro y distribucioacuten

En rojo las estaciones operativas En amarillo las planeadas En verde las estaciones de la red de corto periodo actualmente fuera de servicio

9

Por uacuteltimo la red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho que describiremos con maacutes detalle en el siguiente punto compuesta por un total de nueve estaciones desplegadas en la provincia de Caacutediz como se muestra en la figura 16

133 LA RED DE CORTO PERIODO DEL OBSERVATORIO Y RED DEL ESTRECHO

Como acabamos de mencionar la red telemeacutetrica de Corto Periodo se

encuentra formada por estaciones propias del Observatorio y algunas de la red del Estrecho de la que ya hemos hablado en el punto 131 Todas ellas (figura 16) operan de forma integrada con telemetriacutea analoacutegica hasta la estacioacuten Central ubicada en la sala de Sismoacutegrafos del ROA donde las sentildeales se convierten a forma digital a la vez que se mantiene el registro analoacutegico sobre papel (figura 17)

La estacioacuten de campo estaacute formada por un sensor vertical Mark L4-C (5500 Ω) a excepcioacuten de ldquoREALrdquo que tiene 3 componentes la tarjeta electroacutenica (que contiene los amplificadores el filtro antialiasing y el oscilador controlado por tensioacuten VCO) y el equipo transmisor UHFVHF que enviacutea los datos en FM (frecuencia modulada) La alimentacioacuten eleacutectrica es proporcionada por bateriacuteas recargadas por paneles solares Prian et al (1992) presentan el mapa de la configuracioacuten original de la red y el diagrama de bloques de las estaciones de campo

Figura 1 7 Estacioacuten Central en la sala de Sismoacutegrafos del Real Instituto y Observatorio de la Armada Al fondo se aprecia el registro de las 3 componentes del sismoacutegrafo de largo periodo Sprengnether En el centro los tambores de registro de la red de corto periodo (8 canales 2 por tambor) y la electroacutenica asociada A la derecha de la figura se aprecia el ordenador de adquisicioacuten implementado algoritmos de

deteccioacuten tipo STALTA

10

Las sentildeales recibidas de las diversas estaciones son convertidas a digital en la

estacioacuten Central con resolucioacuten de 12 bits (72 dBs) siendo la frecuencia de muestreo de 100 mps

Este tipo de redes se disentildean para el estudio local de los microterremotos

pudieacutendose utilizar en sismologiacutea tridimensional para determinar la estructura detallada alrededor de una falla o sistema de fallas (Alguacil 1986)

Como se explicaraacute en el capiacutetulo 2 las estaciones de corto periodo presentan

una respuesta en frecuencia plana que se extiende desde algo maacutes de 1 Hz (frecuencia de corte debida al periodo natural del sensor) hasta los 100 Hz donde comienza un decaimiento a razoacuten de 20 dBdeacutecada debido al efecto del polo introducido por la bobina Usualmente la respuesta se recorta hasta los 35-60 Hz en funcioacuten de la velocidad de muestreo (frecuencia de disentildeo del filtro antialiasing analoacutegico o digital)

14 PROTOTIPO DE ESTACION DIGITAL DE CORTO PERIODO Y OBJETIVOS DE LA PRESENTE TESIS Con la proliferacioacuten de estaciones siacutesmicas VBB a finales de los 90 todo apuntaba

hacia una paulatina desaparicioacuten de las redes locales de corto periodo pues tanto el ancho de banda como el rango dinaacutemico de las estaciones VBB superan ampliamente las caracteriacutesticas de las estaciones de corto periodo (SP) aunque pronto se demostroacute la vigencia de las redes SP para estudios locales

Por otro lado los raacutepidos avances en la telefoniacutea (tanto moacutevil como sateacutelite y fija) el

abaratamiento de costes y los vertiginosos avances en Internet pusieron en tela de juicio la telemetriacutea radio y especialmente la analoacutegica

Finalmente el raacutepido despliegue de la constelacioacuten de sateacutelites GPS a raiacutez del

conflicto del Golfo Peacutersico permitioacute la sincronizacioacuten temporal desde cualquier punto de la geografiacutea con una alta precisioacuten

Por todas estas razones se disentildeoacute un prototipo de estacioacuten digital de corto periodo

para reemplazar las estaciones de la red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho objeto de la presente tesis

Los objetivos marcados fueron los siguientes bull Disentildeo de una estacioacuten digital bull Precisioacuten por debajo del milisegundo en la sincronizacioacuten de tiempo bull Ampliacioacuten del rango dinaacutemico bull Ampliacioacuten del ancho de banda hasta 10 segundos al menos bull Transmisioacuten de datos por moacutedem (telefoniacutea fija o moacutevil) Internet o radio

moacutedem bull Calibracioacuten de precisioacuten bull Mejora de las teacutecnicas de filtrado y deteccioacuten de eventos

11

Una de las mayores fuentes de ruido presentes en el aacuterea del Estrecho son los fuertes

vientos de Levante y Poniente (predominantes en esta zona) Por ello se requeriacutea la revisioacuten del tratamiento digital de las sentildeales con objeto de adecuar los algoritmos de deteccioacuten picking y filtrado al ruido presente en esta aacuterea

En el presente Capiacutetulo 1 se efectuacutea una pequentildea introduccioacuten al entorno del

Estrecho de Gibraltar situando la red SP del ROA y dando unas breves pinceladas por su larga tradicioacuten en el campo de la observacioacuten sismoloacutegica Asiacute mismo se plantean los objetivos de la nueva red de corto periodo

En una primera parte (capiacutetulos 2 al 4) se analiza la estacioacuten siacutesmica digital en todos

sus aspectos desde el sensor hasta el sistema de adquisicioacuten digital En el capiacutetulo 2 se repasan los conceptos fundamentales del funcionamiento de un

sensor siacutesmico su clasificacioacuten y respuesta en frecuencia presentaacutendose un estudio detallado del efecto de una impedancia capacitiva (serie de una resistencia con un condensador) de carga Asiacute mismo se analiza el ruido generado por el sensor y su preamplificador

En el capiacutetulo 3 se desarrolla el funcionamiento del sistema de adquisicioacuten y su

disentildeo el convertidor AD la interface del puerto paralelo los programas de control y su sincronizacioacuten mediante GPS asiacute como la fuente de alimentacioacuten

Las pruebas y los diversos test de funcionamiento efectuados su calibracioacuten por

medio de diversas teacutecnicas y la comparacioacuten de los resultados obtenidos son expuestas en el capiacutetulo 4

La segunda parte capiacutetulos 5 a 7 se dedica al proceso digital de sentildeales centraacutendose

en las herramientas maacutes uacutetiles para el analista Nos referimos al filtrado digital y a la deteccioacuten de eventos siacutesmicos

En el capiacutetulo 5 se abordan las transformadas integrales Se efectuacutea un raacutepido

recorrido por el anaacutelisis de Fourier y se introduce la teoriacutea Wavelet realizando una comparacioacuten exhaustiva entre ambas dentro del plano tiempo-frecuencia

Las diversas teacutecnicas de filtrado se estudian en el capiacutetulo 6 comparando los

resultados obtenidos por diversos tipos de filtros tanto lineales como no-lineales y se muestran los excelentes resultados del meacutetodo de filtrado no lineal disentildeado

En el capiacutetulo 7 se comparan diversos algoritmos de deteccioacuten adaptaacutendolos a los

datos registrados por la red Finalmente se presentan las conclusiones

12

15 BIBLIOGRAFIacuteA

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Cambridge University Press Cambridge UK Wielandt E y Streckeisen G (1982) ldquoThe Leaf-Spring Seismometer Design and

Performancerdquo BSSA Vol 72 Nordm 6 pp-2349-2367 Wielandt E and Steim JM (1986) ldquoA digital very-broad-band seismographrdquo

Annales Geophysicae 1986 4 B 3 pp 227-232 Willmore PL (1961) ldquoSome properties of Heavily Damped Electromagnetic

Seismographsrdquo Geophysical Journal Volume 4 pp 389-404

14

CAPITULO 2

EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22

252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26

253 Efecto de una impedancia capacitiva 29

254 Anaacutelisis en el plano complejo 30

255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34 26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El preamplificador 43

282 El filtro antialiasing 45 29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 49

2101 Movimiento browniano 49

2102 Ruido Johnson 50

2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53

2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54

2105 El ruido total del sensor 54 211 Bibliografiacutea 58

15

21 INTRODUCCIOacuteN

El sensor siacutesmico es un instrumento disentildeado para medir el movimiento del suelo El problema principal radica en que el marco de referencia (la propia superficie del suelo) se mueve y es precisamente este movimiento lo que pretendemos medir

Por ello los sensores siacutesmicos utilizan medidas indirectas basaacutendose la mayoriacutea de

ellos en el principio de inercia de una masa suspendida que tenderaacute a permanecer en estado de reposo ante un movimiento externo Pero de acuerdo con este principio soacutelo podremos medir el movimiento si hay aceleracioacuten

En el caso ideal (ausencia de rozamientos) la masa suspendida comenzariacutea a oscilar

indefinidamente (efecto de la suspensioacuten) ante un impulso de aceleracioacuten por lo que se utilizan amortiguadores (normalmente viscosos) para atenuar las oscilaciones

En definitiva el sensor consta baacutesicamente de 3 elementos fundamentales bull Masa inercial bull Suspensioacuten bull Amortiguador Como veremos maacutes adelante la medida del movimiento relativo entre la masa

suspendida y el suelo se encuentran relacionadas mediante una ecuacioacuten diferencial Del conocimiento de eacutesta podremos conocer el movimiento del suelo a partir de la medida del movimiento relativo entre la masa inercial y el suelo

22 HISTORIA DE LA INSTRUMENTACION SISMICA El instrumento maacutes antiguo data del siglo II (Richter 1958) utilizado en China para

conocer la ocurrencia de un sismo y su procedencia Se trataba de una figura en forma de dragoacuten con 4 cabezas en cuya boca estaba colocada una bola en equilibrio inestable

Salvador Garciacutea Francos (1924) habla sobre instrumentos primitivos de este tipo

(objetos apoyados sobre muros con sostenes muy deacutebiles cuerpos suspendidos que oscilan depoacutesitos llenos de mercurio al borde del rebose) Entre ellos cabe destacar los que cerraban un circuito eleacutectrico que paralizaba el reloj o haciacutean sonar un timbre indicando con ello la hora en que se inicioacute

Cabe destacar el construido en 1703 por el abate De Hautefeuille basado en un

recipiente de mercurio con orificio en las paredes Cuando se produciacutea un temblor el mercurio se derramaba recogieacutendose en diversos recipientes Por el lugar que ocupaban los recipientes y la cantidad de mercurio vertido se apreciaba la direccioacuten y la intensidad (descripcioacuten tomada de Salvador Garciacutea Francos 1924)

Los sismoscopios aparecen en el siglo XIX Se trataba de peacutendulos horizontales con

una masa suspendida desde cierta altura Por medio de un estilete unido a la masa se registraban las oscilaciones sobre una placa de cristal ahumado

16

Pero el concepto de ldquosismoacutegrafordquo requiere ademaacutes del registro de las oscilaciones

tener la posibilidad de datar los sismos registrados esto es incluir junto al registro las marcas o sentildeales de tiempo

El primer sismoacutegrafo propiamente dicho aparece en 1881 debido a Gray En 1890 sir

J Milne introduce el concepto de peacutendulo inclinado aumentando los periodos de oscilacioacuten con longitudes de peacutendulo reducido como los desarrollados por Milne y Shaw en 1915 y el disentildeado por Omori en 1890 (conocido en Europa como Bosch-Omori)

Hacia 1900 E Wiechert desarrolloacute un sismoacutegrafo de peacutendulo invertido Wood y

Anderson en 1922 construyen uno de pequentildeas dimensiones donde la masa oscila por torsioacuten de una fibra metaacutelica

Todos estos sismoacutegrafos son puramente mecaacutenicos y la amplificacioacuten (muy limitada)

se logra por medio de palancas o por reflexioacuten de un haz de luz El desarrollo de la amplificacioacuten electromagneacutetica y el registro galvanomeacutetrico

supuso un avance importante (Galitzin1921) alcanzaacutendose amplificaciones de 1000 para periodos de 12 segundos

Hacia 1930 H Benioff desarrolla un sismoacutegrafo basado en la variacioacuten de la

reluctancia alcanzaacutendose amplificaciones de 100000 para 1 segundo El sismoacutemetro electromagneacutetico de Willmore (1961) con suspensioacuten sin ejes de giro

produjo una nueva generacioacuten de instrumentos ampliamente utilizados en las estaciones de corto periodo

Paralelamente hacia 1950 se comienzan a utilizar los relojes de cuarzo sustituyendo

a los claacutesicos relojes de peacutendulo con contactos eleacutectricos Hay que destacar el gran desarrollo en el uacuteltimo cuarto del pasado siglo XX de los

sismoacutegrafos de gran ancho de banda con realimentacioacuten electroacutenica y transductores activos como los sismoacutemetros miniatura de Usher et al (1977 1978 y 1979) con transductor capacitivo y los instrumentos de hojas o ldquoleaf-springrdquo de Wielandt de banda ancha (Wielandt y Streckeisen 1982) y muy ancha (Wielandt y Steim1986)

23 TIPOS DE SENSORES Y SUS APLICACIONES Como ya se ha mencionado en el punto 21 soacutelo podremos medir el movimiento del

suelo si existe aceleracioacuten Dependiendo de cual sea la variable medida desplazamiento velocidad o aceleracioacuten del suelo podemos clasificar los sensores como de desplazamiento o deformacioacuten de velocidad y aceleroacutemetros respectivamente

Existe una gran variacioacuten entre la miacutenima (ruido siacutesmico) y la maacutexima sentildeal que

puede ser observada (gran terremoto cercano) por lo que es difiacutecil cubrir todo este margen con un uacutenico instrumento Tradicionalmente los aceleroacutemetros se han utilizado para el registro de los movimientos fuertes y los transductores de velocidad para el registro para los deacutebiles cubriendo en conjunto todo el rango dinaacutemico

17

Por otro lado el ancho de banda se extiende desde las mareas terrestres hasta incluso

maacutes allaacute de los 1000 Hz Para cubrir todo este espectro es necesario disponer de varios tipos de sensores En este sentido podemos clasificar los sensores por su ancho de banda

bull Corto Periodo (SP ldquoshort periodrdquo) Capaces de resolver sentildeales entre 01-03 y

100 Hz con una frecuencia natural en torno de 1 Hz (valores tiacutepicos) bull Banda Ancha (BB ldquoBroad-Bandrdquo) Presentan una respuesta en velocidad plana

entre 001 y 50 Hz bull Banda muy Ancha (VBB ldquoVery Broad-Bandrdquo) con un ancho de banda que se

extiende desde 0001 hasta 10 Hz La eleccioacuten del tipo de sensor vendraacute impuesta por la aplicacioacuten de intereacutes En la

tabla 2I se indican las bandas de intereacutes para diversas aplicaciones (tomadas de Trnkoczy et al (2002) y Havskov y Alguacil (2003))

Aplicacioacuten Ancho de banda (Hz) Eventos siacutesmicos asociados a la mineriacutea 5 ndash 2000 Microsismicidad y sismicidad inducida por embalses 1 ndash 100 Sismicidad local 02 ndash 80 Fuertes movimientos 00 ndash 100 Sismicidad Regional 005 ndash 20 Absorcioacuten de ondas siacutesmicas con la frecuencia 002 ndash 30 Caacutelculos de energiacutea para telesismos 001 ndash 10 Difraccioacuten y Scatering 002 ndash 2 Estudios de procesos dinaacutemicos de la tierra 0005 ndash 100 Propiedades de la corteza 002 ndash 1 Dispersioacuten de ondas superficiales 003 ndash 02 Oscilaciones libres de la Tierra 00005 ndash 001 Mareas terrestres 000001 ndash 00001

Tabla 2 I Descripcioacuten de la aplicacioacuten de intereacutes y su rango de frecuencias aproximado en Hz

En las redes de microsismicidad se suelen utilizar sensores de velocidad tipo

Willmore En particular en la red de corto periodo del ROA se utiliza el modelo de Mark Products L4-C de 5000Ω (Mark Products 1980) y ocasionalmente el modelo S-500 de Teledyne Geotech (1984) utilizado en algunas estaciones como componente horizontal Ambos presentan una frecuencia natural de 1 Hz el primero es pasivo y el segundo activo

18

24 EL SENSOR MECANICO

Como ya hemos mencionado el sensor mecaacutenico se basa en el principio de inercia y consta de 3 elementos fundamentales

bull Masa inercia (M) bull Suspensioacuten elaacutestica (muelle ideal que responde a la Ley de Hooke) bull Amortiguador viscoso cuyo rozamiento se opone al movimiento de forma

proporcional a la velocidad En la figura 21 se muestra el esquema baacutesico de un sensor mecaacutenico vertical donde

se ha tomado como positivo una compresioacuten (movimiento vertical hacia arriba) como es usual en sismologiacutea

Masa(M)

Amortiguador(D) U(t)

X(t)

Muelle(k)

Figura 21- Esquema de un sensor mecaacutenico vertical siendo ldquokrdquo la constante recuperadora ldquoMrdquo la masa yldquoDrdquo la constante de amortiguamiento viscoso Se han sentildealado con flechas el movimiento vertical del suelo

ldquou (t)rdquo y el de la masa ldquox(t)rdquo

Sobre la masa ldquoMrdquo actuacutean el peso ldquo-Mgrdquo la fuerza elaacutestica ldquo-k (y-yo)rdquo y la friccioacuten

viscosa ldquo- D dydtrdquo (donde ldquoyrdquo es el movimiento relativo entre la masa y el suelo e ldquoyordquo es la elongacioacuten inicial del muelle cuando la masa se encuentra en reposo)

19

Hay que sentildealar que lo que realmente medimos es el movimiento relativo entre la masa y el suelo Aplicando la condicioacuten de equilibrio y las leyes de Newton obtenemos la ecuacioacuten diferencial del movimiento de la masa (desarrollo que podemos encontrar faacutecilmente en numerosas publicaciones como por ejemplo Richter CF (1958) Scherbaum F (1996) Udiacuteas A (1999))

uMyMyDky ampampampampamp =minusminusminus (21)

Si aplicamos la transformada de Laplace a la ecuacioacuten anterior y utilizamos (por

tradicioacuten y razones praacutecticas) la frecuencia angular natural no amortiguada ( 2o

kw M= ) y la constante de amortiguamiento ( 2o o

Dw Mx = ) obtenemos la funcioacuten de transferencia para el

desplazamiento

22

2

2)()(

oood wsws

ssUsYT

++minus

==ξ

(22)

La funcioacuten de transferencia funciona como un filtro paso alto dejando pasar aquellas

frecuencias a partir de la de la frecuencia esquina (proacutexima a la frecuencia natural amortiguada y cuyo valor es funcioacuten del amortiguamiento) siendo la ganancia del sistema unitaria Los antiguos sismoacutegrafos conseguiacutean mayor amplificacioacuten por medio de juegos de palancas o por deflexioacuten de un haz de luz

Havskov J y Alguacil G (2003) efectuacutean un anaacutelisis completo de la ecuacioacuten

(22) ademaacutes de aclarar la importancia del signo negativo del numerador omitido frecuentemente por muchos autores en la literatura

25 EL SENSOR ELECTROMAGNETICO

El esquema baacutesico de un sensor electromagneacutetico vertical como el Mark L4-C utilizado (transductor de velocidad) se representa en la figura 22 Obseacutervese que es similar al sismoacutemetro mecaacutenico con la introduccioacuten de una bobina solidaria a la masa que corre por un imaacuten fijo (en algunos sensores es al reveacutes) El circuito se cierra por medio de la resistencia de carga rdquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Sobre la masa actuacutea ademaacutes de las fuerzas sentildealas para el sensor mecaacutenico la fuerza

electromagneacutetica ldquo-Girdquo doacutende ldquoirdquo es la corriente que circula por la bobina y ldquoGrdquo es la constante electromagneacutetica que depende del imaacuten empleado de la bobina y de factores geomeacutetricos Esta fuerza contribuye al amortiguamiento

La amortiguacioacuten se debe ademaacutes a la friccioacuten de la masa inercial con el fluido

(normalmente aire) en que se encuentra sumergido el conjunto Esta contribucioacuten al amortiguamiento total es de tipo viscoso produciendo una fuerza que se opone al movimiento y es proporcional a la velocidad relativa de la masa

La ecuacioacuten de movimiento (21) se ve modificada obteniendo

uMGiyMyDky ampampampampamp =minusminusminusminus (23)

20

Pero al moverse la masa y con ella la bobina existe una variacioacuten del campo

magneacutetico que circula por el interior de la bobina (para pequentildeos movimientos la variacioacuten del flujo es proporcional a la variacioacuten del movimiento) La ley de Faraday establece que se generaraacute una fuerza electromotriz inducida (fem) cuyo valor es ldquoG dydtrdquo siendo ldquoyrdquo el movimiento relativo masa-suelo es decir bobina-imaacuten

resiquetota

cuetran

sentilde

N S N

Masa

BobinaAmortiguador

Muelle

Imaacuten

VRL

I

Figura 2 2- Esquema de un sensor electromagneacutetico con imaacuten fijo y bobina moacutevil El circuito de labobina se cierra por medio de la Resistencia de carga ldquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Aplicando las leyes de Kirchhoff al circuito de la bobina (con autoinductancia ldquoLrdquo y

stencia interna ldquoRirdquo) se obtiene una ecuacioacuten diferencial que relaciona la corriente ldquoirdquo circula por el circuito con el movimiento relativo ldquoyrdquo Llamando ldquoRrdquo a la resistencia l serie (ldquoR=Ri+RLrdquo) obtenemos

dtdyGRi

dtdiL =+ (24)

Utilizando la Transformada de Laplace a las ecuaciones (23) y (24) y teniendo en

nta sus propiedades (en particular la de derivacioacuten) obtenemos la funcioacuten de sferencia del sistema para el transductor de velocidad

( )( ) sRLswswsGsR

sUsVT

MG

ooo

Lv 222

2

2)()(

++++minus

==ξamp

(25)

El desarrollo matemaacutetico completo se puede encontrar en numerosos textos

alando entre otros a Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

21

251 ANALISIS DE LA RESPUESTA EN FRECUENCIA

La ecuacioacuten (25) presenta un cero doble en el origen y tres polos debido al

que el denominador viene dado por un polinomio de tercer orden La respuesta en frecuencia se obtiene faacutecilmente sustituyendo la variable

compleja ldquosrdquo por ldquoj wrdquo siendo ldquoj2=-1rdquo y ldquow =2 π frdquo la frecuencia angular en radianes por segundo (pe Ogata K (1980))

Hay que observar que el uacutenico paraacutemetro en el que podemos influir para

moldear la respuesta del sistema de forma pasiva es la resistencia de carga Para los valores tiacutepicos la ecuacioacuten caracteriacutestica presenta dos raiacuteces complejo

conjugadas (con parte real negativa) y un polo real negativo lo que indica que el sistema es estable (todos los polos han de estar en el semiplano izquierdo del plano complejo ldquosrdquo) En la figura 23 se representa la ubicacioacuten de los polos para diversos valores de la resistencia de carga (entre 2KΩ y 50KΩ) uacutenico paraacutemetro que podemos modificar para un sensor pasivo dado

Figura 2 3- Ubicacioacuten de los polos de la ecuacioacuten (25) para valores de la resistencia de carga entre 2KΩ y 50KΩ para el Mark L4-C Para cada valor existen tres polos uno de ellos es siempre real y muy

alejado del origen por lo que no se representa en la figura (Para RL=50KΩ se situacutea en ndash917217+j0)

22

El tercer polo (siempre real no mostrado en la figura) estaacute muy alejado del

origen en -12294+j0 para una resistencia de carga de 2KΩ Este polo tiende a alejarse del origen a medida que aumenta la resistencia de carga Por tanto el sistema presenta claramente un par de polos dominantes (los representados) y puede aproximarse por un sistema de segundo orden Es claro que cuanto mayor sea la resistencia de carga mejor seraacute la aproximacioacuten es decir maacutes dominantes seraacuten los polos complejo conjugados

Hay que sentildealar que para valores de la resistencia de carga mayores de 2981 Ω

(amortiguamiento criacutetico) las raiacuteces dominantes son complejas conjugadas esto es el sistema es subamortiguado y se situacutean en el semiplano izquierdo sobre una circunferencia centrada en el origen y de radio igual a la frecuencia angular no amortiguada ldquownrdquo

Alguacil (1986) sentildeala que para las frecuencias de intereacutes en sismologiacutea el

teacutermino ldquoR+Ljwrdquo se puede aproximar por R en otras palabras LwltltR y por tanto la ecuacioacuten (25) se reduce a

22

2

2)()(

oeo

L

v wsws

GsRR

sUsVT

++

minus==

ξamp(26)

donde el amortiguamiento efectivo viene dado por la siguiente expresioacuten

RMG

ooeo ww 222 += ξξ Debe observarse que la ecuacioacuten (26) corresponde al par de polos dominantes

sentildealados y el efecto del polo real despreciado soacutelo se manifiesta a alta frecuencia ademaacutes de que produce una ligera modificacioacuten en la frecuencia natural no amortiguada (experimentalmente se ha calculado para diversos valores de resistencia de carga siendo siempre inferior al 1 de su valor nominal)

En la figura 24 a) se muestra la respuesta en frecuencia dadas por las

ecuaciones (25) y (26) para una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω (amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente) en el caso del Mark L4-C de 5500Ω observaacutendose que la aproximacioacuten efectuada es vaacutelida para frecuencias inferiores a los 100 Hz Asiacute mismo en la figura 24 b) se presentan los errores relativos cometidos al efectuar la aproximacioacuten utilizando la siguiente expresioacuten

100real

aproxreal

XXX

Errorminus

=

donde ldquoXrdquo representa bien moacutedulo o fase

23

Figura 2 4- Respuesta en frecuencia para el sensor Mark L4-C de 5500Ω con una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente Figura a) Respuesta en amplitud y fase real y aproximada Figura b) Error relativo cometido en amplitud y fase para ambos

valores de resistencia de carga

24

Como podemos apreciar en la figura anterior el error relativo se mantiene inferior al 4 en amplitud y al 10 en fase para valores de amortiguamiento proacuteximos a 07 Asiacute mismo se observa una disminucioacuten en la ganancia con la resistencia de carga tal y como se deduce de las ecuaciones (25) y (26)

La respuesta impulsiva se obtiene utilizando la transformada inversa de

Laplace sobre la ecuacioacuten (26) que para el caso subamortiguado es

⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

minus

minus+minusminus= minus )()sin(

1)21()cos(2)()(

2

2

tutwwtwwetGRRth d

e

eodeo

twLv

eo

ξξξδ ξ (27)

donde d ow w ex= - 21 es la frecuencia natural amortiguada a la que oscila el

sistema y variacutea con el amortiguamiento Como puede apreciarse de la ecuacioacuten (27) la respuesta transitoria presenta un

sobre impulso inicial que depende del amortiguamiento creciendo con este Por otro lado cuanto mayor sea el amortiguamiento efectivo maacutes raacutepido decaeraacute el transitorio

En la figura 25 se muestra la respuesta impulsiva para diversos valores de

amortiguamiento y ganancia normalizada (ldquoRLR G =1rdquo)

Figura 25- Respuesta impulsiva con ganancia normalizada para diversos valores de amortiguamiento

25

252 ELECCION DEL AMORTIGUAMIENTO

En ingenieriacutea de control (Ogata 1980) para determinar la bondad de un

sistema se pueden utilizar diversos iacutendices de comportamiento basados en el error de la salida del sistema ante una determinada entrada usualmente la sentildeal escaloacuten unitario

En la literatura se han propuesto varios iacutendices de error de comportamiento

dependiendo de lo que interese optimizar Nosotros analizaremos los cuatro siguientes

( )( ) intint

intintinfininfin

infininfin

=+=

+==

oo

o

dtteJdttteteJ

dtteteJdtteJ

)()()(

)()()(

422

3

2220

21 amp

(28)

El iacutendice J1 penaliza errores grandes mientras que el iacutendice J4 lo hace por igual

En ambos casos la penalizacioacuten se realiza independientemente del instante es decir ya se produzcan en estado estacionario como en la respuesta transitoria El iacutendice J2 no soacutelo tiene en cuenta el error sino tambieacuten su variacioacuten mientras que el iacutendice J3 pesa mucho los errores en estado estacionario aunque eacutestos sean pequentildeos ademaacutes de penalizar errores grandes

Debido a que si el movimiento es uniforme y por tanto no hay aceleracioacuten la

respuesta al escaloacuten en estado estacionario es nula y por tanto las integrales de la ecuacioacuten (28) divergen Por lo que hemos elegido como sentildeal de prueba un impulso unitario

En la figura 26 se pueden ver las curvas de los iacutendices de comportamiento

normalizados en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C de 5500Ω y frecuencia natural de 1 Hz Debido a que los sistemas sobreamortiguados presentan una respuesta lenta soacutelo se han calculado para el caso de sistemas subamortiguados

Como puede apreciarse ninguno de los iacutendices se comporta como un buen

indicador ya que presentan miacutenimos relativamente suaves Los iacutendices J1 y J3 presentan valores miacutenimos en torno a un amortiguamiento

efectivo entre 04 y 05 mientras que el J4 tiene el miacutenimo entre 05 y 06 Debido a que las curvas alcanzan el miacutenimo de forma suave amortiguamientos

ligeramente diferentes tambieacuten son aceptables Para amortiguamientos entre 041 y 072 el iacutendice J4 se mantiene dentro del 10 de su valor miacutenimo

Pero ninguno de estos valores coincide con el nuacutemero maacutegico usualmente

recomendado en muy diversa literatura de 0707

26

Figura 26-Indices de comportamiento en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C

Si estudiamos la respuesta en frecuencia en funcioacuten del amortiguamiento

observamos que eacutesta presenta un pico a la frecuencia de resonancia (wr) para determinados valores de amortiguamiento (figura 27)

A partir de la ecuacioacuten (26) podemos obtener el moacutedulo de la respuesta en

frecuencia (s=jw) del transductor de velocidad

( ) ( )2222

2

2 wwww

wGRRT

eoo

Lv

ξ+minus= (29)

La resonancia tendraacute lugar cuando el moacutedulo presente un maacuteximo por lo que

basta derivar la ecuacioacuten anterior con respecto a ldquowrdquo e igualarla a cero

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) 0

2

222222

32222

22222222

=+minus

minusminus++minus

wwww

wwwwwwwwwweoo

eooeoo

ξ

ξξ

Ademaacutes de la solucioacuten trivial encontramos

221 e

or

wwξminus

= (210)

27

La solucioacuten anterior es real uacutenicamente para ldquoξe lt 0707rdquo En otras palabras la respuesta en frecuencia no presenta resonancia para amortiguamientos superiores o iguales a 0707 obteniendo una respuesta cuasi-plana Por otro lado los iacutendices de comportamiento no difieren mucho del que toman en su miacutenimo como ya se ha indicado en especial los iacutendices J4 y J2

De la ecuacioacuten (210) se observa ademaacutes que la resonancia (si existe) tiene

lugar en frecuencias angulares superiores a la frecuencia propia o natural En la figura 27 se presentan la respuesta en frecuencia de la ecuacioacuten (26)

para diversos valores de amortiguamiento para el sensor Mark L4-C Asiacute mismo podemos apreciar una disminucioacuten de la ganancia al aumentar el

amortiguamiento es decir al disminuir la resistencia de carga por lo que nuevamente debemos tenerlo en consideracioacuten a la hora de elegir su valor Hay que tener presente ademaacutes que la eleccioacuten de un valor excesivo para esta resistencia aumentaraacute el ruido

Figura 27- Respuesta en frecuencia de un Mark L4-C para diversos valores de amortiguamiento efectivoEn azul se representa el valor liacutemite para que no exista resonancia

Por tanto los paraacutemetros que hay que tener presentes en la eleccioacuten de la resistencia de carga son el amortiguamiento efectivo deseado el ruido generado en la resistencia y la ganancia

28

253 EFECTO DE UNA IMPEDANCIA CAPACITIVA

Benioff (1960) utiliza una red RC en ldquoTrdquo de segundo orden con un sensor de

largo periodo de forma que la respuesta de la red RC se aproxima a la de un galvanoacutemetro con amortiguamiento de 10606 Asiacute mismo utiliza un condensador en paralelo sobre un sismoacutemetro electromagneacutetico Press-Ewing para variar su periodo La respuesta del conjunto sismoacutemetro-red RC paralelo introduce un tercer polo cuyo efecto provoca que la ganancia a frecuencias altas decaiga a razoacuten de 20 dBdeacutecada Por tanto obtenemos una respuesta picuda centrada en la nueva frecuencia propia Ademaacutes la ganancia maacutexima disminuye respecto al sistema sin condensador para el mismo valor de resistencia de carga

Pero si cargamos al sismoacutemetro con una red RC serie (ZL=RL+1Cs) la

ecuacioacuten (24) toma la siguiente forma

dtdyGdti

CRi

dtdiL =++ int

1 (211)

Utilizando la transformada de Laplace sobre las ecuaciones (23) y (211)

obtenemos tras operar

( )( )( ) 2

2222

2

12

1)()(

sM

CGRCsLCswsws

sCsRGsUsVT

ooo

Lv

+++++

+minus==

ξamp

(212)

Nuevamente eligiendo adecuadamente el valor del condensador y la

resistencia de carga y para las frecuencias de trabajo se puede despreciar el teacutermino ldquoLCs2rdquo frente al teacutermino ldquoRCs+1rdquo aproximando la ecuacioacuten (212) por la siguiente expresioacuten

( )

( )( ) 2122

21

22)()(

sswswsss

sUsVT

RMG

RCooo

CRRGR

vL

L

++++

+minus==

ξamp (213)

En la figura 28 se muestra el error relativo en amplitud y fase cometido al

efectuar la aproximacioacuten anterior para un Mark L4-C con diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

Para frecuencias inferiores a 100 Hz el error relativo en amplitud se mantiene

inferior al 5 mientras que en fase es menor de 10ordm Las configuraciones elegidas se justificaraacuten maacutes adelante al analizar la

ecuacioacuten (212) en el plano complejo ldquosrdquo pero podemos observar que al aumentar la resistencia de carga el error disminuye

29

25

Figura 28-Error en amplitud y en fase para un Mark L4-C cometido al despreciar el efecto de laautoinduccioacuten para diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

4 ANALISIS EN EL PLANO COMPLEJO

Como puede deducirse de la ecuacioacuten (212) el sistema ha aumentado un orden (obtenemos un sistema de 4ordm orden) al incluir el condensador de carga si bien reducimos en un grado al efectuar la aproximacioacuten

Al igual que hicimos en el punto 251 para el sensor electromagneacutetico con una

resistencia de carga uacutenicamente analizaremos las raiacuteces del nuevo sistema de 4ordm orden ecuacioacuten (212) Hay que tener presente ademaacutes la inclusioacuten de un nuevo cero real en el semiplano izquierdo en ldquo )(

1CRL

s minus= rdquo En la figura 29 se muestran los polos para 6 configuraciones de resistencia y

con un condensador que variacutea entre 1 y 115 microF y el lugar de los polos en el caso de que no exista condensador para diversos valores de resistencia de carga (soacutelo para sistemas subamortiguados) siguiendo la ecuacioacuten (26) Asiacute mismo se presentan en liacuteneas discontinuas las rectas donde se deben ubicar los polos complejo conjugados de un sistema de segundo orden para obtener el amortiguamiento efectivo correspondiente Finalmente se sentildealan las ubicaciones de polos y ceros para el valor maacutes proacuteximo a un amortiguamiento efectivo de 0707

30

Figura 29- Lugar de las raiacuteces para diversas resistencia de carga (indicadas en la leyenda) y con un condensador entre 1 y 115 microF Se indican los polos y ceros (para cada resistencia de carga) en el caso de que

los complejos conjugados presenten un amortiguamiento efectivo lo maacutes cercano posible a 0707 Noacutetese que para valores de resistencia de carga de 22000 (rojo) y 13406 Ω (negro) no es posible alcanzar el amortiguamiento indicado ya que las curvas no cortan a la recta correspondiente Asiacute mismo hay que

indicar que para mayor claridad las soluciones reales se han separado del eje real

En la figura 29 no se indican las posiciones para el cuarto polo (real) ya que en

el peor de los casos (posicioacuten maacutes cercana al eje ldquojwrdquo) se encuentra excesivamente alejado del eje imaginario siendo inferior a ldquondash170396 + 0 jrdquo lo que implica que soacutelo tendraacute efectos a muy altas frecuencias por lo que podemos aproximar el sistema a uno de 3er orden en el rango de frecuencias de intereacutes tal y como ya habiacuteamos sentildealado

Con una eleccioacuten adecuada de la resistencia y el condensador de carga

podemos variar la frecuencia angular natural del sistema (distancia al origen de los polos complejos) sin variar el amortiguamiento efectivo aunque en la respuesta en frecuencia habraacute que tener presente la influencia del tercer polo y cero real (indicados por un asterisco y un ciacuterculo del color correspondiente respectivamente)

En los casos de resistencia de carga de 13406 y 22000 Ω no es posible obtener

polos complejos con un amortiguamiento efectivo de 0707 por lo que se han indicado los que presentan mayor amortiguamiento En estos casos el polo y cero real se encuentran muy proacuteximos y asiacute su efecto es casi nulo

31

Si disminuimos el valor de la capacidad las raiacuteces convergen hacia un mismo

punto Obseacutervese que para 1 microF los lugares de las raiacuteces convergen Para valores muy pequentildeos del condensador la impedancia es muy elevada por

lo que se puede considerar circuito abierto independientemente del valor de la resistencia serie Por ello las posiciones de los polos tienden hacia los valores correspondientes al sensor a circuito abierto que para el Mark L4-C son amortiguamiento de 028 y 1 Hz de frecuencia propia

En la tabla 2II se muestran los valores de RL y C asiacute como los polos y el cero

no trivial (existe siempre un cero doble en el origen) para las configuraciones indicadas con asterisco para los polos y ciacuterculos para los ceros (amortiguamiento de 0707 o lo maacutes alto posible en caso de que no se pueda obtener)

RL (Ω) C (microF) Cero Polos 2000 800 -62500 -16489 plusmn 16489 j -122767 -122177 3000 648 -51440 -18334 plusmn 18334 j -139405 -107615 6134 399 -40858 -23844 plusmn 23817 j -191420 -75222 8904 309 -36346 -28938 plusmn 28937 j -237324 -53131 13406 311 -23985 -35019 plusmn 41659 j -311920 -22711 22000 239 -19018 -30330 plusmn 49997 j -454115 -17582

Tabla 2 II- Valores del condensador y resistencia de carga asiacute como la ubicacioacuten de los polos y ceros para los puntos indicados en la figura 29

Como puede observarse tanto en la tabla como en la figura 29 para los dos uacuteltimos casos (resistencias de 22 y 13406 kΩ) existe cancelacioacuten praacutectica del cero real con el polo real maacutes proacuteximo al eje imaginario En estos casos el sistema se comporta de forma anaacuteloga a uno de segundo orden

En la figura 210 se muestran las respectivas curvas de respuesta en frecuencia

con las configuraciones sentildealadas utilizando la ecuacioacuten (213) ya que como se ha indicado podemos despreciar el polo maacutes alejado y aproximar el sistema por uno de tercer orden

32

Figura 210- Respuesta en frecuencia para las combinaciones de resistencia y condensador indicadas enla tabla 2II (resistencia en Ω y capacidades en microF) frente a la correspondiente respuesta sin condensador

y una resistencia de carga de 8904 Ω (ξe = 07) liacutenea amarilla

Como puede observarse en la figura la ganancia en el caso de bajas

resistencias de carga (2000 3000 y 6134Ω) se encuentra muy atenuada frente a los 4883 decibelios de la constante ldquoGrdquo de transduccioacuten nominal del sensor (calculada para el Mark L4-C con G = 27638 Vms-1) como ya sucediacutea cuando no se incluiacutea condensador en serie Por otro lado el efecto del polo y cero reales afectan altamente a la zona de bajas frecuencias reduciendo el ancho de banda aunque elimina el efecto de resonancia que tendriacutea el sistema con soacutelo resistencia

En el caso de resistencia de carga de 8904Ω y condensador de 309 microF la

respuesta en frecuencia presenta la misma ganancia que la calculada con soacutelo resistencia de carga a alta frecuencia pero extiende el ancho de banda hacia frecuencias maacutes bajas

Para resistencias de 13406 y 22000Ω con condensadores de 311 y 239microF

respectivamente el efecto del polo y cero reales consiste en disminuir la resonancia y aumentar el ancho de banda Por otro lado valores de resistencia tan elevados como ya veremos no son recomendables debido al ruido teacutermico que generan

33

En la tabla 2III se presentan los valores de la ganancia la frecuencia de corte (-3dBrsquos) y la frecuencia propia que corresponderiacutea a un sistema de segundo orden con los mismos polos complejos conjugados

RL (Ω) C (microF) G (Vms-1 y dBrsquos) fc (Hz) fo (Hz) 2000 800 7370 3735 132 037 3000 648 9754 3978 126 041 6134 399 14572 4327 091 054 8904 309 17084 4465 079 065 13406 311 19597 4584 078 086 22000 239 22110 4689 073 093

Tabla 2III- Valores de ganancia efectiva frecuencia de corte y la frecuencia natural correspondiente a un

sistema de segundo orden cuyos polos fuesen uacutenicamente los complejos conjugados obtenidos para las configuraciones de resistencia y condensador serie indicados en la tabla 2II

Como ya hemos comentado en los paacuterrafos anteriores a partir de la tabla 2III

se puede apreciar como el efecto del cero y polo real modifica la frecuencia de corte hacia valores superiores a la correspondiente a los polos complejo conjugados Especialmente graves son las dos primeras configuraciones para las que la frecuencia de corte es mayor que en el caso de tener uacutenicamente resistencia de carga y por tanto el ancho de banda es menor

255 ELECCION DE LA RESISTENCIA Y EL CONDENSADOR

A partir de las frecuencias de corte y la ganancia efectiva indicadas en la tabla

2III deberiacuteamos elegir una resistencia de 22 kΩ puesto que tanto el ancho de banda como la ganancia son mayores Pero como ya hemos mencionado tambieacuten aumentaraacute el ruido generado

Hay que observar que la ganancia efectiva (wgtgtwc) para la ecuacioacuten (213)

soacutelo depende ademaacutes de la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo de la relacioacuten entre la resistencia de carga y la resistencia total (suma de la resistencia interna con la resistencia de carga) al igual que sucediacutea cuando cargaacutebamos el circuito soacutelo con una resistencia

Por otro lado la eleccioacuten del condensador se ha efectuado uacutenicamente con

objeto de obtener un amortiguamiento efectivo de 0707 para los polos complejos conjugados Pero como ya hemos visto el efecto del cero y polo reales que se antildeaden al incluir el condensador provoca atenuacioacuten en las proximidades de la frecuencia de corte Por ello para una resistencia dada podemos obtener una respuesta plana incluso si elegimos un condensador que modifique la posicioacuten de los polos complejos hacia amortiguamientos efectivos ligeramente menores esto es que produzcan una ligera resonancia

En la figura 211 A) y B) se muestran para el sensor Mark L4-C las curvas de

respuesta en frecuencia para resistencias de carga de 8900 Ω y 10 kΩ respectivamente con diversos valores del condensador (que se pueden realizar faacutecilmente a partir de los valores comerciales disponibles)

34

Figura 211- Respuesta en frecuencia para diversos valores de capacidad A) Con resistencia de carga de8900 Ω y B) Con resistencia de 10 kΩ En ambas se representa en amarillo la curva para C=309 microF

35

Como se aprecia en las curvas representadas se obtiene una curva maacutes plana y

una mejora del ancho de banda utilizando condensadores maacutes pequentildeos que el seleccionado en un principio Esto implica que la posicioacuten de los polos complejos se ubica en la recta de amortiguamientos menores que 0707 por lo que provocan resonancia pero el efecto del polo y cero real lo compensan obteniendo una curva plana sin resonancia a excepcioacuten de la curva correspondiente a un condensador de 147microF

En la tabla 2IV se muestran las frecuencias de corte para cada caso asiacute como

el valor de la resonancia en caso de existir donde la magnitud de la resonancia (Mr) en decibelios se mide a partir de la ganancia efectiva para altas frecuencias

RL 8k9 (Ge = 446505 dB) RL 10k (Ge = 450234 dB)

C (microF) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) 147 0575 0921 06619 0595 098 04475

193875 0625 ---- ---- 0651 ---- ---- 200 0633 ---- ---- 0659 ---- ---- 220 0663 ---- ---- 0689 ---- ---- 309 0798 ---- ---- 0800 ---- ----

Tabla 2 IV- Frecuencia de corte y valores de resonancia (si hay) para diversas configuraciones de resistencia y condensador de carga en serie

Como se puede apreciar incluso cuando existe resonancia la respuesta se

puede considerar plana a partir de la frecuencia de corte ya que el error relativo cometido representa el 14824 de la ganancia efectiva para el caso de una resistencia de 8k9 y tan soacutelo el 09941 para una resistencia de 10 kΩ

Por otro lado los valores obtenidos para ambas resistencias son similares por

lo que finalmente se ha seleccionado una resistencia de 9k5Ω y 20microF valor intermedio que mantiene la respuesta dentro del rango de 064 Hz para la frecuencia de corte y ganancia efectiva proacutexima a los 45 decibelios aunque existan ligeras variaciones sobre sus valores nominales (las resistencias se eligen del 1 y los condensadores disponibles son del 20)

Para esta configuracioacuten la frecuencia de corte es de 0648 Hz y la ganancia

efectiva de 448627 decibelios En la tabla 2V se dan las posiciones teoacutericas de polos y ceros para la configuracioacuten elegida de 9k5Ω y 20microF

POLOS CEROS

Reales (11288 dB)

-24709 -74775 -22514 plusmn j 35483 0 0 -52632

Aproxim (448627 dB)

---- -74385 -22529 plusmn j 35518 0 0 -52632

Tabla 2V- Polos y ceros para la configuracioacuten elegida de resistencia de 9k5Ω y un condensador serie de 20microF Se presentan los valores calculados a partir de la ecuacioacuten (212) y su aproximacioacuten ya

justificada mediante la ecuacioacuten (213)

36

Los valores de ganancia dados en la tabla 2V difieren ampliamente del caso real al aproximado sin embargo la respuesta en frecuencia es la praacutecticamente la misma como se puede apreciar en la figura 28 La diferencia radica en que al no despreciar el polo real alejado del eje imaginario debe aparecer en el numerador un factor numeacutericamente igual al valor absoluto del mencionado polo la razoacuten es que al descomponer el denominador de las ecuaciones (212) y (213) en factores el coeficiente correspondiente al mayor grado debe normalizarse a la unidad

Como ya se ha mencionado los valores se han elegido de forma que la curva

de respuesta en frecuencia no cambie apreciablemente con pequentildeas variaciones sobre el valor nominal de los componentes En la figura 212 se muestran las curvas de respuesta obtenidas al variar la resistencia en un 10 y las obtenidas para variaciones de la capacidad en un maacuteximo del 20 de su valor nominal

co20

Figura 212- Variacioacuten de la respuesta en frecuencia con ligeras variaciones de la resistencia y el ndensador de carga A) Variacioacuten del condensador en un maacuteximo del 20 de su valor nominal de microF B) Variacioacuten de la resistencia de carga en un 10 de su valor de disentildeo (9k5) En amarillo se

presenta la respuesta correspondiente a los valores de disentildeo

Hay que hacer notar que no soacutelo se ha logrado aumentar el ancho de banda respecto al sistema claacutesico de cargar el sistema uacutenicamente con una resistencia sino que ademaacutes la forma sigue siendo similar a la de un sistema de 2ordm orden Esto tendraacute importancia como veremos maacutes tarde cuando tratemos de ampliar el ancho de banda

37

26 MARGEN DINAMICO

El margen dinaacutemico se define como la razoacuten entre la sentildeal maacutes grande y maacutes pequentildea que se puede medir normalmente expresada en decibelios

Para el sistema sensor (incluyendo la impedancia de carga pero sin

amplificador) la maacutexima sentildeal que podemos obtener viene determinada por la saturacioacuten mecaacutenica mientras inferiormente el liacutemite lo determina su ruido interno (movimiento browniano y ruido Jonson de las resistencias interna y de carga)

Por otro lado en la mayoriacutea de los casos es necesario amplificar la sentildeal del

sensor antes de efectuar su conversioacuten a digital En este caso la maacutexima sentildeal que podremos resolver viene impuesta por la saturacioacuten electroacutenica del amplificador mientras que nuevamente es el ruido del conjunto sensor-amplificador (que se discutiraacute posteriormente) el que limita la miacutenima sentildeal que puede ser resuelta

En la figura 213 se muestran las curvas del rango dinaacutemico tanto para la

saturacioacuten mecaacutenica como electroacutenica calculadas para el caso del sensor Mark L4-C y utilizando un amplificador operacional en configuracioacuten no inversora para el caacutelculo de ruido

Figura 213- Maacuteximo Rango dinaacutemico debido a las limitaciones mecaacutenicas y electroacutenicas donde elnivel miacutenimo se refiere al ruido de salida del sistema sensor-impedancia de carga calculadas para el

caso del Mark L4-C

El rango dinaacutemico por saturacioacuten electroacutenica es inferior al mecaacutenico para frecuencias superiores a 017 Hz mantenieacutendose en torno a los 140 dB hasta unos 4 Hz frecuencia a partir de la que comienza una ligera disminucioacuten

Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Havskov y Alguacil (2003)

y Alguacil (1996) para este sensor Desde el punto de vista del registro siacutesmico la miacutenima sentildeal viene determinada

por el ruido siacutesmico (que supondremos intermedio entre los modelos de alto

38

(NHNM) y bajo (NLNM) ruido de Peterson) o por el ruido del sistema sensor-amplificador para frecuencias inferiores a los 01 Hz (ver punto 2105)

Para obtener la aceleracioacuten a partir de la densidad espectral dada en los

modelos hemos calculado su valor eficaz por promedios en 1frac12 octavas (Rodgers 1994 y Rodgers 1992)

( ) ffBW

PfBWrmsw

PP

nn

vv

aavv

sdotminus=

sdotsdot=

=

minus 21

21

22)(

)(2

2

(214)

donde Pvv y Paa son las densidades espectrales de potencia de velocidad y

aceleracioacuten (respectivamente) del NLNM y n vale 2 para el ancho de banda seleccionado (1frac12 octavas) Posteriormente hay que multiplicarlo por la funcioacuten de transferencia del sensor para obtener la tensioacuten en V a su salida

)( jwTrmsV vivv sdot=

donde Vvvi es la tensioacuten del NLNM a la entrada del amplificador El convertidor AD utilizado tiene un rango dinaacutemico nominal de 129 dB para

una frecuencia de muestreo de 125 Hz y un fondo de escala de plusmn10 V por lo que la tensioacuten miacutenima que es capaz de resolver es de 355microV

En la figura 214 se muestran las tensiones a la salida del sensor para la

saturacioacuten mecaacutenica los modelos de ruido de Peterson y la tensiones maacuteximas y miacutenimas del convertidor AD

Figura 214- Tensiones referidas a la salida del sensor (entrada al preamplificador) para los modelos de ruido de Peterson la saturacioacuten mecaacutenica y los liacutemites maacuteximos y miacutenimos del convertidor AD

utilizando diversas amplificaciones

39

La separacioacuten entre los valores maacuteximo y miacutenimo del conversor AD

representa su rango dinaacutemico de 129 dB encontraacutendose desplazadas hacia abajo al aumentar la amplificacioacuten

Dependiendo de lo que deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten

Rodgers (1992 y 1994) y Riedesel et al (1990) sentildealan que uacutenicamente entre 01 y 10 Hz (aproximadamente) el modelo de bajo ruido de Peterson se mantiene por encima del ruido generado por el conjunto sensor-amplificador para el caso del Mark L4-C y el operacional OP-27 por tanto la maacutexima amplificacioacuten necesaria seriacutea de 9855 (3987 dB) ya que en la banda sentildealada el digitalizador puede resolver el ruido del suelo maacutes bajo esperado en el modelo

27 ANCHO DE BANDA

Como puede apreciarse en la figura 210 la inclusioacuten del condensador de carga en serie con la resistencia aumenta la ganancia a bajas frecuencias (inferiores a 1 Hz) en el orden de 5 decibelios no disminuyeacutendola en el rango de las altas frecuencias

La frecuencia de corte se encuentra desplazada hacia el rango de frecuencias

menores en la tabla 2IV se sentildealan las frecuencias de corte para varios valores del condensador en los casos de una resistencia de carga de 8k9 y 10 kΩ En el caso de una resistencia de 9k5 con un condensador de 20microF la disminucioacuten es del orden del 35

Hay que tener presente que lo que deseariacuteamos es poder tener todas las

amplitudes espectrales igualmente amplificadas es decir que la proporcionalidad entre la tensioacuten de salida del sensor y el movimiento del suelo fuese independiente de la frecuencia Pero sabemos que los ceros en el origen de la funcioacuten de transferencia ecuaciones (25) y (212) impide tener salida de tensioacuten ante un movimiento uniforme

Por otro lado el rango dinaacutemico del conversor AD limita la miacutenima tensioacuten de

entrada capaz de ser resuelta Por ello se necesita no soacutelo amplificar la salida del sensor sino reforzar la banda de bajas frecuencias que presentan una ganancia muy inferior a la efectiva (constante de la funcioacuten de transferencia)

Por ello han sido numerosos los trabajos encaminados a ampliar el ancho de

banda es decir a desplazar la frecuencia de corte hacia la izquierda tanto como sea posible sin alterar la respuesta a altas frecuencia

Los sensores activos utilizan principalmente la teacutecnica de compensacioacuten (masa

balanceada) por realimentacioacuten pero utilizan un transductor de desplazamiento como salida del sensor (Havskov y Alguacil 2003) por lo que no se trataraacuten en esta tesis

Las teacutecnicas para ampliar el ancho de banda para transductores de velocidad

(Alguacil 1996) maacutes frecuentemente utilizadas se basan en el uso de filtros ecualizadores (digitales o analoacutegicos) que refuerzan (boost) la ganancia a bajas frecuencias o en las teacutecnicas de realimentacioacuten que actuacutean sobre el propio sensor

40

La primera teacutecnica ha sido utilizada entre otros por Daniel (1979) para

estaciones portaacutetiles de periodo intermedio por Stauber (1983) en las estaciones de la red CALNET por Prothero y Schaecher (1984) en los sismoacutemetros de fondo oceaacutenico y por Roberts (1989) para ecualizar los sensores Mark L4-C 1 Hz utilizados en experimentos telesiacutesmicos en Nuevo Meacutejico

La segunda de las teacutecnicas utiliza las propiedades de los geoacutefonos

sobreamortiguados (Willmore 1961) Los polos de la ecuacioacuten (26) para sistemas sobreamortiguados son reales (ver la discusioacuten efectuada en el punto 251 para amortiguamientos mayores que la unidad figura 23) y la ganancia efectiva disminuye Esta teacutecnica presenta el liacutemite de la resistencia interna de la bobina por ello se utilizan resistencias negativas implementadas mediante componentes activos (el desarrollo y circuito praacutectico se puede encontrar en Alguacil 1996) de forma que se logra un gran sobreamortiguamiento sin disminuir la ganancia Posteriormente se utiliza la teacutecnica de ecualizacioacuten Este meacutetodo ha sido empleado en equipos comerciales de Lennartz Electronic (1987)

Burke et al (1970) rechaza esta teacutecnica de realimentacioacuten ya que la

combinacioacuten sismoacutemetro-amplificador presenta las mismas limitaciones que los grandes sismoacutemetros mecaacutenicos sin incrementar la SNR a una frecuencia dada Por ello amplifica los largos periodos utilizando un filtrado diferencial combinaacutendolos posteriormente con la sentildeal original

En ambos casos se necesita amplificar los periodos maacutes largos En los trabajos

citados esta amplificacioacuten se realiza por medio de filtros analoacutegicos reforzando las frecuencias inferiores a la de corte En realidad esta teacutecnica se basa en el principio de cancelacioacuten de polos introduciendo dos ceros que cancelen los polos del sensor e introduciendo dos polos en las posiciones deseadas para lograr una respuesta plana en el rango de frecuencias de intereacutes

En la figura 215 se muestra la ganancia adicional necesaria para ecualizar un

sensor Mark L4-C con y sin condensador para la misma resistencia de carga y si conectamos una resistencia negativa para obtener la misma ganancia

Figura 215- Amplificacioacuten que el ecualizador tiene que proveer para el caso de un Mark L4-C conresistencia de carga de 9k5Ω (azul) y ldquondash 2k13rdquoΩ (verde) En rojo se presenta el mismo resultado

cuando ademaacutes de la resistencia de 9k5Ω tiene un condensador serie de 20 microF

41

Como puede apreciarse el condensador de carga permite ecualizar con menor

ganancia que cuando no existe para un mismo valor de la resistencia de carga siendo la diferencia del orden de 5 dB

La teacutecnica de realimentacioacuten utilizando una resistencia negativa presenta la

ventaja de presentar una resistencia equivalente baja para la misma amplificacioacuten y simplifica el circuito del propio ecualizador ya que la cancelacioacuten se realiza sobre polos reales Por tanto se obtiene una mejor ecualizacioacuten que para el caso de incluir soacutelo la resistencia

Hay que sentildealar que la funcioacuten de transferencia propuesta en esta tesis (previa

a la ecualizacioacuten) es maacutes compleja que las dos soluciones anteriores por lo que el disentildeo de una ecualizacioacuten analoacutegica es mucho maacutes complejo Sin embargo la peacuterdida de rango dinaacutemico impuesta por la saturacioacuten electroacutenica es menor

Debemos sentildealar que si utilizamos un conversor AD con un gran rango

dinaacutemico no es necesaria la ecualizacioacuten analoacutegica ya que se puede realizar un filtro digital que ecualice la respuesta global sin peacuterdida del rango dinaacutemico

28 EL CIRCUITO AMPLIFICADOR

El convertidor AD utilizado (Crystal CS5322CS5323) tiene 129 dB de rango dinaacutemico tiacutepico para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

Si volvemos sobre la figura 214 podemos ver que dependiendo de lo que

deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten antes de la entrada al conversor AD En el caso de no amplificar (x1) el rango dinaacutemico del sistema disminuye debido a que a frecuencias inferiores a 3 Hz se alcanza la saturacioacuten mecaacutenica antes que la electroacutenica Para las otras amplificaciones sentildealadas en la figura este hecho se produce a frecuencias muy bajas fuera de la banda de intereacutes

Buforn et al (2002) presentan la red siacutesmica de Banda-Ancha ROAUCM

desplegada en el sur de Espantildea En su trabajo se presenta el estudio de ruido de la estacioacuten SFUC efectuado por Cesca et al (2001) figura 216

Figura 216- Densidad espectral del ruido siacutesmico para la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCM obtenida para el antildeo 1997 Las liacuteneas continuas corresponden a las 3 componentes (NS EW y Z)

mientras las discontinuas representan los modelos de ruido de Peterson

42

Como se aprecia en la figura la densidad espectral del ruido es del orden de 20

dB superior al modelo NLNM Debido a que en el mismo emplazamiento se encuentra la estacioacuten SCRT de la red de corto periodo que presenta un nivel de ruido cercano a la media de esta red podemos suponer que el ruido medio para las estaciones de corto periodo seraacute similar al de la estacioacuten de Banda Ancha mostrado en la figura

Si comparamos este resultado con las tensiones representadas en la figura 214

se observa que una amplificacioacuten de 198 dB (x97) seriacutea adecuada En definitiva deseamos no soacutelo obtener una red para el estudio de la

microsismicidad sino tambieacuten que sea capaz de resolver el ruido siacutesmico Por ello debemos amplificar la sentildeal en el orden de 20 dB antes de efectuar la conversioacuten AD

Hemos disentildeado un amplificador con ganancia seleccionable de 20 30 y 40

dB manteniendo las 3 posibilidades de amplificacioacuten representadas en la figura 214 Por otro lado el convertidor AD utiliza la teacutecnica Delta-Sigma con

arquitectura de sobremuestreo (256Kbits por segundo) de 4ordm orden para el modulador analoacutegico y posteriormente se deciman los datos mediante filtros digitales multi-etapa FIR (filtros de respuesta finita) de fase lineal

Virtualmente el sobremuestreo elimina la necesidad de filtros antialiasing

claacutesicos ya que se encuentran incluidos en convertidor Ademaacutes el polo alejado que hemos despreciado en la aproximacioacuten (debido a la inductancia L) hace que a alta frecuencia la respuesta se atenuacutee a razoacuten de 20 dBdeacutecada y por tanto estariacutea actuando indirectamente de filtro antialiasing

Para evitar ruido de alta frecuencia que pueda inducirse a la entrada del

convertidor se ha incluido un filtro paso bajo de elevada frecuencia de corte para que la respuesta a las frecuencias de intereacutes (inferiores a 625 Hz) no se modifique de forma apreciable tanto en amplitud como en fase

281 EL PREAMPLIFICADOR

En el disentildeo de la etapa de amplificacioacuten ha de tenerse presente que la

impedancia de entrada debe ser muy elevada para que no cargue al sensor ya que en caso contrario no podriacutean tratarse de forma independiente y la funcioacuten de transferencia global no seriacutea el producto de cada una de ellas (Ogata 1980)

Por otro lado deseariacuteamos una entrada diferencial que proporcione rechazo a

las posibles sentildeales inducidas por la red y eventualmente de ruidos inducidos en modo comuacuten Pero los amplificadores trabajando en modo diferencial presentan una baja impedancia de entrada en paralelo con la impedancia de carga del sensor

Rodgers (1992) compara el preamplificador inversor con el no inversor

sentildealando las ventajas e inconvenientes de cada uno realizando finalmente su estudio de ruido sobre un amplificador no inversor

43

En la figura 217 se muestra el esquema del preamplificador no inversor utilizado evitando el posible ruido inducido en modo comuacuten al situarlo cerca del sensor y usar cables altamente apantallados

SVOV

R12R

(105)

(274)

(866)

(20)

F

igura 217- Pre-amplificador de aislamiento con una configuracioacuten no inversora para obtener una granimpedancia de entrada (Soacutelo se muestran los elementos esenciales)

Considerando al amplificador operacional ideal la resistencia de entrada es infinita y la ganancia de tensioacuten viene dada por

1

21RR

VVA

s

oV +== (215)

La resistencia R2 puede tomar 3 valores diferentes (seleccionable por medio de

un microinterruptor) para poder obtener las amplificaciones de 16 26 y 36 decibelios ya que los 4 decibelios faltantes seraacuten proporcionados como veremos por el filtro de radiofrecuencia en la siguiente etapa Por ello debemos elegir valores de R1 y R2 con una razoacuten de 1895 3881 y 7843 respectivamente y evitando valores altos para no incrementar el ruido teacutermico (Johnson 1927) producido en ellas

Tomando valores comerciales para una tolerancia del 1 06 vatios y un

coeficiente de temperatura de 50ppmordmC hemos disentildeado el circuito con los siguientes valores R1 = 20Ω y R2 = 105 379 y 1245Ω obteniendo ganancias de 1592 2600 y 3602 decibelios respectivamente que podremos elegir en funcioacuten del ruido siacutesmico de sitio (La resistencia R2 se configura en escalera obteniendo su valor como suma acumulativa como se aprecia en la figura 217)

Amplificador Operacional

Realimentacioacuten Serie-Shunt

+

_

+_ A O V + V -( - )

RiRo

Vs

R1R2

Vo

Rin

Figura 218- Amplificador operacional real en configuracioacuten no inversora y su realimentacioacutennegativa serie-shunt seguacuten el esquema de la figura 217

44

Pero si tenemos presente el modelo de baja frecuencia de un amplificador operacional real (Millman 1987) representado en la figura 218 obtenemos las siguientes ecuaciones

( )

( ) ( )21

21211

1 212

1

1

2

1

1

RRRRRRRRRRRRAR

VVA

o

ooiioin

RARR

ARRAR

RAR

RR

s

oV

io

o

o

RR

io

o

io

o

+++++++

=

+++

++==

++

(216)

Comparando las ecuaciones (215) y (216) se puede comprobar faacutecilmente que

para que el amplificador real se comporte de forma cuasi-ideal es necesario disponer de una ganancia (Ao) y resistencia (Ri) diferencial muy altas

Para el amplificador operacional OP27 y con los valores de las resistencias R1

y R2 indicados obtenemos el mismo valor para la ganancia ideal (con un error del 00080 en el peor de los casos) y una resistencia de entrada Rin del orden de 20 GΩ (podemos considerarla como circuito abierto) Por tanto se puede considerar ideal y que no carga al circuito del sensor ya que la resistencia de entrada se encuentra en paralelo con la impedancia de carga del sensor

El efecto de la resistencia de entrada sobre la impedancia de carga del sensor se

puede despreciar en el rango de frecuencias de intereacutes siendo el error relativo para la resistencia de carga y para el condensador inferior al 10-3 ppm

Por tanto podemos considerar que el preamplificador no carga al sistema

(sensor) y es correcto obtener la funcioacuten de transferencia del sistema total por simple multiplicacioacuten de las correspondientes a cada bloque funcional La ecuacioacuten (215) representa la funcioacuten de transferencia para esta etapa

Otros factores que han influido en la eleccioacuten del amplificador operacional

OP27 son su bajo nivel de ruido tanto de tensioacuten como de corriente las bajas corrientes y tensiones de descentrado (ldquooffsetrdquo) Ademaacutes se han tenido presentes el ldquoslew raterdquo o velocidad de crecimiento (SR) y el producto de la ganancia por el ancho de banda ambos deben ser lo maacutes alto posibles

Rodgers (1994) compara el ruido de diversos conjuntos sensor-

preamplificador y en el caso del sensor Mark L-4C los resultados obtenidos con este amplificador operacional resultaron ser adecuados

282 EL FILTO ANTIALIASING Ya hemos comentado que el propio convertidor AD proporciona filtros

antialiasing (bateriacutea de filtros FIR) y ademaacutes que en el modelo maacutes real del sismoacutemetro el polo no dominante (que hemos despreciado ecuacioacuten (25)) actuacutea a partir de las altas frecuencias proporcionando capacidad de antialiasing

A pesar de ello hemos incluido un filtro antialiasing de 2ordm orden utilizando

una seccioacuten Sallen y Key (Millman 1987) con un amplificador operacional en modo

45

no inversor y realimentacioacuten positiva para evitar posibles interferencias de radio frecuencia

Para evitar rizados en la banda de intereacutes se ha optado por el disentildeo de un filtro

paso bajo Butterworth (maacutexima planitud en la banda de paso) y frecuencia de corte suficientemente alta para que en la banda de intereacutes los errores en ganancia y fase se puedan despreciar Obseacutervese que la frecuencia de Nyquist es de 128 KHz ya que el convertidor AD hace un muestreo a 256 Kbits por segundo

La funcioacuten de transferencia para este circuito (representado esquemaacuteticamente

en la figura 219) es

( ) ( )[ ]

a

bF

F

F

RRA

sACRRRCsCCRRAsH

+=

+minus+++=

1

11)(

134322

2143 (217)

inV

R3

Ra

R4

outVRb

C2

C1

Figura 219- Seccioacuten paso-bajo Sallen y Key utilizando un amplificador en configuracioacuten no inversora(realimentacioacuten positiva)

La funcioacuten de transferencia normalizada en frecuencia (wo=1) para un filtro paso bajo Butterworth de 2ordm orden puede encontrarse faacutecilmente en numerosos textos (por ejemplo Millman (1987) y Kuo (1966)) Efectuando una sencilla transformacioacuten obtenemos la expresioacuten del filtro para cualquier frecuencia de corte y ganancia ldquoKrdquo

22

2

2)(

cc

c

wswsKwsH

++= (218)

Comparando las ecuaciones (217) y (218) obtenemos

( ) ( )2143

13432

2143

2

12

1

CCRRACRRRCw

AKCCRR

w

Fc

Fc

minus++=

==

46

Hay que observar que en las ecuaciones anteriores tenemos 2 grados de libertad ya que tenemos 5 incoacutegnitas y 3 ecuaciones Por esta razoacuten es frecuente utilizar resistencias y condensadores de igual valor al objeto de simplificar la fabricacioacuten del circuito Con estas condiciones las ecuaciones se reducen a

( ) FFc AKACR

w

CCRR

=minus==

==

321

13

2143

(219)

Al objeto de que el error en ganancia y en fase dentro de la banda de intereacutes

sea despreciable hemos elegido una frecuencia de corte muy alta fc = 800 Hz pero muy inferior a la frecuencia de Nyquist

Tomando C = 47nF obtenemos un valor para las resistencias de 423kΩ y una

ganancia AF de 15858 (4005 dB) Por tanto la relacioacuten entre las resistencias utilizadas en el lazo de realimentacioacuten es de Ra = 17071 Rb Con objeto de minimizar el nuacutemero de valores utilizados asiacute como su dispersioacuten (razoacuten entre el menor y mayor valor de las resistencias) elegimos Ra = 423kΩ por lo que Rb = 248kΩ

Tomando para las resistencias (tolerancia del 5 y de 066 vatios) y para los

condensadores los valores comerciales maacutes proacuteximos (C1 = C2 = 47nF R3 = R4 = Ra = 4k3 y Rb = 2k4) la funcioacuten de transferencia del filtro resulta ser

22

2

2)(

cceq

cF

wswhswAsH

++= (220)

con una frecuencia de corte de 7875 Hz una ganancia efectiva AF de 15581 (38521 dB) y un amortiguamiento equivalente (heq) de 07209

29 LA RESPUESTA TOTAL DEL SISTEMA

La respuesta global viene dada por el producto de las funciones de transferencia del

sensor preamplificador y filtro antialiasing Si no despreciamos el polo maacutes alejado la funcioacuten de transferencia total viene dada por la siguiente expresioacuten

( )( )( ) 22

2

2222

2

2121)( 2

cceq

cFv

MCG

ooo

L

wswhswAA

sRCsLCswswssCsRGsH

++++++++minus

(221)

donde R = Ri + RL suma de la resistencia interna de la bobina y la resistencia de

carga y C es la capacidad del condensador de carga Pero la ecuacioacuten anterior puede aproximarse por la siguiente dentro del rango de

frecuencias de intereacutes (flt6250Hz) como ya se ha comentado

( )( )( ) FV

eqeqeq

AAwswsps

szsGsH 22

2

2)(

++++primeminus

(222)

47

siendo Grsquo la ganancia del sensor en la banda de paso z el cero real p el polo real dominante weq la nueva frecuencia natural del sistema cargado y ξeq el amortiguamiento efectivo equivalente (resultante del par de polos complejo conjugados)

En la tabla 2VI se muestran los valores de los paraacutemetros de la ecuacioacuten anterior

para los valores sentildealados en los puntos anteriores

Grsquo z p ξeq feq

175643 (4489 dB) 52632 74775 05358 06688 Hz

AV (seleccionable) AF625 (1592 dB) 1995 (2600 dB) 6325 (3602 dB) 156 (385 dB)

Tabla 2VI- Valores nominales de los paraacutemetros de la ecuacioacuten 222 correspondiente al sistema completo sismoacutemetro (con carga capacitiva) preamplificador y filtro La ganancia en tensioacuten del preamplificador se puede

seleccionar entre los tres valores indicados

Por tanto podemos amplificar (preamplificador y filtro) la salida del sensor en 1977

2985 oacute 3987 decibelios valores muy proacuteximos a los inicialmente proyectados Sentildealemos que aunque la frecuencia del teacutermino de 2ordm orden es de 06688 Hz la

frecuencia de corte del sistema es menor debido al efecto del polo y cero reales siendo de 065 Hz

En la figura 220 se muestra el error total cometido al efectuar la aproximacioacuten de la

ecuacioacuten (221) por la (222)

F

de

igura 220- Error relativo () en amplitud y fase cometido al aproximar la ecuacioacuten (221) por la (222) para la funcioacuten de transferencia total del sistema

Como puede apreciarse en la figura el error en amplitud es inferior al 02 (en

cibelios) mientras que en fase no supera el 8 siendo maacutes acusado a altas frecuencias

48

Por tanto para calibrar el instrumento se ajustaraacuten los paraacutemetros de la ecuacioacuten

(222) sobre los datos que se obtengan (ver capiacutetulo de Calibracioacuten) En el apeacutendice A se incluye la lista de componentes utilizados

210 EL RUIDO DEL SENSOR

La sensibilidad del sensor expresa la miacutenima sentildeal que es capaz de detectar Entendiendo por sentildeal tanto los microsismos como el ruido siacutesmico la sensibilidad estaraacute limitada por el ruido generado teacutermicamente en sus elementos disipativos tanto mecaacutenicos como electroacutenicos

El ruido del sensor presenta dos oriacutegenes El movimiento ldquobrownianordquo del sistema

mecaacutenico ldquomasa-muelle-amortiguadorrdquo asociado a la disipacioacuten de energiacutea mecaacutenica en forma de calor y que da cuenta del amortiguamiento de la masa y en segundo lugar el ruido generado en la resistencia interna de la bobina y en el circuito externo asociado (resistencia de carga y resistencia interna del condensador real) que da cuenta del proceso disipativo de la energiacutea eleacutectrica en forma de calor

Ademaacutes tendremos que antildeadir el ruido generado en el preamplificador (ruido de

tensioacuten y corriente del amplificador operacional) y sus resistencias asociadas No incluiremos el ruido generado en el filtro ya que su potencia seraacute al menos unas 400 veces menor (depende de la amplificacioacuten seleccionada) que la generada por el preamplificador y podemos despreciarlo

Aunque los elementos no disipativos no producen ruido las bobinas y condensadores

reales presentan ciertas fugas por lo que el modelo equivalente es el de una bobina o condensador ideal con una resistencia interna en serie o paralelo respectivamente

Esta generacioacuten de ruido es especialmente grave a bajas frecuencias donde la

respuesta del sensor es menor

2101 MOVIMIENTO BROWNIANO En 1827 el botaacutenico ingleacutes Brown observoacute un movimiento erraacutetico en zig-zag

de avance y retroceso de las partiacuteculas de polen suspendidas en el aire La teoriacutea cineacutetica que explica este fenoacutemeno a partir de los choques de las moleacuteculas del medio con las partiacuteculas se desarrolloacute con posterioridad a principios del pasado siglo XX

Tanto la teoriacutea cineacutetica claacutesica como la teoriacutea estadiacutestica de Maxwell-

Boltzmann coinciden en que la energiacutea cineacutetica media de las moleacuteculas es de ldquon2 kB Trdquo donde n es el nuacutemero de grados de libertad kB es la constante de Boltzmann y T la temperatura absoluta (Sears FW y Salinger GL 1980)

De acuerdo con este resultado un peacutendulo mecaacutenico con un grado de libertad

(como el vertical de la figura 21) y en equilibrio teacutermico tiene una energiacutea cineacutetica media dada por Bk T1

2 La explicacioacuten se encuentra en el intercambio de energiacutea

49

que se produce en la colisioacuten de las moleacuteculas con el peacutendulo Si el peacutendulo tuviese maacutes energiacutea acelerariacutea las moleacuteculas que colisionan mientras que si la energiacutea fuese inferior los choques de eacutestas incrementariacutean la aceleracioacuten del peacutendulo

Si aplicamos este principio a la ecuacioacuten 21 sustituyendo el teacutermino de la

izquierda debido al movimiento del suelo por la fuerza ejercida por la colisioacuten de las moleacuteculas sobre el peacutendulo y teniendo en cuenta que el movimiento de las moleacuteculas individuales es independiente e incorrelado podemos deducir (Aki y Richards 1980) la densidad espectral de potencia de la aceleracioacuten equivalente del movimiento browniano

( )Hz

mswM

TkuS ooB

nn

222 8 minus

== ξampamp (223) siendo kB la constante de Boltzmann (138 x 10-23 juliosK) y T la temperatura

absoluta ambiente (293 K) La densidad espectral de potencia del ruido Browniano es independiente de la

frecuencia siendo inversamente proporcional a la masa y directamente proporcional a su amortiguamiento y frecuencia natural

A efectos de contabilizar todos los ruidos presentes a la entrada del

preamplificador debemos convertir el ruido browniano (Snn) a su equivalente densidad espectral de tensioacuten por medio de la siguiente foacutermula (Rodgers 1992 ecuacioacuten 12)

HzV

wSjwTS nn

vvnn

22

2 )( sdot= (224)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica densidad espectral de tensioacuten en la entrada al

preamplificador

2102 RUIDO JOHNSON El ruido Johnson (Johnson 1927)se produce en los elementos disipativos

electroacutenicos esto es en las resistencias y es proporcional a su valor y a la temperatura (medida en escala absoluta) Los condensadores y bobinas son elementos almacenadores de energiacutea por lo que no deberiacutean producir este tipo de ruido pero debido a que los elementos reales presentan resistencia interna asociada podemos considerar a la bobina y al condensador como elementos ideales con una resistencia interna asociada en serie o paralelo respectivamente

Este ruido se origina debido al intercambio aleatorio de energiacutea teacutermica y de

potencial eleacutectrico y de corriente en la resistencia ldquoRrdquo no dependiendo del mecanismo de conduccioacuten y su densidad espectral de potencia es

( )HzV

Bnn TRkJ 24= (225)

50

Utilizando la ecuacioacuten (A27) del apeacutendice A de Rodgers (1992) calculada para un amplificador no inversor obtenemos la siguiente expresioacuten para la densidad espectral de potencia de tensioacuten a la entrada debido al ruido Johnson

[ ] [ ] [ ] thAARR

Binn ZRRTkJVV

Re4 212

21 1

2 ++= sdot (226)

donde Re[Zth] es la componente resistiva de la impedancia equivalente de Theacutevenin del sensor (incluyendo la impedancia de carga) y el subiacutendice ldquoirdquo se refiere a la entrada del preamplificador

Para calcular Zth basta aplicar el teorema de Theacutevenin sobre los terminales de

salida de la figura 22 cambiando la resistencia de carga por la impedancia propuesta (resistencia y condensador serie) Para simplificar los caacutelculos usamos las equivalencias mecaacutenicas y eleacutectricas

Tal y como sentildeala Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

seleccionamos la analogiacutea fuerza-corriente que se muestra en la tabla 2VI ya que cada elemento tiene una clara interpretacioacuten fiacutesica (Byrne 1961)

Sistema mecaacutenico Sistema eleacutectrico

Fuerza (par) Corriente (i) Masa (inercia) Condensador (C)

Coeficiente de friccioacuten viscosa Conductancia (1R) Constante de resorte Admitancia inductiva (1L)

Desplazamiento Enlace de flujo magneacutetico (ψ) Velocidad Tensioacuten (e v)

Tabla 2VI-Magnitudes anaacutelogas en la analogiacutea fuerza-corriente (Ogata 1980 Byrne 1961)

A partir de las ecuaciones (23) y (211) se puede construir el circuito

equivalente del sistema mecaacutenico-eleacutectrico donde la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo del sensor electromagneacutetico (velocidad) viene representada por un transformador (figura 221)

-Vs

M

1k 1 D

1G

L Ri

RL

C

Z th

Vth

Zth

in

respec

Figura 221- Circuito equivalente del transductor de velocidad (analogiacutea fuerza-corriente) y su equivalente de Theacutevenin donde ldquoLrdquo y ldquoRirdquo representan la inductancia y resistencia de la bobina tivamente El generador ldquo-Vsrdquo es la velocidad del suelo (ms-1) donde se ha incluido el signo para que

exista acuerdo en fase mientras que ldquoVthrdquo es su equivalente de Theacutevenin en voltios

51

Al resolver el circuito de la izquierda utilizando las relaciones entre tensiones

e impedancias del transformador ideal (Kuo 1966 paacutegina 263) obtenemos las siguientes expresiones

( )( ) )(2

)(

2

222

sTGs

wswsRLssZ

VsTV

voooiM

G

th

svth

sdot++++

minus=

sdot=

ξ (227)

donde ldquoTv(s)rdquo es la funcioacuten de transferencia del transductor de velocidad dado por la ecuacioacuten (212) Debe observarse que el signo negativo de la impedancia de Theacutevenin compensa el de la funcioacuten de transferencia y que aunque en la expresioacuten no aparezca la impedancia de carga eacutesta interviene en la expresioacuten que toma la funcioacuten de transferencia Por otro lado la expresioacuten para la tensioacuten de Theacutevenin concuerda con la ecuacioacuten (224) como era de esperar para la densidad espectral de tensioacuten equivalente al movimiento browniano expresado en teacuterminos de velocidad

Si bloqueamos la masa (para el Mark L4-C basta con invertir la posicioacuten del

sensor) la impedancia de Theacutevenin toma la siguiente expresioacuten

( )( )1

12 ++

++=

RCsLCsRLsCsRZ iL

th (228)

Debemos puntualizar que en la expresioacuten del ruido debemos utilizar la ecuacioacuten (227) pero la medida de ruido con sensor bloqueado puede realizarse directamente por lo que hemos incluido la expresioacuten a efectos de comprobacioacuten

De los 3 sumandos que componen el ruido Johnson soacutelo el tercero es funcioacuten

de la frecuencia variando proporcionalmente a la parte real de la impedancia de Theacutevenin calculada anteriormente En la figura 222 se muestra la componente disipativa de dicha impedancia ldquoversusrdquo la frecuencia

Figura 222- Impedancia de Theacutevenin en moacutedulo y fase Ademaacutes se representa la parte real (disipativa) y la imaginaria (no disipativa)

52

Podemos observar que la impedancia es principalmente disipativa algo mayor

para bajas frecuencias que para las altas y presenta un ligero aumento (resonancia) en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz)

Si bloqueamos la masa la resonancia desaparece (liacutenea punteada) Aunque no

se ha representado la componente no disipativa (parte imaginaria de la ecuacioacuten (228)) es menor que la componente disipativa

A partir de la curva de fase se observa que presenta efecto capacitivo (corriente

en atraso) entre 06 y 20 Hz mientras que el efecto es inductivo (corriente adelantada respecto a la tensioacuten) para el resto de las frecuencias A muy bajas frecuencias la fase es praacutecticamente nula y la impedancia se comporta como una resistencia praacutecticamente pura

En al caso de bloqueo de la masa el comportamiento es algo diferente El

comportamiento presenta efecto capacitivo hasta los 9 Hz mientras que para frecuencias mayores presenta un efecto inductivo Al igual que en el caso sin bloqueo a muy bajas frecuencias se comporta como una resistencia pura la principal diferencia estriba en que con el sensor bloqueado la tendencia es capacitiva (fase negativa aunque muy pequentildea)

2103 RUIDO DE TENSION EN EL PREAMPLIFICADOR El modelo de ruido para un amplificador no inversor lo podemos encontrar en

Rodgers (1992 apeacutendice A) y que presentamos en la figura 223

thV ooV

R12R

Rth

nnVnn-I

nn+I

Figura 223- Modelo de ruido de tensioacuten y corriente para un amplificador no inversor Todas las variables(excepto Vth) son densidades espectrales de potencia El subiacutendice ldquonnrdquo se refiere a los terminales de

entrada mientras que el subiacutendice ldquooordquo estaacute relacionado con la salida

53

La densidad espectral de potencia del ruido de tensioacuten referida a la entrada la

encontramos en Rodgers (1992 ecuacioacuten A17)

nnvnn VE = (229)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica ruido de tensioacuten La densidad espectral de ruido de tensioacuten para el amplificador operacional OP27 viene dada por

HzfeffeE ceHz

nVno

cenonn 72312 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (230)

2104 RUIDO DE CORRIENTE EN EL PREAMPLIFICADOR Para un amplificador operacional no inversor la corriente del ruido (Inn+) fluye

a traveacutes del sismoacutemetro (Rodgers 1992 apeacutendices A y B) y por tanto la densidad espectral de tensioacuten generada por la corriente de ruido es

nnthnnthnninn IZRR

RRIZIRR

RRE sdot⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

⎡+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+

=sdot+sdot⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

= +minus2

2

21

2122

21

21 (231)

donde el subiacutendice ldquoirdquo indica que la densidad espectral de ruido es generada por le corriente y hemos asumido que Inn+ = Inn- = Inn (Rodgers 1992)

En el caso del amplificador operacional OP27 la densidad espectral de

corriente viene dada por la siguiente expresioacuten

HzfiffiI ciHz

pAno

cinonn 1404012 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (232)

El ruido de corriente tomaraacute distinto valor para el caso de masa bloqueada del

que en realidad corresponde pero como ya hemos mencionado la medida con bloqueo de la masa es directa y sirve a modo de comprobacioacuten de caacutelculos

2105 EL RUIDO TOTAL DEL SENSOR El ruido total por tanto es la suma del ruido browniano de la masa el ruido

Jonhson generado en las resistencias y del ruido de tensioacuten y corriente del operacional utilizado

Debido a que los ruidos los hemos supuesto incorrelados se verifica el

principio de adicioacuten de potencias y por ello los hemos tratado de forma independiente

54

Por tanto la densidad espectral de ruido expresados en teacuterminos de tensioacuten a la entrada del preamplificador responde a la siguiente ecuacioacuten

innvnninnvnnvv EEJSP +++= (233)

Los sumandos de la ecuacioacuten anterior vienen dados por las ecuaciones (224)

(226) (229) y (231) respectivamente Conviene sentildealar que la expresioacuten para la impedancia de Theacutevenin (ecuacioacuten

(227)) variacutea si bloqueamos la masa (ecuacioacuten (228)) afectando tanto al ruido Johnson como al de corriente del operacional

Los modelos de ruido de tensioacuten y corriente del amplificador operacional

OP27 dados por las ecuaciones (230) y (232) respectivamente se han tomado de Rodgers (1992) y concuerdan con las especificaciones de Texas Instruments (2000)

En las figuras 224 y 225 se muestra la densidad espectral del ruido total y la

contribucioacuten de cada uno de los sumandos calculadas para la combinacioacuten del sensor Mark L4-C con el preamplificador no inversor OP27 sin y con bloqueo de la masa respectivamente Al objeto de poder compararlo con el ruido siacutesmico se presentan ademaacutes las curvas correspondientes a los modelos de alto y bajo ruido de Peterson

Figura 224- Densidad espectral de ruido expresado en teacuterminos de voltaje a la entrada delpreamplificador junto al modelo de bajo y alto ruido de Peterson Sensor sin bloquear

55

amsel

cordoRo

en frepre

hemThsierea

lim(cosegreclos

Figura 225- Densidad espectral de ruido medida en voltaje a la entrada del preamplificador conel sensor bloqueado Para comparacioacuten se presenta el NLNM y NHNM

Aunque las curvas de las figuras anteriores han sido calculadas para la maacutexima plificacioacuten la variacioacuten para las otras dos amplificaciones que pueden ser eccionadas es despreciable

Como puede apreciarse a bajas frecuencias domina el ruido generado por el de

riente del amplificador operacional utilizado mientras que para altas frecuencias mina el ruido Johnson coincidiendo con los resultados de Riedesel et al (1990) y dgers (1992 y 1994)

El efecto de la resonancia en el valor de la impedancia de Theacutevenin (analizado

el punto 2102) no es importante debido a que se presenta en el rango de cuencias del pico del ruido microsiacutesmico por lo que este efecto en el ruido del amplificador es inferior al ruido siacutesmico

El teacutermino que tiene mayor influencia en el ruido Johnson para el disentildeo que

os utilizado es el producido por la componente disipativa de la impedancia de eacutevenin es decir el producido por combinacioacuten del sensor e impedancia de carga ndo unas 1000 veces mayor que el correspondiente a las resistencias de la limentacioacuten del operacional

En ausencia de preamplificador el ruido es principalmente tipo Johnson y

ita la capacidad del sensor para el estudio del ruido siacutesmico A bajas frecuencias rte del ruido Johnson con la curva NLNM) el liacutemite se presenta en 005 Hz (20 undos) para un Mark L4-C (Havskov y Alguacil 2003) Este liacutemite se encuentra ortado por el ruido generado en el preamplificador hasta 01 Hz coincidiendo con resultados de Rodgers (1992 y 1994)

56

Anaacutelogamente podemos observar que el Mark L4-C sin amplificador no puede

resolver el ruido siacutesmico a partir de unos 15 Hz Nuevamente el ruido generado por el preamplificador lo recorta hasta los 11Hz pero en este caso la diferencia no es tan apreciable

Riedesel et al (1990) obtiene mejores resultados con el operacional icl421de

General Electric que con el OP27 de Texas Instruments (antiguamente de Precision Monolitics) presentando un liacutemite inferior de 006 Hz pero debemos observar que utiliza una configuracioacuten inversora en el preamplificador en ambos casos

Rodgers (1992 y 1994) estudia el ruido para el caso del operacional OP27 no

inversor obteniendo resultados similares Se hace notar que si el ruido siacutesmico presente se ajusta al modelo de alto ruido

de Peterson (NHNM) el ancho de banda en el que el Mark L4-C puede observarlo aumenta considerablemente desde 0025Hz (40 segundos) hasta maacutes allaacute de los 100 Hz Como ya se comentoacute en el punto 28 (figura 216) el ruido siacutesmico esperado para las estaciones de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho presenta una densidad espectral intermedia entre el modelo de bajo y alto ruido Por ello podemos esperar resolver el ruido siacutesmico maacutes allaacute de los 10 segundos y por encima de los 11 Hz

En la figura 226 se muestra la densidad espectral en aceleracioacuten del ruido y de

los modelos de Peterson ya que es la forma maacutes utilizada en muchas de las referencias Debe observarse que las conclusiones no variacutean ya que la uacutenica diferencia con la figura 224 es que todas las curvas se dividen por el cuadrado de la funcioacuten de transferencia y se multiplican por el cuadrado de la frecuencia angular (paso de densidad espectral de velocidad a la correspondiente en aceleracioacuten)

Figura 226- Densidad espectral de ruido en aceleracioacuten frente a los modelos de ruido de Peterson (NLNM y NHLM)

57

En la figura se observa que el ruido browniano es despreciable frente al ruido

total en todo el espectro Ademaacutes se mantiene inferior a cualquiera de las demaacutes contribuciones excepto en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz) que es del mismo orden que el ruido de tensioacuten originado por el amplificador operacional OP27

En definitiva hemos modificado los disentildeos usualmente empleados en dos

sentidos introduccioacuten de un condensador en serie con la resistencia de carga y la configuracioacuten no inversora del preamplificador

El efecto que produce el condensador sobre el ruido radica principalmente en

un ligero aumento del ruido Johnson a bajas frecuencias despreciable debido a que en este rango de frecuencias domina el ruido de corriente del amplificador operacional

En cuanto a la configuracioacuten no inversora provoca que la corriente fluya por el

sensor aumentando el ruido de corriente ldquoEnnirdquo pero se compensa por el uso de resistencias maacutes pequentildeas y al hecho de tener una impedancia de entrada muy alta

Finalmente destacar que la configuracioacuten utilizada aumenta el ancho de banda

del sensor manteniendo la misma ganancia para altas frecuencias y aumentaacutendola en el orden de 5 dB en las bajas (inferiores a la frecuencia de corte) sin incrementar de forma apreciable el ruido total

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59

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60

CAPITULO 3

SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31Introduccioacuten 62 32Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

33El convertidor AD sigma-delta 67

331 Sobremuestreo 69 332 Filtros anialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystal 71

34Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 74

341 El protocolo EPP 74 342 La interface Serie-Paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35Sincronismo y base de tiempos 83 36La fuente de alimentacioacuten 84 37Bibliografiacutea 86

61

31 INTRODUCCIOacuteN

Los sistemas de adquisicioacuten podemos clasificarlos en tres categoriacuteas baacutesicas (Trnkoczy et al 2002) atendiendo a la tecnologiacutea utilizada analoacutegicos mixtos y digitales

bull Los sistemas de adquisicioacuten analoacutegica trabajan con variables eleacutectrico-mecaacutenicas registrando las sentildeales sobre papel o cinta Presentan un bajo margen dinaacutemico y poca resolucioacuten Estos sistemas pueden ser portaacutetiles como el sistema desarrollado por Prothero et al (1971) o bien operar por telemetriacutea como la red CALNET (Bakun et al 1994) en sus inicios Actualmente se encuentra en desuso aunque todaviacutea los podemos encontrar formando parte de sistemas mixtos como por ejemplo en la red de corto periodo del ROA y la RSUG (Red siacutesmica de la Universidad de Granada) que mantienen el registro sobre tambor principalmente por tradicioacuten

bull Los sistemas mixtos utilizan sistemas analoacutegicos hasta la recepcioacuten de datos en la estacioacuten Central (normalmente viacutea radio) donde se efectuacutea la conversioacuten a digital tras demultiplexar las sentildeales Posteriormente los datos son procesados y archivados digitalmente utilizando un PC Aunque tambieacuten presentan un bajo rango dinaacutemico presentan la ventaja de beneficiarse de las teacutecnicas de procesado digital y su bajo coste Muchas redes locales de corto periodo utilizan este tipo de sistemas como las ya mencionadas del ROA y RSUG (Alguacil 1986) aunque no se utilizan en nuevas instalaciones

bull En los sistemas digitales uacutenicamente el sensor y su electroacutenica asociada son analoacutegicos El rango dinaacutemico suele ser mucho mayor que en los sistemas anteriores dependiendo principalmente del convertidor AD utilizado desde 72 dB (12 bits) hasta 140 dB (24 bits) Estos sistemas se desarrollaron a partir de finales de los 70 paralelamente a la difusioacuten y desarrollo de los ordenadores personales Un buen ejemplo es el descrito por Bolt et al (1988) utilizado en la red BDSN (Berkley Digital Seismograph Network) o por Muntildeoz et al (1986) para una red siacutesmica digital portaacutetil capaz de operar durante una crisis volcaacutenica La capacidad de proceso el consumo de potencia y la resolucioacuten de los conversores ha evolucionado de forma que hoy en diacutea los disentildeos son mucho maacutes potentes y versaacutetiles

Como ya hemos mencionado en los sistemas digitales soacutelo el sensor y su electroacutenica

continuacutean siendo analoacutegicos El diagrama de bloques se representa en la figura 31

Figura 3 1- Diagrama de bloques de un sistema de adquisicioacuten digital moderno La entrada del sensor se refiere a la salida de los amplificadores analoacutegicos con sus filtros (incluyendo el filtro antialiasing) El GPS

puede estar conectado bien al digitizador bien al ordenador (Havskov y Alguacil 2003)

62

32 CONVERSION ANALOGICO-DIGITAL

Como se observa en la figura 31 el primer paso que debemos efectuar es la

conversioacuten a forma digital de la salida analoacutegica del sistema sensor Debemos observar que con el teacutermino digital nos referiremos (al igual que en la mayoriacutea de textos) a su acepcioacuten general es decir a una sentildeal discreta (muestreada a intervalos de tiempo) y digital (amplitud cuantizada en niveles discretos)

El proceso de conversioacuten analoacutegico-digital involucra por tanto dos procesos

Primero debemos muestrear la sentildeal en determinados instantes de tiempos y en segundo lugar debemos traducir la amplitud de la muestra a un valor numeacuterico siguiendo un determinado coacutedigo es decir cuantificar o digitalizar

321 TEOREMA DE MUESTREO (DISCRETIZACION)

La operacioacuten de muestreo de una sentildeal viene definida por la ecuacioacuten

suminfin

minusinfin=

+=n

nTttfnTf )()()( δ (31)

Pero para que la sentildeal f(t) pueda ser reconstruida a partir de sus muestras el

teorema de muestreo impone que la sentildeal no debe tener energiacutea por encima de la mitad de la denominada ldquofrecuencia de Nyquistrdquo (normalmente coincide con la frecuencia de muestreo ldquo Tfm ∆= 1 ldquo) Dicho de otra forma si queremos muestrear una sentildeal de banda limitada ldquoWrdquo debemos elegir una frecuencia de muestreo de al menos el doble de la frecuencia mayor de las componentes espectrales de la sentildeal (frecuencia de Nyquist fN=2W)

Cuando la sentildeal no sea limitada en banda o la frecuencia de muestreo sea

inferior a la de Nyquist se produce el fenoacutemeno denominado ldquoaliasingrdquo o solape Este fenoacutemeno que se evita utilizando filtros ldquoantialiasingrdquo es ampliamente conocido y es explicado en detalle en numerosos textos como por ejemplo Scherbaum (1996) y Hernando Raacutebanos (1982)

En la praacutectica si el espectro de la sentildeal tiende asintoacuteticamente a cero y

elegimos una frecuencia de muestreo suficientemente alta el efecto de solapamiento puede ser despreciado

Debemos observar que la secuencia infinita de muestras ldquof(nT)rdquo de la ecuacioacuten

(31) toma los valores originales de la amplitud de la sentildeal en los instantes muestreados y por tanto la amplitud puede tomar cualquier valor real (analoacutegico)

En la figura 32 se muestra graacuteficamente todo el proceso de muestreo tanto en

el plano temporal como su equivalencia en el dominio de la frecuencia Supondremos que la sentildeal se ha cuantizado y se incluye la interpretacioacuten de la transformada discreta de Fourier

Otro aspecto importante que se ha tenido en cuenta radica en el hecho de que

siempre trabajamos con ventanas temporales de mayor o menor duracioacuten y no con la sentildeal muestreada que seriacutea de duracioacuten infinita

63

x(t)

t

|x(t)|

f

f

f

f

f

f

f

t

t

t

t

t

t

( a )

( b )

( c )

( d )

( e )

( f )

( g )

Figura 3 2- Esquema del proceso de muestreo visto desde el plano temporal (izquierda) y del de la frecuencia (derecha) a) Sentildeal original b) Tren de impulsos a intervalos ∆T c) Resultado de la multiplicacioacuten

temporal de ldquoardquo y ldquobrdquo d) Ventana temporal (fichero) e) Multiplicacioacuten temporal de ldquocrdquo y ldquodrdquo f) Tren de deltas en frecuencia g) Multiplicacioacuten en frecuencia de ldquoerdquo y ldquofrdquo (Hernando Raacutebanos 1982)

64

El efecto de ldquoventanearrdquo la sentildeal en el dominio del tiempo se corresponde con

la convolucioacuten en el dominio de la frecuencia del espectro de la sentildeal con una funcioacuten ldquosincrdquo cuyo ancho es inversamente proporcional a la duracioacuten ldquoτrdquo de la ventana Ya que la funcioacuten delta se puede interpretar como el liacutemite de la funcioacuten ldquosincrdquo cuando ldquo1τ rarr 0rdquo el error cometido en el caacutelculo del espectro seraacute menor cuanto mayor sea la duracioacuten de la ventana

Finalmente debemos observar que aunque la sentildeal es discreta su espectro es

continuo Al efectuar la transformada discreta de Fourier muestreamos de hecho el espectro de la sentildeal en el dominio de la frecuencia El resultado equivale a suponer que la sentildeal ldquoventaneadardquo es perioacutedica (figura 32 g)

322 MUESTREO PRACTICO

En la praacutectica es imposible implementar un delta de Dirac efectuaacutendose el muestreo real mediante un pulso de muy corta duracioacuten muestreo instantaacuteneo Desde el punto de vista de la transformada de Fourier esto significa convolucionar el espectro de la sentildeal original no con un tren o ldquopeinerdquo de deltas sino con un peine de funciones ldquosincrdquo Es el denominado efecto de apertura por el que el espectro aparece modulado por una funcioacuten ldquosincrdquo (muestreo instantaacuteneo) que seraacute menos acusado cuanto menor sea la duracioacuten del pulso muestreador

sumsum minussdot=hArrminussdot=m

sspim

pi mffXfPffXmTtpmTxtx )()()()()()( (32)

donde ldquoxpi(t)rdquo es la sentildeal muestreada T y fs son el intervalo y la frecuencia de muestreo respectivamente ldquop(t)rdquo es el pulso muestreador y ldquoP(f)rdquo su correspondiente espectro

El tren de pulsos muestreadores se ven multiplicados por la muestra de la sentildeal

en el instante correspondiente En frecuencia el espectro perioacutedico de la sentildeal muestreada se ve modulado por la forma del espectro del pulso muestreador

Otra forma de realizar el muestreo praacutectico es el denominado muestreo natural

donde el espectro no se ve distorsionado aunque en cada armoacutenico aparezca multiplicados por un factor de escala (Hernando Raacutebanos 1982)

sumsum minussdotsdot=hArrminussdot=m

ssspnm

pn mffXmfPffXmTtptxtx )()()()()()( (33)

Podemos ver como el tren de pulsos se encuentra multiplicado por la sentildeal

original y no por su muestra mientras que en el plano de la frecuencia el espectro se encuentra multiplicado por un factor de escala constante pero que variacutea de un armoacutenico a otro

A pesar de los efectos mencionados si el muestreo se ha efectuado

correctamente (teorema de muestreo) siempre podriacuteamos recuperar la sentildeal original analoacutegica mediante el filtro interpolador adecuado

65

323 CUANTIZACION O DIGITALIZACION

El proceso de cuantizacioacuten se encarga de traducir la amplitud (todaviacutea

analoacutegica) a un valor numeacuterico siguiendo un coacutedigo binario En la figura 33 se muestra un simple ADC que traduciriacutea la tensioacuten analoacutegica

ldquoVINrdquo a un valor numeacuterico representado por 2 bits

e

Figura 3 3- Esquema de un ADC de 2 bits VIN representa la tensioacuten de la sentildeal que deseamos cuantizar VRef s el voltaje de referencia L1 L2 y L3 son las salidas de los respectivos comparadores que es codificado en los

dos bits de salida B0 y B1 (Havskov y Alguacil 2003)

Como podemos observar se compara la tensioacuten de entrada con tres tensiones generadas a partir de la tensioacuten de referencia VRef Si la tensioacuten de entrada es mayor o igual que una de estas tensiones (pe la correspondiente a L2) tambieacuten seraacute mayor que las de menor valor por ello soacutelo hay 4 combinaciones o estados posibles para L1 L2 y L3 El codificador traduce estos cuatro estados posibles representaacutendolos en binario con dos bits

Aunque en nuestro ejemplo soacutelo hemos utilizado tensiones positivas el

cuantizador debe poder evaluar tanto voltajes positivos como negativos El problema presenta varias soluciones pe antildeadir otro ADC con referencia negativa o sumar a la sentildeal de entrada la mitad de la tensioacuten de referencia La codificacioacuten binaria se realiza en la mayoriacutea de los casos en complemento a dos representando asiacute tanto nuacutemeros positivos como negativos Para un convertidor de n bits obtenemos 2n-1 cuentas negativas y 2n-1 positivas (incluyendo el cero)

Muchos convertidores AD reales realizan ambos procesos en un solo circuito

integrado aunque algunos requieren un circuito ldquoSample and Holdrdquo para mantener la tensioacuten de la muestra inalterable mientras se realiza el proceso de cuantizacioacuten

324 RUIDO DE CUANTIZACION

La tensioacuten correspondiente al bit menos significativo (LSB) es el ldquocuantumrdquo o salto de tensioacuten entre dos valores binarios consecutivos

nFSVQ

2= (34)

66

siendo ldquonrdquo el nuacutemero de bits y ldquoVFSrdquo el fondo de escala desde el miacutenimo valor negativo al maacuteximo positivo

Al cuantificar en niveles discretos se comete un error de redondeo o

cuantizacioacuten La densidad de probabilidad del error es plana entre plusmnQ2 lo que representa un ruido blanco de varianza Q212 (Scherbaum 1996)

En la figura 34 se muestra el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con una

tensioacuten de referencia de 10 voltios en funcioacuten de la tensioacuten de entrada asiacute como el error cometido

Figura 3 4- Relacioacuten entre la tensioacuten de entrada y el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con tensioacuten de referencia de 10 voltios En la figura inferior se muestra el error siendo Q el valor de un cuantum (LSB)

33 EL CONVERTIDOR AD SIGMA-DELTA

La teacutecnica utilizada por los convertidores Sigma-Delta se basa en una integracioacuten continua y sobremuestreo (modulador) en combinacioacuten con filtros digitales paso-bajo

En la figura 35 se muestra el diagrama de bloques de un convertidor Delta-Sigma de

una etapa asiacute como la salida digital despueacutes del proceso de filtrado y decimacioacuten Los elementos baacutesicos son un sumador el integrador un ADC (de baja resolucioacuten

usualmente de 1 bit) y un DAC de 1 bit (convertidor digital-analoacutegico) El integrador funciona como un filtro paso bajo (en los convertidores reales

normalmente se componen de varias etapas) La componente DC de la salida del circuito sumador (amplificador diferencial) presenta un gran problema por lo que en realidad se disentildean como filtros paso banda con una frecuencia de corte pasa alta suficientemente baja (Havskov y Alguacil (2003) box 41)

El caso representado en la figura 35 se refiere a un ADC de plusmn1V de fondo de escala

empleando como sentildeal de entrada un sismo sinteacutetico de alta resolucioacuten (mayor de 22 bits) y suponiendo un muestreo de 8Kbitss para el modulador El convertidor DA de 1bit situado en el lazo de realimentacioacuten proporciona plusmn1V para un bit uno o cero respectivamente Ejemplos numeacutericos asiacute como una explicacioacuten completa del proceso pueden encontrarse en Havskov y Alguacil (2003 paacuteginas 90-92)

67

Circ

uito

Sum

ad

or

Inte

gra

do

rA

DC

1 b

it

DAC 1b

it

Filtr

os

dig

itale

s+

-

Entr

ad

aAn

aloacute

gic

aSa

lida

Dig

ital

Figura 3 5- Esquema de un convertidor Delta-Sigma de una etapa con un rango de conversioacuten de plusmn 1V yuna relacioacuten de decimacioacuten de 80

68

El filtrado digital se ha realizado en dos etapas con filtros FIR paso bajo de 50 puntos y una frecuencia de corte de ldquo08R fmrdquo donde ldquoRrdquo es el factor de decimacioacuten en cada etapa y ldquofmrdquo es la frecuencia de muestreo de la entrada al filtro La velocidad de muestreo finalmente obtenida es de 100 mps (factor de decimacioacuten total de 80)

Debe observarse que todas las sentildeales representadas en la figura son analoacutegicas

excepto las salidas del convertidor AD (ADC de 1 bit) y la correspondiente salida de la fase de filtrado y decimacioacuten Esta uacuteltima se ha escalado para representar la tensioacuten correspondiente en lugar del nuacutemero de cuentas al objeto de compararla con la entrada original

La resolucioacuten de la sentildeal de salida es de 66 bits algo superior a la teoacuterica (como

veremos) debido a que la fase de filtrado se ha efectuado utilizando la maacutexima resolucioacuten del ordenador

331 SOBREMUESTREO

La razoacuten sentildeal-ruido (SNR) de un conversor AD ideal viene dada por (Texas Instruments 1998)

761026)( +sdotasymp NdBSNRmax (35)

siendo N el nuacutemero de bits Ya que el ruido de cuantizacioacuten es independiente de la velocidad de muestreo

(Asch 2002) al sobremuestrear extendemos la potencia del ruido sobre un mayor ancho de banda Al filtrar la sentildeal sobre la banda de intereacutes eliminando el ruido en las frecuencias maacutes altas incrementamos la SNR

)(log10761026)( 10 kNdBSNRmax sdot++sdotasymp (36) Comparando las ecuaciones (35) y (36) es faacutecil deducir la relacioacuten entre el

incremento en resolucioacuten (nuacutemero de bits) y el factor de decimacioacuten En la figura 36 se ilustran ambos efectos

Figura 3 6- Reduccioacuten de la potencia de ruido en un sistema sobremuestreado y relacioacuten entre el incremento del SNR y el factor de decimacioacuten En la tabla se indican para los valores de ldquokrdquo sentildealados con ciacuterculos en la

figura los incrementos del SNR y del nuacutemero de bits sobre el sistema original (Asch 2002)

69

Como puede verse en la tabla de la figura en el caso de un valor de k=80 como el utilizado en el ejemplo anterior la resolucioacuten final teoacuterica seriacutea de 416 bits en lugar de los 66 bits mencionados

332 FILTROS ANTIALIASING FIR

Havskov y Alguacil (2003) muestran como los filtros antialiasing analoacutegicos con gran atenuacioacuten en la banda de rechazo necesarios con ADCrsquos de alta resolucioacuten son difiacuteciles de implementar La teacutecnica de sobremuestreo permite suavizar las restricciones impuestas a estos filtros Incluso el integrador de un ADC Sigma-Delta realiza funciones de filtro paso bajo pero la sentildeal sobremuestreada necesita de filtros antialiasing (loacutegicamente digitales) previos a la decimacioacuten

Cualquier filtro digital lineal y causal presenta una funcioacuten de transferencia en

el dominio de la transformada ldquozrdquo de la siguiente forma

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

++++++

=+

==

sum

sumK

K1

1

11

1

0

11)()()( (37)

donde siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo La correspondiente ecuacioacuten de diferencias viene dada por

[ ] [ ] [ ]sumsum==

minussdotminusminussdot=N

kk

M

jj knyajnxbny

10 (38)

Las ecuaciones (37) y (38) definen filtros realimentados denominados IIR

por tener una respuesta impulsiva infinita Si los coeficientes ldquoakrdquo son nulos filtros FIR la salida del filtro soacutelo dependeraacute de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (con una duracioacuten de M muestras)

Aunque los filtros FIR requieren un gran nuacutemero de coeficientes para obtener

respuestas con cortes abruptos presentan la ventaja de ser siempre estables Ademaacutes los filtros de fase lineal o nula son faacuteciles de implementar

Scherbaum (1996) sentildeala que las teacutecnicas usualmente utilizadas limitan el

nuacutemero de coeficientes de los filtros FIR a un maacuteximo de 100 Esta limitacioacuten hace que en la mayoriacutea de los casos la decimacioacuten se efectuacutee en varias etapas

La mayoriacutea de los ADCrsquos utilizan filtros FIR de fase lineal o fase cero pero

presentan el conocido fenoacutemeno de generacioacuten de artefactos precursores no siempre faacutecilmente identificables que pueden ser corregidos a posteriori (Scherbaum y Bouin 1997 Scherbaum 1997 [1] y [2]) Son los denominados filtros ldquoacausalesrdquo y su ecuacioacuten de diferencias (Havskov y Alguacil 2003) semejante a (38) es

[ ] [summinus

=

minussdot=minus1

02

M

jj

M jnxbny ] (39)

70

donde la salida no soacutelo depende de las muestras previas sino tambieacuten de muestras posteriores

333 EL CONVERTIDOR CS5323CS5322 DE CRYSTAL

El modulador analoacutegico CS5323 junto con el filtro digital CS5322 funcionan como un convertidor de alta resolucioacuten de 24 bits basados en la modulacioacuten Delta-Sigma (Crystal 1995)

El modulador CS5323 utiliza una arquitectura de 4ordm orden con un conversor

AD de 1 bit y sobremuestreo de 256 Kmuestras por segundo (frecuencia de reloj de 1024 MHz)

El CS5322 implementa 3 filtros FIR antialiasing de fase lineal que aplica en

cascada con la correspondiente decimacioacuten La salida se puede seleccionar para los siguientes periodos 16 8 4 2 1 05 y 025 milisegundos (DECA DECB y DECC del Switch S1)

En el disentildeo del prototipo se ha utilizado un esquema electroacutenico (en la figura

37 se muestra el circuito utilizado y el listado de componentes puede encontrarse en el apeacutendice A) siguiendo las recomendaciones y las especificaciones teacutecnicas del conversor asiacute como de la tarjeta de evaluacioacuten CDB5323 (Cirrus Logic 1998)

Se ha fijado la frecuencia de reloj en 1024 MHz seleccionaacutendose una

velocidad de muestreo de 125 mps (Swicth S1 DECA=1 DECB=0 y DECC=0) siendo el valor tiacutepico del rango dinaacutemico de 129 dB

Para la frecuencia de muestreo seleccionada el conjunto de filtros FIR

presentan una banda cuasi-plana hasta los 466 Hz (con un rizado inferior a 01 dB) y una frecuencia de corte (-3dB) de 515 Hz La banda eliminada se mantiene por debajo de ldquo-130 dBrdquo

La accioacuten de los filtros FIR presenta un retardo de grupo constante de 232

milisegundos (valor teoacuterico retardo de 29 muestras) que deberaacute ser corregido a posteriori (Crystal 1995)

El rango de conversioacuten (fondo de escala) es de plusmn10V (VREF = +10 V) con una

corriente de entrada de 1 mA en el pin 4 (IREF) del modulador analoacutegico CS5323 El circuito presenta ligeras modificaciones sobre el indicado por Cirrus Logic

(1998) Principalmente en lo que se refiere al control de las sentildeales de reinicializacioacuten (reset RST) y sincronismo (SYNC) necesarias para iniciar el proceso de conversioacuten

El conector de salida presenta las sentildeales correspondientes a los datos serie

(SOD) las sentildeales de reloj (SCLK y CLK) la sentildeal de dato disponible (DRDY) y las sentildeales de entrada mencionadas de reset y sincronismo

Se han incluido 4 puntos de test para las alimentaciones (puntos Tp1 a TP4) y

otros tantos para las sentildeales de salida ldquoSOD SCKL CLK y nDRDYrdquo)

71

++ R

5

R6

R7

R9

R10

R11

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

SENtilde

AL

R12

C10

+

C11

C12

C13

C14

C15

+C16

228

22

1510 5

U3

VA+

(+5V

)

Tp1

AG

ND

Vref

(10V

)T

p2

R8

VA-

(-5V

)

Tp3

C17+

C18

228

22

1510 5

U4

U5C

LK

J2

14 178

1 7814

C19

DECA

DECB

DECC

PWDN

HnS

CSEL

TDATA

U6

S2U

SEO

R

OR

CA

L

SID

nER

RO

R

RSE

L

nCS

Rn

W

R16

C20

R15

S1

C21

Tp4

VD

(+5V

)

U7

DG

ND

R17

R18

J3C22

R19

R14

R13

R20

C23RST

SYN

C

R21

+

C24

J4SOD

SCLK

____

__D

RD

Y

SYNCRST

+5V

+5V

SOD SC

LK

______DRDY

1 7814U8

1 7814CLK

Figura 3 7- Esquema electroacutenico del AD

72

Ademaacutes del retardo producido por los filtros FIR existe un retardo hardware en

las sentildeales presentes en el conector J4 de 8 ns para la sentildeal nDRDY y 16 ns para las sentildeales SCLK CLK y los datos serie SOD

La sentildeal nDRDY seraacute utilizada para la datacioacuten de la muestra por lo que hay

que tener presente que se encuentra invertida (loacutegica negativa) respecto a la original producida por el integrado CS5322 y tiene una duracioacuten de 234375 micros plusmn 25 ns

Como ya hemos mencionado el CS5322 se encarga de los procesos de filtrado

y decimacioacuten (figura 38) pudiendo encontrar los coeficientes de los 3 filtros FIR en Johnston (1996)

Como se aprecia en el esquema de filtrado el FIR 2 puede programarse para obtener diversos factores de decimacioacuten mientras que los FIR 1 y 3 presentan un factor de decimacioacuten fijo de 8 y 2 respectivamente El FIR 2 actuacutea hasta nueve veces de forma recurrente y decima los datos en un factor de dos en cada paso Los resultados son almacenados en 9 registros de 50 bits El FIR 3 actuacutea sobre el registro correspondiente para obtener la frecuencia de muestreo seleccionada situando su salida en el registro serie de salida de 24 bits

Asch (2002) analiza la pareja CS53215322 utilizada por los sistemas de

adquisicioacuten de Reftek y Guumlralp El modulador CS5321 es semejante al utilizado en este trabajo pero con un fondo de escala de plusmn5V Ademaacutes los sistemas de adquisicioacuten mencionados utilizan una frecuencia de reloj de 512 kHz

La respuesta de total de los filtros para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

utilizando un reloj de 1024 MHz puede encontrarse en las figuras 1 y 3 de las caracteriacutesticas teacutecnicas (Crystal 1995)

Figura 3 8- Diagrama de bloques de los filtros digitales FIR implementados en el CS 5322 (Johnston 1996)

73

34 ADQUISICIOacuteN DE DATOS POR EL PUERTO PARALELO

El puerto paralelo de cualquier PC consiste en 17 liacuteneas de sentildeales y 8 de masa Estas sentildeales se dividen en 3 grupos

bull Liacuteneas de control (4 liacuteneas) siempre de salida (visto desde el PC) bull Liacuteneas de estado (5 liacuteneas) son de entrada bull Liacuteneas de datos (8 liacuteneas 1 byte) originalmente de salida aunque actualmente

son de entrada-salida (dependiendo del modo seleccionado) Originalmente el puerto paralelo se disentildeoacute para el control de impresoras por lo que

las liacuteneas de datos eran uacutenicamente de salida (modo SPP) pero en 1994 se aprueba el estaacutendar IEEE 1284 que permite la bidireccionalidad del puerto Diversas resentildeas histoacutericas pueden encontrarse faacutecilmente por ejemplo en Yoson (2002) y en Warp Nine Engineering (2002)

Este estaacutendar presenta dos niveles (Texas Instruments 1999) compatibles con la

interface original El primero utiliza una configuracioacuten ldquoopen drainrdquo mientras que el segundo emplea la denominada configuracioacuten ldquototem-polerdquo que permite una mayor longitud de cable y velocidades maacutes altas

El estaacutendar define 5 modos de transferencia de datos ampliamente conocidos y que

pueden ser encontrados faacutecilmente nuevamente recomendaremos la descripcioacuten efectuada por Yoson (2002) y Warp Nine Engineering (2002)

De todos ellos hemos seleccionado el modo EPP (Enhanced Parallel Port) que

permite una transferencia de datos bidireccional a alta velocidad y es el recomendado Texas Instruments (1999) y Warp Nine Engineering (2002) para adquisicioacuten de datos

341 EL PROTOCOLO EPP

El protocolo EPP permite la transferencia bidireccional tanto de datos como de direcciones Cada transferencia se realiza en un solo ciclo del bus logrando velocidades de transferencia entre 500KB y 2MB por segundo (Warp Nine Engineering 2002) ya que el ciclo es controlado por hardware al contrario que en los puertos estaacutendar SPP (modo byte)

Yoson (2002) sentildeala que la direccioacuten del puerto EPP no puede ser la 3BCh ya

que eacutesta corresponde al antiguo puerto SPP y no puede proporcionar los registros necesarios

Ya que tarjeta ldquoembeddedrdquo utilizada PCM-4823 (PC monoplaca basado en

486) soporta todos los modos posibles configuraremos el puerto paralelo con la direccioacuten 378h la IRQ7 y modo EPP tipo 19 (totalmente compatible con IEEE 1284) desde el ldquosetuprdquo Los registros de este protocolo se indican en la tabla 3I

Los registros 5 a 7 son utilizados algunas veces por diversos moacutedulos y

pueden emplearse para implementar interfaces de 16 y 32 bits

74

Nombre Offset Modo RW Descripcioacuten SPP (datos) +0 SPPEPP W Estaacutendar SPP SPP (estado) +1 SPPEPP R Lee las liacuteneas de estado (entrada) de la interface SPP (control) +2 SPPEPP W Escribe el estado de las liacuteneas de control EPP (direccioacuten) +3 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de direcciones EPP (datos) +4 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de datos No definido +5 - +7 EPP No asignado Puede utilizarse para transferencias de 16 y 32 bits

Tabla 3 I - Definiciones de los registros utilizados por el protocolo EPP donde R= Lectura y W=escritura Debido a que en numerosos casos la nomenclatura de los pines del puerto se

refieren al protocolo SPP original en la tabla 3II se indica la correspondiente nomenclatura definida para el modo EPP

Sentildeal SPP Sentildeal EPP IO Comentarios

NSTROBE nWRITE Salida W=0 R=1 NAUTOFEED nDATASTB Salida Ciclo IO de datos en proceso cuando es baja NSELECTIN nADDRST Salida Ciclo IO de direcciones cuando es baja (Siempre alta) NINIT nRESET Salida Reset del perifeacuterico = 0 NACK nINTR Entrada Peticioacuten de interrupcioacuten generada por el perifeacuterico BUSY nWAIT Entrada Perifeacuterico listo para iniciar ciclo = 0 finalizar ciclo=1 D[81] AD[81] Bi-Dir Liacuteneas de datosdirecciones PE Usuario Entrada ----- SELECT Usuario Entrada ----- NERROR Usuario Entrada -----

Tabla 3 II - Definiciones de las sentildeales EPP Las negrillas indican las sentildeales que utilizaremos y las que comienzan por ldquonrdquo indican loacutegica negativa (activas cuando estaacuten bajas) ldquordquo Liacuteneas que pasan fiacutesicamente a

traveacutes de un inversor De los diversas formas de transferencia posibles soacutelo utilizaremos los ciclos de

lectura de datos por lo que algunas liacuteneas del puerto no seraacuten utilizadas Para iniciar un ciclo de lectura de datos es necesario que el perifeacuterico genere la

sentildeal de interrupcioacuten (ACK) y disponer de la subrutina ISR correspondiente El ldquohandshakerdquo del ciclo de lectura comienza cuando el PC recibe la peticioacuten

de interrupcioacuten y la ISR ejecuta el ciclo de Entrada-Salida (IO) sobre el puerto 4 (Tabla 3I) Las sentildeales que intervienen se muestran en la figura 39

Como se aprecia en la figura toda la transferencia de datos (1 byte) se realiza

en un solo ciclo del bus del PC Ademaacutes la transferencia se realiza de forma asiacutencrona adaptaacutendose al dispositivo maacutes lento de forma automaacutetica y por tanto la transferencia es transparente tanto al PC como al perifeacuterico

Debemos sentildealar que la sentildeal ldquonIORrdquo es interna al PC (generada por la CPU en

respuesta a la interrupcioacuten solicitada por el perifeacuterico) y no corresponde fiacutesicamente a ninguacuten pin del puerto paralelo

La sentildeal ldquonWRITErdquo del puerto EPP permanece alta durante toda la operacioacuten

indicando que el ciclo es de lectura Esta sentildeal podemos dejarla fija en alto ya que siempre realizaremos ciclos de lectura Asiacute mismo la sentildeal ldquonADDRSTBrdquo siempre permaneceraacute alta ya que nunca realizaremos un ciclo de lectura o escritura de direcciones

75

nIOR

nSTROBE(nWRITE)

nAUTOFEED(nDATASTB)

BUSY(nWAIT)

DATOS[18] DATOS VALIDOS

1 2 3 4 6

Figura 3 9- Diagrama de sentildeales durante un ciclo de lectura de datos del puerto EPP la nomenclatura se refiere al puerto SPP entre pareacutentesis la correspondiente al EPP 1) Comienzo del ciclo IO del puerto EPP 2) El PC pone nDATASTB a cero (operacioacuten de lectura en proceso) 3) El perifeacuterico pone en alto la sentildeal

nWAIT (datos vaacutelidos listo para finalizar ciclo) 4) El PC pone en alto nDATASTB (dato leiacutedo y aceptado) 5) Fin del ciclo IO del puerto 6) El perifeacuterico pone a cero nWAIT (listo para comenzar un ciclo)

342 LA INTERFACE SERIE-PARALELO

Utilizando las liacuteneas del conector ldquoJ4rdquo de la tarjeta AD (figura 37) podemos convertir los datos serie a paralelo El esquema utilizado se muestra en la figura 310 y el listado de componentes se adjunta en el apeacutendice A

En primer lugar utilizamos optoacopladores (U10 a U15) para aislar la tarjeta

interface de la conversioacuten AD Los circuitos ldquoSmith trigerrdquo (U16 y U17) son utilizados para conformar las sentildeales siguiendo un esquema anaacutelogo al utilizado en Cirrus Logic (1998)

La salida correspondiente a la sentildeal SCLK se encuentra invertida respecto a la

entrada en J5 por lo que el dato vaacutelido corresponderaacute al flanco de subida Sentildealar que originalmente el bit cambia en los flancos de subida del reloj (sentildeal CLK)

Mediante un flip-flop (U18) se sincronizan los flancos de la sentildeal nDRDY con

los de bajada de SCLK De esta forma el lanzamiento de los registros serie (U20 U21 y U22) sobre la salida paralelo se produciraacute justo despueacutes de que haya entrado el bit LSB (menos significativo)

Ademaacutes la sentildeal nDRDY se sincroniza con el siguiente flanco de subida antes

de generar la IRQ (utilizando el segundo flip-flop del integrado U18) con objeto de garantizar que los datos ya se hayan cargado en paralelo antes de producirse la peticioacuten de lectura

La IRQ se genera mediante otro flip-flop (U19) donde nDRDY actuacutea de reloj

Cuando llega el flanco de subida (datos cargados en el registro paralelo) se genera el pulso IRQ que se inyecta en el pin nACK que en este caso se activa por el flanco de subida

76

SOD

SCL

K

SYN

CR

ST +5V

+5V

____

__D

RD

Y

1 45

LSB

MSB

1 7814

17 8

14

CL

K

1

45

1 7814

1

4 5

1 7814

(+5V

)G

ND

1 7814

178 14

1

4 5

1 45

1 45

J5R22 R

23

R24

R25

R26

R27

R28

R29

R30 R31

U9

U10

U11U12

U13

U14

U15

U16

U17

U18

U19

U20

U21

U22

U23

U24

U25

U26

U27

U28 U

29 U30

U31

R32

R33

R34

R35

R36

R37 R

38 R39

C25

C26

C27

C28

C29

C30 C

31+++

+

++

C32

C33

C34

C35

C36

C37

C38

C39C

40

C41

C42

C43

C44

C45

C46

C47

C48

C49

C50

C51

C52 C53

C55

C56

C57

C58

C59

J7J8J9

J10

189 16

116

8

J6

9

1 11

11

1

1

1

1

1C

54

Figura 3 10- Esquema electroacutenico de la interface paralelo

77

Este pulso de interrupcioacuten se utiliza ademaacutes para cargar los datos paralelos en

los registros A de los transceptores (U23 U24 y U25) Asiacute mismo tras ser invertido carga la configuracioacuten inicial del contador (U27) ponieacutendolo a cero que seraacute utilizado para multiplexar los 3 bytes de datos sobre el puerto paralelo

El flanco de subida del pulso IRQ presenta un retardo maacuteximo de 238 micros

respecto al flanco de bajada la sentildeal nDRDY presente en el jumper J5 sin incluir el retardo del integrado 74ACT1284 (U29) que es de 25 ns como maacuteximo

El control del multiplexado se efectuacutea utilizando la peticioacuten de datos del PC

(sentildeal nDATASTB ver figura 39) por medio de un contador (U27) y un decodificador (U28) Paralelamente se genera la sentildeal nWAIT (pin 21 BUSY del puerto paralelo J10) como respuesta del perifeacuterico

Debido a que los registros serie-paralelo 74HC595 (U20 U21 y U22 de la

figura 310) son de tres estados podriacuteamos multiplexar los 3 bytes directamente seleccionando en cada momento el byte transferido y dejando los otros dos en alta impedancia Sin embargo al objeto de poder efectuar diversos tests (jumper J6 J7 J8 y J9) de funcionamiento hemos utilizado los transceptores con registro U23 U24 y U25

En cada ciclo de lectura se transfiere un byte (registro A del tranceptor

correspondiente) al bus de datos paralelo garantizando que en ninguacuten instante dos bytes puedan estar conectados simultaacuteneamente al puerto paralelo En la figura 311 se muestra la evolucioacuten de sentildeales indicaacutendose los eventos maacutes significativos asiacute como los integrados que intervienen en cada fase

Para evitar dantildeos en el puerto paralelo debemos cumplimentar las

especificaciones eleacutectricas seguacuten el estaacutendar IEEE 1284 (Yoson 2002) Para ello hemos utilizado dos transceptores (U29 y U30) de Texas Instruments que cumplen dicha norma

Como ya hemos mencionado en el punto anterior soacutelo hemos realizado el

ldquohandshakerdquo para ciclos de lectura EPP Para evitar dantildeos durante el arranque donde el puerto puede solicitar un ciclo de escritura (deteccioacuten de dispositivos) utilizaremos la sentildeal nWRITE (pin 1 nSTROBE del puerto paralelo) para poner en estado de alta impedancia los 3 shift-register (U20 U21 y U22) y conectar el puerto paralelo al registro B del transceptor U23

Finalmente se han incluido las componentes necesarias para reinicializar la

tarjeta AD por programa Para ello debemos generar los pulsos RESET y SYNC (figura 14 de Cristal 1995) a partir del pulso recibido por el pin 6 (nINIT) del conector J10 utilizando el flip-flop U17 y el registro de desplazamiento U31 Estas sentildeales se dirigen a la tarjeta AD a traveacutes del conector J5 utilizando optoacopladores de aislamiento (U14 y U15)

En la figura 312 se muestra el diagrama de tiempos para estos dos pulsos

78

CONECTOR J5

MSB LSB

nDRDY

SOD

SCLK

Shift-reg U20-U21-U22

35 ns max 40 ns max

MSB LSB

RCK

SER

SCK

130 ns

30-80 ns

Desplazamientoserie

Cargaparalelo

CLK1

Generacioacuten IRQ en U1920 ns 20 ns

CLR1

Sentildeal nAUTOFID (nDATASTB)pin 2 de J10

Respuesta PC a la IRQ7

20 ns 20 nsQ1 Sentildeal IRQ al pin 19 (ACK) de J10

Multiplexado de bytes en U23-U24-U25

CPAB

nPL (U27)8 ns

16 ns

Contador a cero (U27)

nE1 (U28) y CP (U27)

nO0 (U28) y G (U23)8 ns

nO1 (U28) y G (U24)

nO2 (U28) y G (U25)

nWAIT (BUSY pin 21 J10)24 ns

8 ns

24 ns

8 ns

24 ns

Contador a uno Contador a dos Contador a tres(sin efecto)

Carga registros A(U23-U24-U25)

Registro A (U23)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U24)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U25)al bus paralelo

Busesaislados

1ordm byte (MSB) 2ordm byte 3ordm byte (LSB)

nAUTOFID(nDATASTB)

238 us max

n

Figura 3 11- Esquema de la evolucioacuten de las sentildeales por la interface serie-paralelo indicaacutendose los retardos y eventos maacutes significativos Debe observarse que la escala de tiempos es aproximada

representando por espacios en blanco intervalos indeterminados donde la situacioacuten no cambia La omenclatura se refiere a la utilizada en la hoja de especificaciones correspondientes a cada integrado (el

prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa)

Pin 6 de J10 (nINIT)

CLK2 (U19)

CLR2 (U19)

SER (U31)

SCK (U31)

RCK (U31)13 ns

Oa (U31)20 ns

13 ns

33 ns

Oc (U31) 20 ns

CONECTOR J5

RST103 ns

SYNC

CLKgt20ns

gt20ns

Figura 3 12- Generacioacuten de pulsos de reset y sincronismos para el convertidor AD

79

Hay que sentildealar que tanto la tarjeta AD como la de interface se pueden

simplificar reduciendo ampliamente el nuacutemero de componentes y por tanto el consumo Como ya se ha mencionado en este prototipo se han introducido componentes adicionales con el objeto de efectuar diversas pruebas intermedias tanto de los moacutedulos como de los programas

Ademaacutes hay que sentildealar que la adaptacioacuten a una tarjeta de 3 componentes no

implica triplicar el nuacutemero de integrados ya que mucha de la circuiteriacutea necesaria seriacutea comuacuten a los tres canales En lo que se refiere a la lectura del puerto paralelo la ISR deberiacutea leer nueve bytes en lugar de los 3 correspondientes a un canal

343 EL PC Y LOS PROGRAMAS DE CONTROL

El PC utilizado es el PCM-4823 (Advantech 1999) con 32 MB de memoria RAM con sistema operativo Linux (Red Hat 62)

Se trata de una tarjeta ldquoembeddedrdquo con procesador 486 y que dispone de 2

puertos serie bus PC104 un conector para floppy disk un puerto paralelo con capacidad EPPECP un bus IDE para disco duro conector para LCD puerto de red Ethernet un puerto de infrarrojos conector para teclado y ratoacuten y conector para pantalla SVGA

El disco duro tiene una capacidad de 10 GB mayor que la soportada por la

tarjeta por lo que se han hecho tres particiones La primera de 2 GB donde se encuentra el sistema operativo y los programas la segunda de 76 GB que se monta en el sistema de directorios durante el arranque se reserva para datos y la tercera particioacuten de 78 MB de ldquoswaprdquo necesaria en todos los sistemas Linux

Como ya se ha mencionado se ha seleccionado en el BIOS (ldquosetuprdquo) el puerto

paralelo con la direccioacuten base 0x378h la IRQ7 modo ECPEPP y puerto EPP tipo 19 (nivel 2 de la IEEE 1284)

Pero antes de comenzar a utilizar el puerto debemos asegurarnos que se

encuentra correctamente configurado utilizando los registros de la tabla 3I y que se describen con detalle en la tabla 3III

DATOS (Offset +4) CONTROL (Offset +2) ESTADO (Offset + 1) Nordm Bit Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin

7 DATO 7 17 No usado -- BUSY 21 6 DATO 6 15 No Usado -- ACK 19 5 DATO 5 13 Enab Bi-dir -- PE 23 4 DATO 4 11 Enab IRQ ACK

line -- SELECT 25

3 DATO 3 9 nSLCTINI 8 nERROR 4 2 DATO 2 7 nINIT 6 nIRQ -- 1 DATO 1 5 nAUTOFD 2 Reservado -- 0 DATO 0 3 nSTROBE 1 Time-out(1) --

Tabla 3 III- Registros del puerto paralelo EPP indicando el pin correspondiente del conector de la PCM-4823 (caso de que exista la sentildeal fiacutesica) y utilizando la nomenclatura estaacutendar SPP (1) El bit 0 del registro de estado se activa cuando se produzca un ldquotime-outrdquo de aproximadamente 10 micros (este bit se reserva en el modo SPP) es decir si el perifeacuterico no responde antes de que transcurra este tiempo el sistema finaliza la transferencia Como

en ocasiones anteriores el prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa y los pines marcados en negrita pasan a traveacutes de un inversor (liacuteneas fiacutesicamente invertida respecto a su valor en el registro)

80

Ademaacutes de los registros indicados existen otros asociados al protocolo ECP

De ellos soacutelo nos interesa el llamado ECR (registro de control extendido) con una direccioacuten de Base+0x402h y que es utilizado por todos los modos para fijar la forma en que operaraacute el puerto Para el modo EPP este registro debe estar en ldquo0100XXXXrdquo (MSB primero) Una descripcioacuten completa de estos registros se puede encontrar en Esquitino (1999)

Durante el arranque y en el espacio del nuacutecleo (sistema operativo) se instala el

driver ldquosyspprdquo (disentildeado en el ROA) mediante un ldquoscriptrdquo que ejecuta la instruccioacuten de Linux ldquoinsmod sysppordquo Mediante este comando se antildeade este moacutedulo al nuacutecleo del SO inicializa el puerto y el perifeacuterico (la tarjeta AD ver figura 312)

La inicializacioacuten del puerto paralelo consiste en fijar el modo de operacioacuten EPP

(escribiendo ldquo0100XXXXrdquo en el ECR) e inicializar el perifeacuterico (escribiendo ldquoXXXX0000rdquo en el registro de control)

Una vez inicializado el perifeacuterico el driver queda activado poniendo el registro

de control en ldquoXXX00100rdquo Debemos sentildealar que en este estado el puerto no responderaacute todaviacutea a las posibles interrupciones generadas por la tarjeta AD

Cuando el sistema arranca y en el espacio de usuario se lanza el programa de

adquisicioacuten ldquoadqsisrdquo de forma automaacutetica La primara tarea que se realiza es la apertura del driver del puerto paralelo alistaacutendolo para su normal funcionamiento (ldquoXX110100rdquo en el registro de control)

A partir de este momento cada vez que llega una interrupcioacuten el driver leeraacute

el dato del puerto paralelo mediante tres ciclos de lectura (1 byte) consecutivos asiacute mismo interroga al sistema para datar la muestra Ambos datos se almacenan en un buffer circular con capacidad para almacenar 30000 datos (muestras de 3 bytes y el instante)

Cada 10 segundos el programa de adquisicioacuten vaciacutea el buffer y antildeade los

datos al fichero abierto en cada instante Aunque cada muestra es datada soacutelo se guarda el instante de la primera muestra del fichero correspondiente

Ya hemos mencionado que el sistema opera bajo Linux (Red Hat versioacuten 62)

que permite un control de las interrupciones mejor que los sistemas basados en Windows o el antiguo MS-DOS En este sistema cualquier interrupcioacuten seraacute atendida antes de 10 micros lo que es esencial para la datacioacuten de las muestras y sincronizacioacuten del sistema En los sistemas basados en Windows no se tiene un control preciso del retardo producido por el sistema antes de atender una interrupcioacuten presentando una resolucioacuten que puede estar en el orden de varias centeacutesimas de segundo lo que lo hace poco adecuado para mantener el sincronismo y la datacioacuten de muestras

En la datacioacuten hay que tener presente que existe un retardo hardware (ya

mencionado) de 238micros los 10micros maacuteximos debido a la interrupcioacuten y los 232 milisegundos de retardo provocados por los filtros FIR

81

Por tanto el instante de la muestra tenderemos que corregirlo por 232029 ms con un error del orden de 10micros debido a la incertidumbre del tiempo de interrupcioacuten Pero este error es un orden inferior a la incertidumbre del sistema de sincronismo como veremos y puede ser despreciado

En la figura 313 se muestra el diagrama esquemaacutetico de todo el proceso de

adquisicioacuten

ARRANQUE

CONFIGURAPUERTO EPP

RESETPERIFERICO

ABRE DRIVERSYSPP

LECTURA DATOSDRIVER

ALMACENODATOS BUFFER

SALVO DATOSFICHERO (sad dts)

15000MUESTRAS

NO

SI

ESPACIO KERNEL

CARGA MODULO SYSPP

ESPACIO USUARIO

EJECUCION ADQSYS

Figura 3 13- Esquema del proceso de adquisicioacuten de datos

Paralelamente a los procesos descritos se ejecutan otros procesos como el ejecutado desde el nuacutecleo del sistema operativo de sincronismo la salida de adquisicioacuten (al presionar Crtl- C) etc

El formato de ficheros utilizado es el mismo que el empleado por la red de

corto periodo del ROA (fichero sad de datos y fichero dts de informacioacuten) almacenando cada uno 5 minutos de datos En un futuro proacuteximo se emplearaacute el formato miniSEED al igual que las estaciones de la red VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

En cuanto a las comunicaciones en este prototipo se emplea internet (la tarjeta

dispone de Ethernet 10100) pudiendo copiar datos ver el estado de los procesos etc Desde una estacioacuten de trabajo en la estacioacuten central se actualiza constantemente una copia de los datos cada 10 minutos con objeto de procesar los datos en tiempo cuasi-real

Estaacute previsto contemplar comunicaciones viacutea radio-moacutedem y moacutedem-

telefoacutenico una vez cambiado los formatos a miniSEED y en la actualidad se estaacute construyendo el segundo prototipo de 3 canales maacutes simplificado

82

En cuanto a la transmisioacuten de datos continua se estaacuten desarrollando los

programas para ecualizar en tiempo real los datos y decimarlos a 20 mps En este nuevo disentildeo se contempla salvar los canales de 125 mps por disparo y los canales de 20 mps de forma continua siguiendo la misma filosofiacutea que la utilizada por las estaciones de banda ancha de la RED VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

35 SINCRONISMO Y BASE DE TIEMPOS

Una de las necesidades importantes en los sistemas de adquisicioacuten es el mantenimiento de una buena referencia de tiempo En la figura 31 se indicaron las dos opciones seguidas por diversos sistemas de adquisicioacuten comerciales la primera se basa en efectuar el control de tiempo en el propio digitilizador mientras que la segunda corriente lo hace en el PC

Nuestro disentildeo se basa en esta segunda filosofiacutea utilizando el desarrollo de un

sistema preciso realizado en la seccioacuten de hora del ROA que es el laboratorio primario de tiempo y frecuencia en Espantildea

Este sistema utiliza la sentildeal del pulso por segundo ldquoppsrdquo generada por el GPS (se ha

elegido el Oncore UTC por las altas prestaciones en tiempo) como IRQ 11 ( pin 4 del conector PC104) y los mensajes del GPS se reciben a traveacutes del puerto serie COM1

Este sistema de sincronismo actuacutea como un PLL software sobre el reloj del sistema

mediante un ldquoparcherdquo que modifica al nuacutecleo (kernel) de Linux El estaacutendar de cualquier PC (tambieacuten de maacutequinas SUN y alfa entre otras) utilizan

un divisor de frecuencia programable en funcioacuten del sistema operativo para generar las marcas de tiempo ldquoticksrdquo de la IRQ0 (en Linux y sistemas multitarea la frecuencia es de 100 Hz mientras que en sistemas basados en DOS es de 182 Hz)La placa CPU mantiene dos registros contadores uno de segundos y otro de microsegundos por lo que cada vez que se recibe un ldquotickrdquo se produce el incremento correspondiente (10000 micros en Linux y 54945 micros para sistemas operativos basados en DOS) En la figura 314 se muestra un esquema del funcionamiento

OSCILADORA CRISTAL

DIVISORFRECUENCIA

CONTADORSEGUNDOS

CONTADORMICROSEG

IRQ0

TO

Figura 3 14- Esquema de funcionamiento del contador de una placa CPU de PC ldquoTordquo es el intervalo entreldquoticksrdquo

83

El parche del nuacutecleo compara las marcas de tiempos (ldquoticksrdquo) con el pps (IRQ11)

Cuando se recibe el pps se registra el valor del contador de micros calculaacutendose la diferencia de frecuencia y el offset Este caacutelculo se realiza sobre ventanas de datos filtrados que van de 16 segundos (ajuste grueso al principio) hasta 256 segundos (ajuste fino una vez que el sistema se estabiliza) El filtro utilizado es de medianas de 3 puntos ( Jefe Servicio de Hora comunicacioacuten personal) evitando asiacute grandes correcciones producidas por ldquospikesrdquo que pudiesen introducir fuertes fluctuaciones

La correccioacuten se realiza variando el periodo entre ldquoticksrdquo de acuerdo con la siguiente

foacutermula

TfTT ppmof ∆+∆+= (310)

donde ldquoTfrdquo es el periodo entre ticks ajustado ldquoTordquo es el teoacuterico ldquo∆fppmrdquo es la diferencia de frecuencia en partes por milloacuten (coincide numeacutericamente con el nordm de micros) y ldquo∆Trdquo es el offset de tiempo en micros

Debe observarse que esta correccioacuten es aplicada por software es decir es el

incremento que se aplica al contador de microsegundos cada vez que se recibe un ldquotickrdquo no actuando sobre la frecuencia de batido del oscilador

La correccioacuten por frecuencia (∆fppm) se aplica de forma inmediata al ser calculada

mientras que la correccioacuten por ldquooffsetrdquo (∆T) se realiza de forma gradual para que no haya saltos en la escala de tiempos lo que generariacutea incertidumbre en la datacioacuten Es decir la primera hace que la frecuencia del contador de microsegundos se enclave con el batido del pps mientras que la segunda correccioacuten las pone en fase

En definitiva este programa (parche) realiza las misiones de un PLL pero no

comprueba si la hora es la correcta o no Para ello se utilizan los mecanismos que proporciona el programa del protocolo NTP (aunque no se use la red)

El ldquodemoniordquo de NTP trata de sincronizar la maacutequina con alguna referencia externa

pero soacutelo actuacutea sobre el contador de segundos mientras que programas tales como TARDIS o DIMENSION4 actuacutean sobre los dos contadores mencionados lo que perjudicariacutea al funcionamiento del PLL software realizado

Por otro lado NTP puede proporcionar la informacioacuten de los mensajes del GPS

(posicioacuten nordm de sateacutelites) necesaria para comprobar la calidad de la referencia de tiempos y conocer si el sistema tiene o no referencia externa en caso de fallo del GPS Asiacute mismo incorpora rutinas de inicializacioacuten del GPS muy uacutetiles cuando se traslada el sistema a una nueva posicioacuten alejada de la inicial (cambios de emplazamiento) lo que permite un raacutepido ldquostart uprdquo al GPS

36 LA FUENTE DE ALIMENTACION

Todo el conjunto que compone la estacioacuten siacutesmica digital disentildeada toma corriente de dos bateriacuteas en serie (24 V) que pueden ser recargadas mediante un regulador desde paneles solares o bien por un cargador conectado a la red eleacutectrica

84

Este primer prototipo se ha disentildeado para operar con transmisioacuten por Ethernet disponiendo en su emplazamiento (Estacioacuten SFS) de alimentacioacuten eleacutectrica 220Vac 50Hz Cada una de las tarjetas presenta necesidades diferentes por lo que es necesario disponer de las fuentes necesarias

bull plusmn5V para la alimentacioacuten analoacutegica de la tarjeta AD bull +10V para la tensioacuten de referencia del conversor AD bull +5V para la alimentacioacuten digital de las tarjetas AD e interface bull +5V para alimentacioacuten de la PCM-4823 ( 2 A tiacutepico) y para el GPS Algunas son de igual valor pero es preferible mantenerlas aisladas dependiendo de

las especificaciones requeridas en cada caso y evitando que eventuales caiacutedas por demanda de corriente no influyan en otras partes del circuito

Aunque se podriacutean generar todas estas tensiones utilizando 1 uacutenica bateriacutea y

convertidores dc-dc no se ha considerado para evitar interferencias tal y como recomienda la hoja de caracteriacutesticas teacutecnicas del CS5323 (Cristal 1995) En caso de utilizarlas deberaacuten operar por debajo de 48kHz minimizando el efecto de las mencionadas interferencias si se utiliza un convertidor dc-dc sincronizado con la frecuencia de reloj de 1024 MHz

Futuras versiones utilizando el CS5321 (con referencia +5V) simplificaraacuten las

necesidades de alimentacioacuten y por tanto el disentildeo de la fuente a partir de una bateriacutea En la figura 315 se muestra el disentildeo de la fuente de alimentacioacuten (el listado de

componentes se indica en el apeacutendice A)

+

-

+

-

Bateriacuteas12V

D1

D2

D3

D4

D5

D6

+

+

+

+

+

+

+

C60

C61

C62

C63

C65

C64

C66

+C67

C68 C69

C70 C71

C72

C73 C74

U32

U33

U34

U35

U36

(-5V)VA-

(+5V)VA+

ALIMENTACIONANALOGICA

DEL CONVERSORAD

(10V)VRef

TENSION DEREFERENCIA

(CONVERSOR AD)

(+5V)VD

ALIMENTACIONDIGITAL

(CONVERSOR AD)

(+5V)Vo

ALIMENTACIONPCM-4823 GPS

eINTERFACE IEEE

Figura 3 15- Esquema de la fuente de alimentacioacuten

85

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87

88

CAPITULO 4

LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjeta conversora AD 90

422 Pruebas de la interfase paralelo y programas de adquisicioacuten 93

423 Pruebas del sistema de sincronismo 93 43 La calibracioacuten parameacutetrica 95

431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96

432 Medida de la frecuencia propia 98

433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104

436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114

89

41 INTRODUCCION En los dos capiacutetulos anteriores hemos desarrollado las diversas componentes que

integran la estacioacuten de campo digital comenzando por el sensor hasta la placa CPU utilizada (PC monoplaca PCM-4823)

Pero para poder correlacionar correctamente los datos registrados con el movimiento

real del suelo debemos caracterizar todas las componentes del sistema asiacute como comprobar su correcto funcionamiento y analizar la incertidumbre de los distintos paraacutemetros lo que permitiraacute una mejor explotacioacuten de los datos

Con este fin se han efectuado diversas pruebas y calibraciones de las diversas

tarjetas disentildeadas que podemos dividir en dos grandes grupos

bull Pruebas de funcionamiento del sistema digital y sincronismo bull Calibracioacuten del instrumento (componente analoacutegica)

En el Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando se encuentran

instaladas actualmente en el mismo emplazamiento (coacutedigo de estacioacuten USGS ldquoSFSrdquo) una estacioacuten siacutesmica VBB con sistema de adquisicioacuten Quanterra y sensor STS-2 una estacioacuten analoacutegica de la red de corto periodo del ROA y una estacioacuten de largo periodo lo que nos ha permitido comparar los registros obtenidos por el sistema desarrollado con todas ellas comprobando las mejoras introducidas y la calidad de sus registros

42 PRUEBAS DE FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA AD Englobaremos dentro del sistema AD todo el desarrollo involucrado desde el

instante en que la sentildeal analoacutegica procedente del sistema preamplificador es digitalizada a intervalos regulares de 8 milisegundos (125 mps) hasta su almacenamiento en un fichero incluyendo el sistema de datacioacuten

421 LA TARJETA CONVERSORA AD

En primer lugar debemos conocer la relacioacuten entre tensioacuten y nuacutemero de cuentas

digitales De acuerdo con las especificaciones teacutecnicas del conversor CS532223 (Crystal 1995) eacuteste presenta un fondo de escala de plusmn10 voltios dando el resultado de la conversioacuten en 24 bits lo que significa que la relacioacuten buscada seriacutea de 1192 microVcuenta

Sin embargo tomando los valores dados en la tabla 4 de las mencionadas

especificaciones la conversioacuten es de 1907 microVcuenta Esta diferencia se debe al hecho de que el fondo de escala de la entrada no se corresponde con el maacuteximo nuacutemero de cuentas que pueden representarse mediante 24 bits Esto es comuacuten en conversores de este tipo cuya etapa de salida es un filtro numeacuterico

Para comprobar la linealidad el fondo de escala y la razoacuten entre el nuacutemero de

cuentas y tensioacuten hemos inyectado mediante un generador de ondas sentildeales conocidas con diversa amplitud medidas previamente en un osciloscopio

90

Esta prueba se realizoacute tanto sin utilizar el registro de ldquooffsetrdquo del CS5322 y utilizaacutendolo por lo que ademaacutes permite calcular la componente de continua introducida por el propio conversor

En la figura 41 se muestran los resultados obtenidos para ambos casos y los

ajustes de la escala

Figura 4 1- Ajuste de la conversioacuten Analoacutegico-Digital efectuada utilizando el registro de ldquooffsetrdquo delCS532223 y sin utilizarlo El eje abcisas se extiende entre los liacutemites en que podemos representar las

tensiones de entrada con 24 bits (saturacioacuten del conversor)

A partir de los datos obtenidos se ha estimado que el factor de conversioacuten es de

1906 microVcuenta coincidiendo con las especificaciones Los valores de ldquooffsetrdquo estimados sin embargo son superiores a los sentildealados

en las especificaciones teacutecnicas -400 mV (-210239 cuentas digitales) cuando no se utiliza la correccioacuten por ldquooffsetrdquo y 28 mV (1512 cuentas) en el caso de utilizar la correccioacuten

La linealidad de la conversioacuten se mantiene dentro del 12 en ambos casos

siendo algo mejor cuando se efectuacutea la correccioacuten por ldquooffsetrdquo que se reduce hasta 11

Debe observarse que la propia incertidumbre de la medicioacuten de la tensioacuten

analoacutegica (eje de abcisas que se estima en el orden del 1) debida a las precisiones de los equipos de medida disponibles puede ser la causante de este alto valor de

91

continua La utilizacioacuten de equipos maacutes precisos podriacutea resultar en una ligera mejora de la estimacioacuten del ldquooffsetrdquo y de la linealidad ya que los valores resentildeados son los maacuteximos calculados

Para poder medir el rango dinaacutemico del conversor se ha cortocircuitado la

entrada analoacutegica registraacutendose el ruido generado por la propia electroacutenica asociada a la entrada de sentildeal del conversor AD (ver figura 37) En la figura 42 se muestra los resultados obtenidos tomando como referencia el fondo de escala de 10 voltios

Figura 4 2- Espectro de ruido respecto al fondo de escala de 10 V promediado para ventanas de 4086puntos (32688 segundos) En el graacutefico se puede observar la interferencia de los 50 Hz de la red

introducidos por la fuente de alimentacioacuten utilizada

Como se puede observar en la figura el ruido generado por el propio conversor

se mantiene por debajo de 160 decibelios para frecuencias superiores a 16 Hz mientras que en el rango de frecuencias inferiores se detecta un exceso de ruido debido al ldquooffsetrdquo Si eliminamos la componente de continua (simplemente restando la media de los registros) el ruido en esta banda de bajas frecuencias se mantiene inferior a ndash120dB permaneciendo por debajo de los ndash130 decibelios a partir de 005 Hz Esto representa un margen dinaacutemico en la banda de intereacutes (01-50 Hz) algo superior al especificado 129 dB para la frecuencia de muestreo de 125 mps

Hay que destacar que en la figura se aprecia un pico de ruido de 50 Hz debido

a que la fuente de alimentacioacuten utilizada se conectoacute a la red eleacutectrica produciendo pequentildeas interferencias Auacuten asiacute eacuteste es inferior a -130 dB

92

422 PRUEBAS DE LA INTERFACE PARALELO Y PROGRAMAS DE

ADQUISICIOacuteN Las siguientes pruebas efectuadas fueron superadas con eacutexito

bull Carga y apertura del driver ldquosyspprdquo (ver figura 313)

bull Prueba de disparo de la IRQ 7 (pin nACK del puerto paralelo) comprobaacutendose la velocidad real de muestreo por medio de la datacioacuten de cada una de ellas Los intervalos entre muestras obtenidos a partir de la datacioacuten muestran errores que llegan a alcanzar varias centenas de microsegundos respecto a su valor teoacuterico de 8 ms Estos son debidos a que el sistema presenta un retardo variable a la hora de atender la interrupcioacuten Este retardo es funcioacuten de la carga de trabajo del PC en el instante de llegada de la peticioacuten de interrupcioacuten (IRQ 7)

bull Lectura de datos del puerto EPP Esta prueba consistioacute en introducir valores binarios conocidos en las liacuteneas de datos utilizando el jumper J6 y los pines J7 a J8 de la interface serie-paralelo (figura 310) comprobando su correcta lectura e interpretacioacuten del programa de adquisicioacuten

bull Digitalizacioacuten de sentildeales conocidas Para efectuar esta prueba se inyectaron sentildeales sinusoidales de amplitud y frecuencia conocida directamente a la entrada del convertidor comprobando posteriormente el resultado de la digitalizacioacuten

Ademaacutes de estas pruebas se realizaron medidas de retardo en la transmisioacuten de

los datos a traveacutes de las placas AD e interface serie-paralelo (como se mostroacute en la figura 311) Este retardo ldquohardwarerdquo debe ser utilizado para corregir el instante de datacioacuten Adicionalmente hay que corregir el instante de datacioacuten por los 232 ms de retardo de grupo (Crystal 1995)

Auxiliados por la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la

Armada de San Fernando (laboratorio primario de calibracioacuten de tiempo y frecuencia de Espantildea) se midioacute el retardo entre la generacioacuten del pulso DRDY del CS5322 y el flanco de subida de la IRQ7 resultando ser de 23760 micros plusmn 12 ns

423 PRUEBAS DEL SISTEMA DE SINCRONISMO

El sistema de sincronismo (punto 35 del capiacutetulo anterior) utiliza el pps

generado por el GPS para mantener el tiempo del sistema dentro de las precisiones necesarias

En la figura 43 se muestran las diferencias entre el pps y la hora leiacuteda en el

sistema Se observa que incluso en los periodos de mayor actividad (incluyendo las interrupciones de la red de aacuterea local producidas por los protocolos de red y no por los programas de adquisicioacuten) las diferencias se mantienen por debajo del milisegundo

93

sis

Figura 4 3- Diferencias de tiempos observadas entre los ldquoppsrdquo generados por del GPS y los tiempos del tema Ademaacutes se muestra la correccioacuten en frecuencia expresada en partes por milloacuten (numeacutericamente igual

al nuacutemero de micro s segundo sumando de la ecuacioacuten (310))

Las diferencias de tiempo entre la hora del sistema y el pps muestran picos

esporaacutedicos que llegan a alcanzar los 700 microsegundos siendo debidas al retardo del sistema operativo en atender la interrupcioacuten del pps (IRQ 11) en los periodos de gran actividad

La correccioacuten en frecuencia en partes por milloacuten coincide numeacutericamente con

el valor de los microsegundos del segundo sumando de la ecuacioacuten (310) y permanece praacutecticamente inalterada a pesar de la grandes oscilaciones lo que se debe al filtro de medias utilizado en su caacutelculo

Debemos indicar que la curva correspondiente a la correccioacuten en frecuencia no

parte del origen como cabriacutea esperar debido a que el sistema llevaba varios diacuteas funcionando antes de realizar la prueba mostrada Es decir la frecuencia ldquosoftwarerdquo del sistema ya se encontraba esclavizada de forma estable a la de referencia (pps)

Para estudiar el comportamiento del sistema de sincronismo hemos utilizado

las recomendaciones de la UIT (1994) sobre la medida de la estabilidad en frecuencia y en el tiempo estimando tanto la desviacioacuten de Allan modificada ldquoσx(τ)rdquo como el maacuteximo error en un intervalo de tiempo ldquoMTIE (τ)rdquo ambas representadas en la figura 44

94

osdees

y q

la reacouacutende

43 LA La

intervien Po

Figura 4 4- Estudio de la estabilidad en tiempo presentando la desviacioacuten de Allan modificada yel error maacuteximo en un intervalo de tiempo (MTIE)

La desviacioacuten de Allan modificada nos indica el valor eficaz de las

cilaciones en torno a la referencia que podemos esperar se produzcan en un terminado intervalo de tiempo mientras que el MTIE representa el maacuteximo valor perado (pico a pico) de estas oscilaciones

Por tanto podemos decir que el error eficaz en la datacioacuten es mejor que 35 micros

ue el error maacuteximo pico a pico no superaraacute 14 ms Finalmente se simuloacute el fallo del GPS (suprimiendo la antena) para comprobar

estabilidad en frecuencia A partir de los datos obtenidos de las diversas pruebas lizadas (simulaciones de fallo durante 5 10 15 20 y 30 minutos) hemos

mprobado que el sistema garantiza una precisioacuten mejor que un milisegundo icamente durante los 15 primeros minutos contados a partir del instante de fallo l GPS

CALIBRACION PARAMETRICA

calibracioacuten parameacutetrica consiste en la medida de cada una de las constantes que en en la respuesta del sistema (ecuacioacuten 212)

r tanto debemos medir los siguientes paraacutemetros

95

bull Impedancia de carga serie (RL y C) Aunque se han utilizado componentes de pequentildea tolerancia (1 para la resistencia y 5 para el condensador) debemos conocer de forma exacta la impedancia vista por el sensor paralelo de la impedancia de carga con la de entrada del preamplificador

bull La frecuencia propia del sensor Mark L4-C cuyo valor nominal es de 1 Hz

bull El amortiguamiento en circuito abierto (028 nominal)

bull La resistencia interna y el coeficiente de autoinduccioacuten de la bobina

bull La constante del generador o transductancia El uacutenico paraacutemetro que interviene en la respuesta y que supondremos conocido es la

masa tomando el valor dado por el fabricante para el sensor utilizado (Mark L4C de 5500Ω masa de 9780 gramos y Gcal = 430 dinasamperio)

431 MEDIDA DE LA IMPEDANCIA DE CARGA RC-SERIE

Para la medida de la impedancia RC-serie se han utilizado dos canales de la

tarjeta AD DT-322 de 16 bits de resolucioacuten programada para una velocidad de muestreo de 100 mps El esquema del circuito empleado se muestra en la figura 45

Mediante un generador de ondas se inyectan sentildeales sinusoidales de amplitud conocida al circuito preamplificador (impedancia de carga incluida) a traveacutes de una resistencia auxiliar de 1005 KΩ Se registran digitalmente tanto la tensioacuten en bornas del generador ldquoVgrdquo (canal 0) como en los terminales de la impedancia que se desea medir ldquoVsrdquo (canal 1) tal y como se indica en la figura

La impedancia de entrada viene determinada por la siguiente ecuacioacuten

auxsg

sin R

VVVZminus

= (41)

Las ondas registradas en ambos canales se ajustan tanto en frecuencia como

en amplitud y fase (procedimiento explicado en el capiacutetulo 6 punto 625) de forma que aplicando la ecuacioacuten (41) obtendremos medidas de la impedancia compleja

Raux

Zin

Generadorondas Circuito

I

Canal 0 Canal 1

Figura 4 5- Esquema del circuito utilizado para la medida de impedancias de entrada de un circuito

96

Pero esta expresioacuten debe ser corregida por dos problemas presentes en la

propia medida En primer lugar el ldquocanal 1rdquo presenta un retardo constante respecto al ldquocanal 0rdquo lo que implica un incremento lineal de la fase medida Este problema ha sido tratado entre otros por Stich et al (2001) al efectuar la localizacioacuten relativa de ldquomultipletesrdquo en la serie de Almeriacutea de 1993-1994

Por otro lado la impedancia calculada debe ser corregida por la que presenta el

propio ldquocanal 1rdquo en paralelo con la que presenta el circuito

bull Retardo del ldquocanal 1rdquo La medida del desfase se efectuoacute por un procedimiento similar al esquema

descrito en la figura 45 pero conectando ambos canales directamente al generador Tras ajustar la frecuencia la amplitud y la fase de las ondas registradas

obtenemos el desfase entre ambos canales es decir el retardo del ldquocanal 1rdquo respecto del ldquocanal 0rdquo de la tarjeta utilizada En la figura 46 se muestran los resultados obtenidos y el ajuste

Figura 4 6- Retado entre los canales de la tarjeta de adquisicioacuten DT 322 El retardo entre el ldquocanal 1rdquo conectado a la entrada del circuito cuya impedancia se quiere medir respecto al ldquocanal 0rdquo conectado a

la fuente de alimentacioacuten es de 5 ms

Del ajuste de los datos obtenidos resulta un retardo de 5ms plusmn 01 micro s que debe

ser corregido antes de efectuar los caacutelculos de impedancia

bull Impedancia del ldquocanal 1rdquo La impedancia del canal se midioacute utilizando el esquema de la figura 45 y

utilizando como resistencias de carga de 10KΩ y 1MΩ En ambos casos se observoacute que la impedancia del canal es muy alta y puede ser despreciada no introduciendo

97

variaciones de fase apreciables a muy altas frecuencias mayores a 30 Hz la fase es de 025 grados por lo que puede despreciarse

bull Caacutelculo de la impedancia RC-serie con preamplificador

Siguiendo nuevamente el mismo procedimiento descrito hemos conectado la

impedancia de carga (RC serie) en paralelo con el circuito preamplificador Como ya hemos discutido en el punto 281 el efecto de la impedancia de

entrada del circuito preamplificador sobre la impedancia de carga del sensor (RC serie) es praacutecticamente nulo

A partir del ajuste de los datos figura 47 hemos obteniendo para la resistencia

de carga un valor de 956plusmn001 KΩ y para el condensador de 204plusmn01 microF concordando con las tolerancias de cada elemento

43

Figura 4 7- Impedancia de entrada del circuito preamplificador e impedancia de carga RC serie esdecir la impedancia total vista por el sensor

2 MEDIDA DE LA FRECUENCIA PROPIA La mediada de la frecuencia propia o del periodo libre por medio de sentildeales

sinusoidales aplicadas por la bobina auxiliar conduce a error debido al efecto de acoplamiento magneacutetico entre las bobinas principal y auxiliar (Alguacil 1986)

98

Alguacil (1986) determina la impedancia equivalente del sismoacutemetro cargado

con una resistencia de carga ldquoRcrdquo vista desde sus terminales de salida

2223

2223

)2()2()2()2(

2

2

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

co ttt

iii

ssssss

RZωωωξωξωωωξωξ

++++++

++++++= (42)

donde ldquoRirdquo es la resistencia interna ldquoLrdquo la autoinduccioacuten ldquoRtrdquo es la suma de la resistencia de carga y la interna ldquoGrdquo la constante de transduccioacuten ldquoξordquo el amortiguamiento a circuito abierto y ldquoωordquo la frecuencia angular propia del sensor

En el caso de que podamos despreciar la autoinductancia frente a la resistencia

total la ecuacioacuten anterior se simplifica (Alguacil 1986)

22

22

)2()2(

2

2

oooRMG

oooRMG

t

ico ss

ssR

RRZt

i

ωωξωωξ

+++

+++asymp (43)

La impedancia dada por la ecuacioacuten (43) se vuelve real (fase nula) a la

frecuencia propia por ello eligiendo una resistencia de carga alta podemos determinar el periodo libre por inyeccioacuten de sentildeales sinusoidales por la bobina principal y observar cuando la entrada y la salida estaacuten en fase

Este procedimiento ha sido utilizado entre otros por White (1970) y Donato

(1971) utilizando el puente de Maxwell y un osciloscopio Mitronovas y Wielandt (1975) utilizan la observacioacuten de la curva de Lissajous

producida en un osciloscopio para la medida de la fase Alguacil (1986) indica que la precisioacuten obtenida para la frecuencia propia por

utilizacioacuten de este meacutetodo puede ser algo mejor que el 1 Debe observarse que parte del error se debe al hecho de utilizar la ecuacioacuten (43) aproximada en lugar de la original (42) donde la impedancia no es puramente real a la frecuencia propia

Utilizando el mismo procedimiento que el explicado en el punto anterior para

la medida de la impedancia de carga hemos obtenido la impedancia de salida del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 1016 MΩ

Aunque igualmente engorroso que los meacutetodos indicados nuestro

procedimiento presenta la ventaja de no utilizar ni un puente de Maxwell que debe ser balanceado previamente ni osciloscopio facilitando enormemente los ajustes

Por otro lado la frecuencia de las sentildeales sinusoidales inyectadas es medida

con gran exactitud mediante el ajuste que explicaremos en el capiacutetulo 6 mejorando la precisioacuten dada por el propio generador de ondas

En la figura 48 se muestran los resultados obtenidos asiacute como el ajuste de las

ecuaciones (42) y (43)

99

Figura 4 8- Impedancia del conjunto sensor y resistencia de carga (1016 MΩ ) vista desde sus terminales de salida En la figura se muestran ademaacutes los ajustes obtenidos para de las ecuaciones (42) y (43)

Graacuteficamente la fase nula corresponde a una frecuencia de 12573 Hz

mientras que el valor obtenido por ajuste de la ecuacioacuten (42) es de 12570 Hz Debe observarse que al haber utilizado una resistencia de carga alta la aproximacioacuten dada por la ecuacioacuten (42) es vaacutelida hasta unos 5 Hz A partir de esta frecuencia el error en fase comienza a ser apreciable

Por ajuste de la ecuacioacuten (42) a los datos medidos hemos obtenido todos los

paraacutemetros del sensor y que se relacionan en la tabla 4I

Paraacutemetro Valor Error Error Rel Cte Transduccioacuten G (Voltms) 266 plusmn1 05 Resistencia interna Ri (Ω ) 5458 plusmn8 01 Autoinductancia L (henrios) 35 plusmn01 34 Amort Circ abierto ξo 0203 plusmn0003 14 Frec Propia fo (Hz) 1257 plusmn0005 04

Tabla 4 I- Valores de los paraacutemetros del sensor Mark L4-C obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (42) a partir de los datos medidos de impedancia (figura 48)

El error en la estimacioacuten de la autoinductancia es elevado debido a que su

efecto soacutelo se manifiesta apreciablemente a muy altas frecuencias y difiere ampliamente de su valor nominal de 605 henrios

100

433 MEDIDA DEL AMORTIGUAMIENTO

Mitronovas y Wielandt (1975) Alguacil (1986) y Rodgers et al (1995) entre

otros utilizan la inyeccioacuten de pulsos de corriente por la bobina principal para la medida de la frecuencia propia y el amortiguamiento

Alguacil (1986) sentildeala que la respuesta al escaloacuten para un sistema con pequentildeo

amortiguamiento (resistencia de carga elevada) no difiere si se toma en cuenta la autoinduccioacuten o no Ademaacutes para sistemas con poco amortiguamiento se produciraacuten oscilaciones apreciables que permiten medir con mayor exactitud la frecuencia propia

La respuesta a un escaloacuten podemos obtenerla a partir de la funcioacuten de

transferencia dada por la ecuacioacuten (26) obteniendo

)1sin(1

)( 2

2teaGtu o

t

o

e o ξωξω

ξω minusminus

= minus (44)

donde ldquoGerdquo es la transductancia efectiva ldquoardquo la aceleracioacuten equivalente producida por el escaloacuten y ldquoξrdquo el amortiguamiento efectivo

Si llamamos ldquo∆trdquo a la diferencia de tiempo entre los instantes en que la

respuesta cruza por cero en el mismo sentido y siendo ldquoDrdquo el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos consecutivos obtenemos

2

222

22

22

)()2()2(

tDD

D

o ∆+

=

+=

πω

πξ

(45)

En caso de que el amortiguamiento sea 07 o mayor es difiacutecil medir el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos y se puede realizar entre un maacuteximo y un miacutenimo sin maacutes que sustituir en la ecuacioacuten (45) el teacutermino ldquo2πrdquo por ldquoπrdquo (Alguacil 1986)

Siguiendo este procedimiento y utilizando el esquema indicado por Rodgers et

al (1995) hemos registrado la respuesta en el caso de una resistencia de carga de 6804KΩ (figura 49)

La estimacioacuten del amortiguamiento y de la frecuencia propia a partir de las

ecuaciones (45) presentan el inconveniente de que la presencia de ruido dificulta las medidas tanto de los cruces por cero como del decremento logariacutetmico Por ello se ha realizado un ajuste de la ecuacioacuten (44) por miacutenimos cuadrados una vez linealizada

Debemos considerar que incluso en ausencia de ruido la resolucioacuten temporal

se encuentra limitada por el periodo entre muestras (ldquoTsrdquo) aunque podemos mejorarla por interpolacioacuten de los datos en las proximidades de los cruce por cero

101

0 05 1 15 2 25 3 35 4-1500

-1000

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Tiempo (segundos)

Cue

ntas

dig

itale

sRESPUESTA A UN ESCALON

Datos ObservadosAjuste ec (44)

D = 17344

08272 s

Mo

Figura 4 9- Respuesta al escaloacuten del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 6804 KΩ straacutendose el ajuste de la ecuacioacuten (44) y la medida del decremento logariacutetmico y el intervalo entre dos

cruces por cero de igual sentido consecutivos

Debido a que el instante en que se produce el escaloacuten presenta la misma incertidumbre temporal (ldquoTsrdquo) hemos modificado la ecuacioacuten (44) introduciendo este paraacutemetro como una de las incoacutegnitas a determinar

Partiendo de los valores nominales hemos iterado el ajuste por miacutenimos

cuadrados de la ecuacioacuten (44) linealizada hasta alcanzar el miacutenimo error cuadraacutetico medio Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 4II

fo ξef toEc (45) 12541 02661 05000 Ec (44) 12540plusmn00001 02661plusmn00001 04983plusmn00001

Tabla 4 II- Valores obtenidos para el amortiguamiento efectivo y la frecuencia propia por ajuste de la ecuacioacuten (44) y por medida del intervalo entre cruces por cero y del decremento logariacutetmico El

paraacutemetro ldquotordquo indica el instante en que se produce el escaloacuten y como era de esperar difiere del valor teoacuterico en menos de un intervalo entre muestras ldquoTsrdquo

Debemos observar que el error en la medida del intervalo entre los cruces por

cero de un intervalo de muestreo (001 segundo) se traduce en un error del orden de 005 Hz en la estimacioacuten de la frecuencia propia Adicionalmente hay que antildeadir el error debido a la estimacioacuten del decremento logariacutetmico por ello este procedimiento por medida directa no es aconsejable obtenieacutendose mejores resultados mediante el ajuste de la respuesta

102

434 MEDIDA DE LA TRANSDUCTANCIA

Aunque teoacutericamente podemos calcular el valor de la constante de transduccioacuten

y del amortiguamiento a circuito abierto a partir de los resultados obtenidos (Rodgers et al 1995) es preferible utilizar el meacutetodo propuesto por Mitronovas y Wielandt (1975) para obtener una mejor precisioacuten

))(()( icoefice RRRRK +minus=+= ξξξ (46)

donde ldquoξerdquo es el amortiguamiento eleacutectrico ldquoξefrdquo el amortiguamiento efectivo y ldquoKrdquo una constante proporcional al cuadrado de la transductancia

Alguacil (1986) utiliza un procedimiento similar efectuando una regresioacuten

lineal de la ecuacioacuten del amortiguamiento efectivo sobre los valores obtenidos para diversas resistencias de carga

)(2

2

icooef RRM

G+

+=ω

ξξ (47)

En la figura 410 se muestran los resultados del ajuste de esta ecuacioacuten

Figura 4 10- Medida de la constante de transduccioacuten y del amortiguamiento mecaacutenico (a circuitoabierto) por ajuste de la ecuacioacuten (47)

El amortiguamiento a circuito abierto obtenido por este meacutetodo es de 0200 plusmn 0002 (09) algo maacutes impreciso que el obtenido en el punto 432 mientras que la constante de transduccioacuten es de 2676 plusmn 07 Vms (026)

103

435 MEDIDA DE LA AMPLIFICACION

Una vez determinadas todas las constantes del sensor soacutelo nos resta medir con

precisioacuten la amplificacioacuten del sistema preamplificador para poder determinar la respuesta total del sistema (ecuacioacuten (221) o su versioacuten simplificada (222))

Para ello hemos estimado su respuesta por comparacioacuten de las sentildeales

sinusoidales de entrada y salida del circuito preamplificador y filtro antialiasing Los resultados se indican en la tabla 4III

Ganancia seleccionable Frec Corte (Hz) Amortiguamiento

9706 31323 101111 80004plusmn003 12plusmn04 Tabla 4 III- Paraacutemetros de respuesta del circuito preamplificador incluyendo el filtro antialiasing

(ecuaciones (215) y (220))

Para los valores de ganancia soacutelo se han representado las cifras significativas

siendo el error inferior a 0001 en todos los casos Como puede apreciarse el amortiguamiento presenta un gran error debido a que las medidas se han efectuado a frecuencias mucho maacutes bajas a la de corte del filtro

436 RESPUESTA DEL SENSOR CON IMPEDANCIA DE CARGA

A partir de los paraacutemetros estimados en los puntos anteriores podemos generar

la respuesta del sensor cuando se conecta a su salida la impedancia de carga (RC serie) utilizando la ecuacioacuten (212)

En la figura 411 se muestran las respuestas a partir de los datos obtenidos por

ajuste de la frecuencia propia (punto 432) y la correspondiente si utilizamos los resultados de la medida del amortiguamiento (punto 433) y de la transductancia (punto 434)

La diferencia maacutexima obtenida entre ambas es de 013 dB en amplitud y de

062 grados en fase Por tanto la eleccioacuten del meacutetodo de calibracioacuten no es criacutetica Aunque efectuar ambos procedimientos aumenta el nuacutemero de pruebas en el

laboratorio si elegimos los paraacutemetros con menor error obtendremos una respuesta maacutes exacta (ver figura 411) aunque las diferencias entre todas ellas son muy pequentildeas

Se observa la existencia de una pequentildea resonancia en 1418 Hz (calculada a

partir del anaacutelisis de los polos y ceros obtenidos) no prevista en el disentildeo original (punto 255) y que la frecuencia de corte es de 0868 Hz algo superior a la de disentildeo de 064 Hz Este hecho se debe en gran medida a la alta frecuencia propia del sensor mucho mayor (25) que la nominal de 1 Hz

Para este sensor la impedancia de carga (RC serie) produce un aumento del

ancho de banda en algo maacutes del 30

104

44

bc

p

Figura 4 11- Respuesta del sensor de prueba con impedancia de carga RC serie utilizando diversosvalores de los paraacutemetros

La ecuacioacuten utilizada (212) en la estimacioacuten de la respuesta puede ser

aproximada por sus polos dominantes En la tabla 4IV se muestran la ganancia y los polos y ceros obtenido para el caso de utilizar los paraacutemetros con menor error

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-17067 (plusmn 001) (-73093 e5)

0 (doble) -51 (plusmn 01)

-495 (plusmn 006) -3177 (plusmn 0003) plusmn 556 (plusmn008) j

-42827 (plusmn01)

Tabla 4 IV- Ganancia polos y ceros de la respuesta del sensor con impedancia de carga El polo indicado con asterisco puede despreciarse por estar mucho maacutes alejado del eje imaginario que los polos dominantes (en caso de que no se desprecie para el

caacutelculo de la respuesta se debe utilizar la ganancia indicada entre pareacutentesis y con un asterisco)

LA BOBINA DE CALIBRACION La determinacioacuten de la respuesta por inyeccioacuten de sentildeales armoacutenicas a traveacutes de la

obina de calibracioacuten ha sido utilizado entre otros por Giner et al (1992) para la alibracioacuten de la red de microsismicidad de Alicante

Kim y Ekstroumlm (1996) estiman la respuesta por inversioacuten del transitorio producido

or la inyeccioacuten de pulsos por esta bobina auxiliar

105

Alguacil (1986) sentildeala que el acoplamiento entre las bobinas principal y auxiliar

induce a errores en la respuesta del sistema Steck y Prothero (1989) proponen su utilizacioacuten en la calibracioacuten por medio de

inyeccioacuten de sentildeales binarias aleatorias pero corrigiendo la respuesta por el mencionado acoplamiento

Nosotros hemos seguido el procedimiento indicado por Giner et al (1992) pero

corrigiendo la respuesta obtenida por las medidas del efecto de acoplamiento realizadas previamente

Los resultados mostrados en la figura 412 indican un decaimiento de la respuesta a

partir de unos 12 Hz no siendo corregido totalmente por las medidas del acoplamiento entre bobinas en parte debido a que han sido realizadas con el sensor invertido (masa bloqueada fuera de su posicioacuten de reposo)

Por otro lado el uso de la bobina de calibracioacuten presenta el inconveniente de que

debemos suponer conocida la constante de transduccioacuten de esta bobina lo que puede llevar a resultados poco exactos

Sobre los datos corregidos por acoplamiento entre bobinas hemos ajustado una

funcioacuten de transferencia (ecuacioacuten (213)) con tres polos (uno real y dos complejos conjugados) y tres ceros reales (uno doble en el origen y otro sobre el eje real negativo) Los resultados se muestran en la tabla 4V

au

Figura 4 12- Respuesta observada del sensor con impedancia RC serie de carga utilizando la bobina xiliar Se muestran los valores medidos para el acoplamiento entre bobinas la respuesta observada y la

corregida y la respuesta estimada por ajuste de la ecuacioacuten (213)

106

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-132 (plusmn 2) 0 (doble) -27 (plusmn 2) -343 (plusmn 02) -32 (plusmn 02) plusmn 55 (plusmn 01) j

Tabla 4 V - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (213) a los datos corregidos por el acoplamiento entre la bobina auxiliar y

principal La frecuencia de corte para este sensor incluyendo la impedancia de carga es de

0868 Hz algo mayor a la esperada (0648 Hz) tomando los valores nominales Esto se debe a la que la frecuencia propia del sensor es como hemos visto del orden del 25 superior a la nominal de 1 Hz

Asiacute mismo se observa una ligera resonancia en 1426 Hz (calculada a partir del

anaacutelisis de polos y ceros) con una ganancia de unos 3 dB mayor que la correspondiente para altas frecuencias

45 LA CALIBRACION EMPIRICA La calibracioacuten empiacuterica no presupone ninguacuten modelo para la respuesta del

instrumento sino que uacutenicamente presupone que el sistema es causal lineal e invariante en el tiempo o al menos invariante en el tiempo que dura la calibracioacuten

Para los sistemas lineales e invariantes en el tiempo la funcioacuten de transferencia viene

determinada por la relacioacuten de la transformada de Laplace de la salida (funcioacuten respuesta) a la correspondiente de la entrada (funcioacuten excitadora) bajo la suposicioacuten de que todas las condiciones iniciales son cero (Ogata 1980)

El principal problema al que nos enfrentamos para efectuar la calibracioacuten empiacuterica

es por tanto el conocimiento preciso de la sentildeal de entrada (velocidad del suelo) Pavlis y Vernon (1994) desarrollan una teacutecnica de calibracioacuten por comparacioacuten de

los datos de ruido siacutesmico registrados por dos sensores suficientemente proacuteximos siendo conocida la respuesta de uno de ellos y que describimos a continuacioacuten

El espectro de un sismograma ldquosi(t)rdquo registrado por el instrumento ldquoirdquo se relaciona

con el la velocidad del suelo ldquoe(t)rdquo mediante la siguiente ecuacioacuten

)()()()( ωωωω EATS iii sdotsdot= (48)

donde ldquoTirdquo es la respuesta en velocidad del sismoacutemetro ldquoirdquo ldquoAirdquo es la correspondiente del sistema AD y ldquoErdquo es el movimiento (velocidad) real del suelo

Si dos sensores se situacutean muy proacuteximos para poder suponer que el movimiento del

suelo es el mismo para ambos la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos es

)()()()(

)()()(

12

21

2

1

ωωωω

ωωω

ASAS

TTZ

sdotsdot

== (49)

Si del instrumento ldquo2rdquo conocemos la respuesta podremos obtener la del otro por

107

)()()( 21 ωωω TZT sdot= (410)

que es independiente de la sentildeal ldquoErdquo que se utilice Pavlis y Vernon (1994) obtienen buenos resultados tomando como sentildeal el ruido

siacutesmico y sentildealan los principales problemas para la estimacioacuten de la respuesta del instrumento que se desea calibrar

El primer problema que nos podemos encontrar es la componente DC debida al

efectos de los amplificadores y al convertidor AD La forma maacutes sencilla de eliminarla es simplemente restando la media del registro pero debe tenerse presente que la longitud de cada ventana debe ser mucho mayor que el periodo maacutes grande que podamos registrar (en el caso de sensores de banda ancha STS2 es de 100 segundos)

El segundo problema se refiere a la estimacioacuten de los espectros de la sentildeal El factor

maacutes criacutetico es la ventana elegida para su estimacioacuten Pavlis y Vernon (1994) utilizan una ventana ldquo4πrdquo con forma de campana La eleccioacuten de este tipo de ventana se debe a que proporciona una caiacuteda aproximada de 100 dB fuera de su ancho de banda

Finalmente el tercer gran problema se refiere a la estimacioacuten de la respuesta entre

ambos instrumentos (ecuacioacuten (49)) En primera aproximacioacuten podriacuteamos estimarla efectuando la media de los espectros obtenidos para cada una de las ventanas Sin embargo es preferible efectuar una media ponderada para reducir los efectos de espuacutereos en los datos

sum

sum

=

=

sdot= M

jj

M

jjj

w

ZwZ

1

1)(

)(ˆω

ω (411)

donde los coeficientes ldquowjrdquo son los pesos asignados a la estimacioacuten ldquojrdquo

Pavlis y Vernon (1994) utilizan el siguiente estimador robusto de forma iterativa

(hasta tres veces consecutivas)

bull Inicialmente estiman la respuesta entre ambos instrumentos como la mediana de las partes reales e imaginarias

bull En la estimacioacuten de los coeficientes soacutelo se considera el moacutedulo de los

residuos )(ˆ)()( ωωω jjj ZZr minus=

bull Consideran como escala de error del proceso la distancia intercuantil dada

por 44

3 NN rrSIQ minus= Es decir entre el 75 y el 25 de la distribucioacuten de los residuos

bull Finalmente estiman los pesos de la ecuacioacuten (411) mediante la siguiente

foacutermula

108

)(242

)exp(

34

)(

LnLnSddrx

ew

IQIQ

IQjj

xj

j

minus===

minus= minus

σσ

αα

(412)

siendo ldquoαrdquo el Neacutesimos cuantil de la distrubucioacuten de Rayleigh )2(2 NLn

Siguiendo esta teacutecnica hemos situado el sensor de corto periodo a calibrar junto al

ldquoStreckeisen STS-2rdquo (a unos 75 cm) de la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo cuya respuesta se conoce con precisioacuten Si tenemos presente ademaacutes que la respuesta de los instrumentos de banda ancha presentan una respuesta plana en un mayor ancho de banda que los de corto periodo podemos estimar el movimiento del suelo por inversioacuten de su registro y por tanto conocer la entrada (funcioacuten excitadora) para el sistema de corto periodo

El cuadrado de la magnitud de la coherencia (MathWorks 2000) entre dos sentildeales

viene dada por

)()()(

2211

212

12 ωωωSS

SC

sdot= (413)

donde ldquoS12rdquo es la densidad espectral cruzada y ldquoC12rdquo es un nuacutemero (entre 0 y 1) que proporciona una medida de la correlacioacuten entre las dos sentildeales a la frecuencia angular ldquoωrdquo

Esta definicioacuten difiere de la utilizada por Pavlis y Vernon (1994) para estimar la

bondad del procedimiento

xx

rrxx

SSS minus

=2γ (414)

donde ldquoSxxrdquo y ldquoSrrrdquo son las potencias de la salida y de los residuos respectivamente

Como hemos mencionado la misioacuten de los pesos de la ecuacioacuten (411) es la de

reducir el efecto de espuacutereos en los datos Si alguno de los registros contiene alguacuten espuacutereo eacuteste afectaraacute a la estimacioacuten de su espectro y por tanto a la correspondiente respuesta entre ambos instrumentos Pero en este caso la coherencia definida por la ecuacioacuten (413) entre ambos disminuiraacute

Pazos y Alguacil (2000) aplicaron la coherencia dada por la ecuacioacuten (413) como

funcioacuten de peso para calibrar las estaciones de corto periodo de la red ROA obteniendo respuestas con el mismo orden de precisioacuten que utilizando los pesos descritos en Pavlis y Vernon (1994)

Los resultados obtenidos por ambos meacutetodos utilizando los datos de ruido

registrados durante maacutes de 2 horas se muestran en la figura 413 El ajuste de la respuesta se realizoacute siguiendo el meacutetodo de Pazos y Alguacil (2000) sobre los datos con una coherencia mayor del 90

109

0

10

20

30

40

50CALIBRACION EMPIRICA

Vm

s-1 (

dB)

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Pavlis y Vernon (1994)Pazos y A lguacil (2000)Respues ta es timada Filtros FIR

Interferencias iquest

Figura 4 14- Respuesta observada por comparacioacuten de los registros de ruido siacutesmico entre la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo y el sistema desarrollado siguiendo el meacutetodo descrito por Pavlis y Vernon (1994) y el propuesto por Pazos y Alguacil (2000) Se muestra ademaacutes la respuesta estimada por ajuste de una funcioacuten de transferencia con tres ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejos conjugados)

En la figura 414 se muestra la coherencia estimada por la ecuacioacuten (413) para uno de los

registros de ruido utilizados

1 0- 1

1 00

1 01

0 3

0 4

0 5

0 6

0 7

0 8

0 9

1

F r e c u e n c ia ( H z )

Coh

eren

cia

Figura 4 13- Coherencia (ecuacioacuten 413) de uno de los registros de ruido utilizados en la estimacioacuten (ecuacioacuten 411)de la respuesta entre ambos instrumentos (corto periodo y STS2)

110

Como se aprecia en la figura la coherencia es superior al 90 en la banda que se

extiende desde 03 hasta algo maacutes de 15 Hz Pavlis y Vernon (1994) obtienen una mejor coherencia a altas frecuencias al

comparar el ruido registrado por los sensores GS-13 y L-28 pero debemos recordar que utilizan una definicioacuten diferente (ecuacioacuten 414) Sin embargo al comparar dos sensores horizontales L-28 con una separacioacuten de un metro (similar a la utilizada en nuestro experimento) obtienen una coherencia muy baja para las altas frecuencias

Los resultados del ajuste de una funcioacuten de transferencia de tercer orden con tres

ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejo conjugados) se muestran en la tabla 4VI

GANANCIA(V(ms-1) CEROS POLOS

-1349 (plusmn 03) 0 (doble) -144 (plusmn 017) -1931 (plusmn 003) -34 (plusmn 014) plusmn 542 j (plusmn 007)

Tabla 4 VI - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la una funcioacuten de transferencia de tercer orden

Como ya mencionamos para frecuencias inferiores a 03 Hz y para las superiores a

15 Hz los registros de ruido no presentan una alta coherencia A bajas frecuencias el ruido del sensor (punto 210) es el causante de la peacuterdida de coherencia mientras que a alta frecuencia (a partir de unos 40 Hz) se debe a la actuacioacuten de los filtros FIR de los sistema de adquisicioacuten (tanto del Quanterra de la estacioacuten de banda ancha como de los filtros FIR del CS5322) Adicionalmente se observa una pequentildea interferencia en torno a 25 Hz debido a la fuente de alimentacioacuten (onda rectificada) ya que en estos experimentos no se utilizaron bateriacuteas

Pavlis y Vernon (1994) observan tambieacuten desacuerdo entre las respuestas teoacuterica y

la observada a partir de unos 10 Hz atribuyeacutendolo a un efecto de distinto acoplamiento mecaacutenico y tal vez a influencia de modos propios de vibracioacuten del pilar Creemos que estos efectos requeririacutean un estudio maacutes en detalle

En la figura se observa al igual que en los meacutetodos anteriores una resonancia en

1418 Hz mientras que la frecuencia de corte es de 0858 Hz

46 COMPARACIOacuteN DE RESULTADOS Y DE LOS REGISTROS En los puntos anteriores hemos discutido varios meacutetodos de calibracioacuten del sensor

La calibracioacuten parameacutetrica proporciona resultados precisos pero requiere la utilizacioacuten de amplio material de laboratorio y numerosas pruebas La utilizacioacuten de la bobina auxiliar precisa corregir por el efecto de acoplamiento entre bobinas pero para estimarlo debemos bloquear la masa invirtiendo el sensor por lo que las correcciones a altas frecuencias se subestiman Finalmente el meacutetodo empiacuterico uacutenicamente requiere disponer de un sensor bien calibrado pero presenta la limitacioacuten de que la respuesta se subestima a partir de 10 oacute 15 Hz por falta de coherencia entre ambas salidas

111

En la figura 415 se representan las respuestas obtenidas por los tres meacutetodos descritos En el caso de la respuesta parameacutetrica se representa uacutenicamente la correspondiente a los paraacutemetros obtenidos con menor error

obsmanla d

calideb

perde con

resoaux

la b

0

10

20

30

40

50RESPUESTAS OBTENIDAS

Vm

s-1 (

dB)

Respues ta para el s ismo de SanlucarBobina AuxiliarCalibracion EmpiricaCalibracion Parametrica

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuecnia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Figura 4 15- Comparacioacuten de la respuesta parameacutetrica con la empiacuterica y la obtenida por medio de labobina de calibracioacuten Se presenta la respuesta en amplitud estimada a partir del sismo de Sanluacutecar de

Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 mb=37

Al comparar las respuestas instrumentales correspondientes a los tres meacutetodos

ervamos que para frecuencias superiores a la resonancia la respuesta parameacutetrica se tiene por encima de las otras dos en el orden de tres decibelios Algo menos acusada es iferencia en fase que se mantiene siempre inferior a seis grados

Por otro lado la respuesta empiacuterica es similar a la obtenida utilizando la bobina de

bracioacuten Las diferencias en amplitud son inferiores a 05 dB y en fase se mantienen por ajo de 4 grados

Los tres meacutetodos presentan praacutecticamente los mismos polos complejos conjugados

o hay grandes diferencias en la ubicacioacuten del polo real y el cero real no nulo En el caso la calibracioacuten parameacutetrica existe una cancelacioacuten praacutectica mientras que esta sideracioacuten no puede efectuarse en los otros dos meacutetodos

Tanto la calibracioacuten parameacutetrica como la empiacuterica presentan una frecuencia de

nancia de 1418 Hz siendo algo mayor (1426 Hz) en el caso de uso de la bobina iliar

La frecuencia de corte es del orden de 086 Hz en los tres casos (0868 en el caso de

obina auxiliar y la calibracioacuten parameacutetrica y 0858 Hz para la empiacuterica)

112

En la figura se presenta ademaacutes la estimacioacuten de la respuesta instrumental a partir de los registros de un sismo de Sanluacutecar de Barrameda Para este caso la fuente siacutesmica se encuentra a unos 40 km de distancia por lo que ambos sensores se pueden considerar situados en el mismo punto Como se aprecia la calibracioacuten empiacuterica presenta un mejor acuerdo con esta estimacioacuten por lo que la consideramos maacutes realista

La utilizacioacuten de la bobina auxiliar situacutea el polo y el cero real (no nulo) en posiciones

claramente diferentes a la empiacuterica pero las diferencias en las respuestas (tanto en fase como en amplitud) es pequentildea pudiendo ser utilizado como procedimiento alternativo

Por otro lado los paraacutemetros obtenidos mediante las teacutecnicas parameacutetricas son muy

precisos a excepcioacuten de la autoinductancia pero se calculan sin que el sensor se cargue con la impedancia ldquoRC serierdquo La respuesta teoacuterica con el sensor cargado con la impedancia RC serie parece no ajustarse a las estimaciones calculadas sobre datos reales El modelo utilizado carece de capacidades paraacutesitas que estariacutean en serie con la impedancia de carga disminuyendo la parte capacitiva efectiva Aunque no se muestra en la figura hemos simulado la respuesta parameacutetrica pero con una capacidad menor (135 microF ) coincidiendo praacutecticamente con la respuesta empiacuterica errores inferiores a 05 dB en amplitud y a 2ordm en fase

El hecho de que el modelo no contemple esta posible capacidad paraacutesita podriacutea

justificar el pequentildeo valor obtenido para la autoinductancia que por otra parte se encuentra mal determinada debido a que su efecto se aprecia principalmente a muy alta frecuencia

-1

0

1x 10

4 SISMO DE SANLUCAR DE BARRAMEDA DEL 18072003

SFS

(VBB

)

-4

-2

0

2

4x 10

4

RC

ser

ie

20 40 60 80 100 120 140-1000

0

1000

T iem po en segundos

SFS

(CP)

Figura 4 16- Registros filtrados paso bajo (12 Hz) del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del diacutea 18 de Julio de 2003 a las 21232150 horas UTC mb=37 En la parte superior se muestra el registro de la estacioacuten de Banda Ancha SFS en el centro el correspondiente al sistema descrito en esta tesis y en la parte inferior el registro de la estacioacuten de corto periodo SFS situada a unos 25 metros de las anteriores El eje de ordenadas

muestra el nuacutemero de cuentas digitales

113

Finalmente en la figura 416 se muestran los registros filtrados paso bajo (12 Hz)

del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 y mb=37 El registro del sistema desarrollado (RC serie) presenta el mayor nuacutemero de cuentas

debido a la amplificacioacuten seleccionada (1905 para el preamplificador y 156 del fitro antialiasing) En el caso de la estacioacuten de corto periodo la amplificacioacuten es de 1062 pero la conversioacuten a digital es de 12 bits

El registro del corto periodo aparece cortado debido a que el algoritmo de deteccioacuten

utilizado por la red de corto periodo subestimoacute el tiempo de coda

47 BIBLIOGRAFIA Alguacil G (1986) ldquoLos instrumentos de una red siacutesmica local telemeacutetrica para

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seismographs using a Maxwell Bridgerdquo BSSA Vol 60 Nordm 6 pp 2015-2022

115

116

CAPITULO 5

TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122

531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 127 533 Diagramas en aacuterbol (Wavelet Packets) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132

117

51 INTRODUCCION Una sentildeal analoacutegica es una representacioacuten de una magnitud fiacutesica variable mediante

una variable eleacutectrica Una sentildeal digital es asimismo otra representacioacuten del mismo objeto mediante una serie numeacuterica que puede ser representada en diversos dominios dependiendo de las caracteriacutesticas que deseemos estudiar o el tratamiento que convenga hacer

Las transformadas integrales transforman una sentildeal temporal ldquof(t)rdquo a un nuevo

dominio generalmente al plano de la frecuencia ldquoF(w)rdquo En este dominio podemos analizar el contenido espectral de la sentildeal y caracterizarla en funcioacuten de la frecuencia Muchas ecuaciones diferenciales que describen la respuesta dinaacutemica de sistemas por ejemplo se transforman en el dominio de la frecuencia en ecuaciones algebraicas

La transformada de Fourier ha sido es y continuaraacute siendo una de las herramientas

maacutes ampliamente utilizadas para representar las sentildeales estacionarias en el plano de la frecuencia (Mallat 1998) Asiacute una sentildeal sinusoidal representada en el plano de Fourier queda perfectamente definida por un uacutenico coeficiente complejo ldquoArdquo correspondiente al vector base ldquoδ(f-fo)rdquo donde ldquofordquo es la frecuencia de la sentildeal

Pero debemos observar que lo que maacutes nos llama la atencioacuten son las sentildeales

transitorias el claxon de un camioacuten que suene repentinamente sobresalta nuestros sentidos mientras que el continuo y monoacutetono ruido de un motor pronto es olvidado sin que le prestemos la mayor atencioacuten De hecho son estas sentildeales transitorias o las variaciones temporales de sentildeales casi-estacionarias las que aportan maacutes informacioacuten

Las sentildeales siacutesmicas de los terremotos son altamente no-estacionarias De la propia

definicioacuten de la transformada de Fourier no se puede obtener ninguna informacioacuten sobre la evolucioacuten de las caracteriacutesticas espectrales o la posible ocurrencia de un evento localizado en el tiempo (Flandrin 1987)

La transformada integral ldquoidealrdquo seriacutea aquella que de informacioacuten puntual de la sentildeal

sobre su contenido espectral en cada instante pero sabemos que tal transformada no puede existir debido al principio de incertidumbre de Heisenberg (una discusioacuten detallada puede encontrarse en Mallat 1998)

La transformada wavelet es una buena aproximacioacuten en este sentido ya que

proporciona informacioacuten simultaacutenea en ambos dominios tanto en el temporal como en el de la frecuencia

Revisaremos en este capiacutetulo las principales transformadas integrales maacutes

comuacutenmente utilizadas en el campo de la sismologiacutea poniendo especial eacutenfasis en la forma en que cada una descompone el plano tiempo-frecuencia es decir las propiedades de localizacioacuten temporal y en frecuencia que cada representacioacuten proporciona

52 LA TRANSFORMADA DE FOURIER

En 1807 Fourier presenta su desarrollo en serie de cualquier sentildeal perioacutedica teniendo un gran impacto en el anaacutelisis matemaacutetico en la fiacutesica y en el campo de la

118

ingenieriacutea Posteriormente se generaliza esta transformada a sentildeales no perioacutedicas surgiendo la transformada de Fourier y su inversa definidas de la siguiente forma

int

intinfin

infinminus

infin

infinminus

minus

=

=

dwewFtf

dtetfwF

iwt

iwt

)(21)(

)()(

π

(51)

La transformada ldquoF(w)rdquo representa la sentildeal en el plano de la frecuencia donde las

funciones base son senos y cosenos (exponencial compleja) sin proporcionar informacioacuten temporal (duracioacuten infinita de las funciones base) mientras que la representacioacuten ldquof(t)rdquo en la base eucliacutedea (cuyas funciones base son deltas de Dirac) localiza de forma precisa en el tiempo pero no da informacioacuten sobre la frecuencia

Esta transformacioacuten presenta numerosas e interesantes propiedades ampliamente

conocidas (pe Hernando Raacutebanos 1982 Papoulis 1986 Scherbaum 1996 Mallat 1998) por lo que las omitiremos

521 LA TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER (DFT)

Los registros digitales se encuentran formados por una secuencia de N

muestras tomadas a intervalos regulares separados en T=1fm (siendo fm la frecuencia de muestreo) Desde el punto de vista del Aacutelgebra esta secuencia se puede considerar como un vector del espacio ZN y su descripcioacuten en la base eucliacutedea toma la siguiente expresioacuten

summinus

=

partsdot=minus=1

0][][]1[]1[]0[][

N

nnnfNfffnf

rr (52)

donde son las muestras de la sentildeal tomadas a intervalos regulares ldquonTrdquo (0 le n lt N)

)(][ nTfnf =

En esta representacioacuten cada coeficiente queda perfectamente localizado en el

tiempo lo que permite datar con precisioacuten las llegadas de las diversas ondas hecho esencial pe para obtener buenas localizaciones hipocentrales

Al igual que para el caso de sentildeales continuas para conocer las propiedades

espectrales de la sentildeal es usual la utilizacioacuten de la bien conocida transformada discreta de Fourier (DFT normalmente mediante el algoritmo de su transformada raacutepida FFT) representando la sentildeal en el plano de la frecuencia Las ecuaciones de transformacioacuten podemos encontrarlas en numerosos textos y salvo diferencias en los factores de normalizacioacuten (escala) vienen dadas por

NnekFN

nf

NkenfkF

N

k

ni

N

n

ni

Nk

Nk

ltlesdot=

ltlesdot=

sum

summinus

=

minus

=

minus

0][ˆ1][

0][][ˆ

1

0

1

0

2

2

π

π

(53)

En este plano las coordenadas del vector transformado proporcionan informacioacuten precisa sobre el contenido en frecuencia de la sentildeal (localizacioacuten en

][ˆ kF

119

frecuencia) pero como vemos en el caacutelculo de cada uno de sus coeficientes interviene toda la secuencia (el sumatorio se extiende para todos los valores de ldquonrdquo) Por ello cualquier propiedad estacionaria de la sentildeal quedaraacute bien descrita por la DFT

522 DIVISION DE LA ldquoDFTrdquo EN VENTANAS TEMPORALES (STFT)

Cuando la sentildeal es no-estacionaria (como sucede en sismologiacutea) su

representacioacuten en la base eucliacutedea o en la de Fourier pueden ser no adecuadas en tanto que no describen la evolucioacuten de sus propiedades espectrales en el tiempo

Una de las teacutecnicas utilizadas para estimar esta variacioacuten es el empleo de la

DFT sobre una secuencia de ventanas (elegidas simeacutetricas y generalmente normalizadas) que se desplazan a lo largo de la duracioacuten del registro Sin embargo la eleccioacuten de la longitud de la ventana es a menudo problemaacutetica Una ventana corta implica buena resolucioacuten temporal pero puede ocultar las componentes de mayor periodo mientras que una ventana demasiado larga supone una resolucioacuten en frecuencia muy precisa a expensas de aumentar la incertidumbre temporal

La eleccioacuten de la forma de la ventana tambieacuten es un compromiso Una ventana

abrupta (tipo pulso rectangular) pesa por igual a todos los coeficientes pero presenta problemas de borde Una ventana de bordes suaves (figura 51) elimina el efecto de borde pero cada coeficiente tiene un peso diferente en funcioacuten de su posicioacuten relativa dentro de la ventana

Tra

Figura 5 1- Diversos tipos de ventanas (sin normalizar) de 100 puntos (muestras)

La ecuacioacuten que describe la transformacioacuten ldquoSTFTrdquo (Short Time Fourier

nsform) es

NnelmSmngN

nf

NlmemngnflmS

N

m

N

l

nif

N

n

nif

Nl

Nl

ltlesdotminus=

ltlesdotminussdot=

sum sum

summinus

=

minus

=

minus

=

minus

0][][1][

0][][][

1

0

1

0

1

0

2

2

π

π

(54)

120

donde g[n-m] es la funcioacuten peso (ventana elegida) que se desplaza a lo largo del eje temporal y de tamantildeo ldquoM lt Nrdquo por lo que soacutelo intervienen ldquoMrdquo elementos de f[n] en el caacutelculo de cada coeficiente Sf[ml]

523 DESCOMPOSICION DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

Como hemos ido mencionando cada tipo de representacioacuten presenta unas

propiedades de localizacioacuten diferentes es decir descomponen el plano tiempo-frecuencia de diversa forma Mallat (1998) utiliza los denominados ldquoaacutetomos de Gaborrdquo que son representados por cajas (rectaacutengulos de Heisenberg) similares a los descritos en el paacuterrafo anterior ilustrando la descomposicioacuten mediante el dibujo de unos pocos aacutetomos

En la figura 52 se muestran la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia

para cada una de las representaciones (eucliacutedea DFT y STFT) mediante la representacioacuten de la caja de Heisenberg de uno de los coeficientes

re

Figura 5 2- Representacioacuten de cajas de Heisenberg de un aacutetomo de Gabor en las diversas presentaciones para una secuencia de tamantildeo N En el eje de frecuencias el elemento ldquoN2+1rdquo

corresponde a la frecuencia de Nyquist y ldquoNrdquo a la frecuencia de muestreo

En la figura se representa la caja de Heisenberg correspondiente a los coeficientes ldquof[n]rdquo de la representacioacuten eucliacutedea ldquo rdquo de la representacioacuten en la DFT y ldquoS

][ˆ kFf[lm]rdquo en la STFT Ademaacutes se indican las dimensiones en funcioacuten del

tamantildeo del registro ldquoNrdquo de la ventana utilizada ldquoMrdquo de la frecuencia de muestreo ldquofmrdquo y de su inversa el periodo de muestreo ldquoTrdquo

121

De la figura deducimos que la representacioacuten eucliacutedea presenta maacutexima

localizacioacuten temporal pero sin resolucioacuten en frecuencia en el caso de la Transformada Discreta de Fourier (DFT) la situacioacuten se invierte (maacutexima localizacioacuten en frecuencia sin resolucioacuten temporal) y para la transformada STFT la situacioacuten es intermedia pudiendo aumentar la resolucioacuten en uno u otro sentido en funcioacuten del tamantildeo de la ventana elegida

Finalmente cabe indicar que soacutelo los coeficientes de las transformadas DFT y

STFT que localicen frecuencias inferiores a la de Nyquist son relevantes (los N2+1 primeros si N es par o los (N+1)2 primeros si N es impar) ya que al ser una sentildeal real la transformada es par en moacutedulo e impar en fase Es decir la maacutexima frecuencia de la que podemos obtener informacioacuten es la frecuencia de Nyquist (el desarrollo matemaacutetico podemos encontrarlo en numerosos textos como por ejemplo Papoulis 1986 Hernando Raacutebanos 1982)

53 LA TRANSFORMADA WAVELET (WT) La transformada wavelet continua (WT) de una sentildeal ldquof(t)rdquo con respecto a la funcioacuten

wavelet ldquoψ(t)rdquo viene determinada por

( )

int

int int

int

infin

infinminus

infin

infinminus

+

Ψ=

=

minusisinisin⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ minus

sdot=

0

2

0 21

)(

)(1)(

0)(1)(

dwww

C

adadbabW

Ctf

RaRbdta

bttfa

abW

abt

af

f

ψ

ψ

ψ

ψ

(55)

donde el asterisco indica complejo conjugado el paraacutemetro ldquoardquo define la escala y ldquobrdquo el tiempo y ldquoΨ(w)rdquo es la transformada de Fourier de la funcioacuten wavelet

Obseacutervese que si elegimos la ecuacioacuten anterior se convierte en la

transformada de Fourier tomando b=0 y siendo

itet =)(ψaw 1= por tanto la escala es

directamente proporcional al periodo Pero la funcioacuten wavelet debe cumplir entre otras dos condiciones tener energiacutea

finita (por tanto media nula) y desvanecerse en el tiempo Estas dos condiciones significan que la wavelet deberiacutea oscilar como una pequentildea onda por lo que las funciones seno y coseno de Fourier no son realmente wavelets (Meyer 1987)

Grossmann et al (1987) analizan las propiedades de localizacioacuten en tiempo y

frecuencia para esta transformacioacuten en el plano escala-tiempo si elegimos una funcioacuten ldquoψ(t)rdquo que se desvanece fuera de unos intervalos de tiempo (tmin a tmax) y de frecuencia determinados (wmin a wmax) Los resultados se esquematizan en la figura 53

122

Figura 5 3- Semiplano ldquoabrdquo (Escala-Tiempo) en el que representan esquemaacuteticamente la localizacioacuten temporal y en frecuencia por medio de zonas de influencia El semieje de la escala aumenta hacia abajo

Debemos observar que elegida adecuadamente la funcioacuten wavelet ldquoψ(t)rdquo (tambieacuten llamada ldquowavelet madrerdquo) la escala ldquoardquo es inversamente proporcional a la frecuencia angular ldquowrdquo (como el caso representado) Observemos que el intervalo temporal de influencia crece a medida que disminuye la frecuencia (la escala ldquoardquo aumenta) e inversamente un instante dado ldquotordquo presenta un cono de influencia que se ensancha con el periodo Por tanto la localizacioacuten temporal mejora al aumentar la frecuencia

En el campo de la transformada observamos que los puntos correspondientes a la

misma escala ldquoaordquo presentan influencia del un mismo intervalo (oo a

wa

w w maxmin ltlt )que aumenta al disminuir la escala (frecuencias altas) Asiacute mismo la franja en la que influye una determinada frecuencia (

oo ww

ww a maxmin ltlt ) disminuye a frecuencias altas (ldquoardquo pequentildeo)

En definitiva la localizacioacuten en frecuencia empeora a frecuencias altas Daubechies (1987) describe las analogiacuteas y las principales diferencias entre la STFT

y la WT Enfatiza el hecho de que mientras la envolvente de la STFT siempre es la misma (la forma de la ventana elegida) aunque variacutee ldquolrdquo la envolvente de la WT se estrecha al aumentar ldquoardquo Por tanto hay una marcada diferencia en las propiedades de localizacioacuten temporal (figura 54) Asiacute mismo sentildeala que al aumentar ldquoardquo empeora la resolucioacuten en frecuencia

123

Figura 5 4- Ejemplo de funciones utilizadas por la STFT y la WT A la izquierda las funciones base de Fourier con ventanas Hanning de 100 puntos para las frecuencias centrales de 5 y 13 Hz (frecuencia de

muestreo de 100 mps ldquo∆f=1 Hzrdquo) A la derecha la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies-6rdquo para frecuencias centrales similares (ldquo∆f=3675 y 125 Hz respectivamenterdquo)

531 LA TRANSFORMADA DISCRETA WAVELET (DWT)

En el campo discreto tanto la escala ldquoardquo como el factor de traslacioacuten temporal

ldquobrdquo se encuentran cuantizadas (a = 2j j=01J siendo J el nuacutemero total de escalas) (b = 2j m m = 0 1 N2j) La escala se cuantiza de forma exponencial y el factor de traslacioacuten uniformemente proporcional a la escala con objeto de que las cajas de Heisenberg cubran totalmente el plano tiempo-frecuencia

La funcioacuten wavelet (o madre wavelet) viene dada por (comparar con (55))

[ ]j

Nj

j

jjm mJj

tmnn2

1010

22

21

==

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛∆

minus= ψψ (56)

donde ldquoNrdquo es el nuacutemero de muestras ldquo∆trdquo el intervalo entre muestras y el factor de traslacioacuten es dependiente de la escala ldquojrdquo

Al haber limitado el factor de escala hasta un maacuteximo 2J para poder

describir la sentildeal es necesario introducir una nueva funcioacuten llamada ldquofuncioacuten de escala o padre wavelet φ(t)rdquo que de cuenta de la informacioacuten a escalas mayores (frecuencias bajas) y que viene determinada por la siguiente relacioacuten en el campo de la transformada de Fourier

intinfin

=1

22)(ˆ)(ˆ

adaaww ψφ (57)

donde el siacutembolo ldquo^rdquo representa la transformada de Fourier

124

Si la wavelet se disentildea apropiadamente la DWT puede ser calculada mediante un raacutepido algoritmo basado en un banco de filtros FIR (respuesta impulsiva finita) que sigue el esquema de la figura 55

Debe observarse que en cada etapa el nuacutemero de coeficientes de cada una de las salidas del banco de filtros se reduce a la mitad El filtro ldquohrdquo se encuentra asociado a la funcioacuten de escala mientras que el ldquogrdquo se asocia a la funcioacuten wavelet

Ademaacutes es posible una perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original

(transformada inversa) mediante un banco de filtros similar (figura 56)

En el caso maacutes general (wavelets biortogonales) este banco de filtros de siacutentesis o reconstruccioacuten pueden diferir de los utilizados en el anaacutelisis Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal (como supondremos en lo que sigue) ambos bancos de filtros coinciden [ ] [ ] [ ] [ ]( )ngngnhnh == ~~ lo que se traduce en que el conjunto de funciones Jmjm φψ forman una base ortonormal del espacio ZN siendo N el nuacutemero de muestras de la sentildeal original

2 g _

2 h_

aj

dj+1

aj+1

Figura 5 5- Esquema del banco de filtros de anaacutelisis wavelet donde ldquo [ ] [ nhn ]minus=h rdquo y

ldquo [ ] [ ]ngng minus= rdquo representan filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente Los cuadrados representan convoluciones y los ciacuterculos decimacioacuten por un factor de 2

2 g

2 h

aj

dj+1

aj+1

+

Figura 5 6- Esquema del banco de filtros de siacutentesis wavelet donde ldquo [ ]nh~ rdquo y ldquo rdquo representan los filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente asociados Los cuadrados representan convoluciones y los

ciacuterculos la intercalacioacuten de ceros

[ ]ng~

125

En la figura 57 se muestran algunos ejemplos de los filtros FIR utilizados por

wavelets ortogonales (Daubechies de orden 6) y biortogonal de orden 3 (reconstruccioacuten) y 9 (descomposicioacuten)

Figura 5 7- Wavelets y sus filtros FIR asociados A) En la parte superior se muestra la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies de orden 6rdquo y su funcioacuten de escala asiacute como los filtros (y su espectro) utilizados en la descomposicioacuten y reconstruccioacuten Debe observarse como los filtros de reconstruccioacuten son el reflejo

especular de los de anaacutelisis o descomposicioacuten B) Idem para la wavelet ldquobiortogonalrdquo de orden 3 y 6 Sentildealar que las wavelets biortogonales presentan funciones duales para la perfecta reconstruccioacuten y por ello

los filtros de siacutentesis difieren de los utilizados en el anaacutelisis

En el caacutelculo del espectro de los filtros FIR se ha supuesto una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la magnitud se presenta en decibelios

126

Por tanto en las wavelets ortonormales podemos interpretar la transformada

como un cambio de base donde los coeficientes ldquodjrdquo representan los detalles a la escala ldquojrdquo (en realidad a = 2j) y los ldquoaJrdquo representan la aproximacioacuten de la sentildeal en la escala ldquoJrdquo

[ ] [ ] JmoJjmoj amaamd φψ == (58)

siendo ldquoaordquo la sentildeal original y ldquom = 01N2jrdquo Es decir cada coeficiente es la proyeccioacuten del vector ldquoa0rdquo del espacio vectorial Z sobre los nuevos vectores de la base ortonormal

N

Jmjm φψ La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original viene dada por

[ ] [ ]434214434421

J

JN

j

jN

P

mJmJ

J

j

Q

mjmjo mamda sumsumsum

minus

==

minus

=

+=1

01

1

0

22

φψ (59)

es decir la sentildeal original es la suma de los detalles ldquoQjrdquo y la aproximacioacuten ldquoPJrdquo que se puede interpretar como la descomposicioacuten de la sentildeal en suma de la salida de un banco de filtros paso banda (Qj) y uno paso bajo (PJ) En el caso de las wavelets biortonormales las funciones wavelet y la funcioacuten de escala utilizadas en la ecuacioacuten (59) difieren de las de la ecuacioacuten (58)

Un completo desarrollo matemaacutetico de la teoriacutea de la transformada wavelet

tanto continua como discreta puede ser encontrado en Mallat (1998) o Frazier(1997) entre otros

La eleccioacuten de la wavelet debe ser elegida en funcioacuten de la sentildeal La idea es

que la energiacutea se concentre en el menor nuacutemero de coeficientes por ello el aspecto de la wavelet debe parecerse a la sentildeal que queramos analizar en nuestro caso las llegadas de las ondas siacutesmicas (Anant y Dowla 1997) pero la eleccioacuten no parece ser tan criacutetica (Fedorenko and Husebye 1999)

Pazos et al (1998) indican la capacidad de concentracioacuten si se elige una

wavelet que se asemeje a la sentildeal analizada de forma que el nuacutemero de coeficientes significativos sea pequentildeo y por tanto la energiacutea se concentre en pocos coeficientes Este es el principio en que se basan muchos algoritmos de compresioacuten de datos

532 DESCOMPOSICIOacuteN DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

De las ecuaciones (56) y (58) se puede deducir faacutecilmente que el intervalo

entre los coeficientes de la transformada variacutea con la escala siendo de ldquo2jrdquo de forma que la localizacioacuten temporal disminuye al aumentar la escala (al disminuir la frecuencia)

127

En la figura 54 se mostroacute como la funcioacuten wavelet se dilata al aumentar la

escala sin variar su forma Nuevamente se observa una resolucioacuten temporal inversamente proporcional a la resolucioacuten en frecuencia

Cada coeficiente (ecuacioacuten (58)) se determina por el producto interior de la

sentildeal original y la correspondiente wavelet (o vector base) por lo que el nuacutemero de muestras que influyen en su caacutelculo viene determinado por la duracioacuten de la wavelet (coeficientes no nulos) Por otro lado en cada etapa se produce una decimacioacuten en un factor de dos (figura 55) lo que se traduce en que la localizacioacuten temporal se duplica respecto a la etapa anterior

Al haber cuantizado el factor de escala en potencias de 2 la funcioacuten wavelet

representa una octava en cada escala que suelen llamarse ldquovocesrdquo (Mallat 1998) La caja de Heisenberg asociada a un determinado coeficiente ldquodj[m]rdquo se centra

en la muestra ldquo2j-1 (2m+1)rdquo presentando una localizacioacuten temporal de ldquo2jrdquo y una resolucioacuten en frecuencia de ldquofN2jrdquo con centro en ldquo3 fN2j+1rdquo siendo fN la frecuencia de Nyquist En la figura 58 se muestra la divisioacuten del plano tiempo-frecuencia

Figura 5 8- Esquema de la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la DWT En la figura se sentildealan las cajas de Heisenberg para diversos coeficientes hasta una escala J=4 donde ldquofnrdquo representa la

frecuencia de Nyquist

128

533 DIAGRAMAS EN ARBOL (WAVELET PACKETS)

El banco de filtros utilizado en el anaacutelisis (figura 55) puede aplicarse tambieacuten

sobre los detalles ldquodjrdquo en lugar de hacerlo sobre la aproximacioacuten como se ha supuesto hasta el momento obteniendo un diagrama de descomposicioacuten (aacuterbol) diferente

De esta forma cada coeficiente de la aproximacioacuten obtenida en el nivel ldquoj+1rdquo

a partir de la sentildeal ldquodjrdquo viene representado por una caja de Heisenberg que ocupa el doble espacio temporal y la mitad inferior del ancho de banda mientras que los nuevos detalles ocupan el mismo ancho temporal y la mitad superior de la banda original del nivel anterior

La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal es posible utilizando el mismo diagrama

de siacutentesis representado en la figura 56 En la figura 59 se representan las diferentes diagramas de aacuterbol posibles hasta

el nivel ldquoJ=2rdquo donde las ramas o flechas representan el filtro paso bajo o alto seguacuten su tendencia hacia la izquierda o hacia la derecha respectivamente

Debe observarse que el nuacutemero de nodos posibles en el nivel ldquoLrdquo es de 2L numeraacutendose de izquierda a derecha desde cero (aproximacioacuten y hemos omitido el superiacutendice) hasta 2L-1 Dependiendo del tipo de aacuterbol elegido el nuacutemero de nodos finales de la descomposicioacuten variacutea

Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal el conjunto de funciones

generadas por cualquier tipo de descomposicioacuten (aacuterbol) conjuntamente con sus desplazadas ldquomrdquo forman una base ortonormal del espacio ZN donde las funciones ldquo rdquo no variacutean y las ldquo rdquo vienen dadas por 0

0jj φφ = p

[ ] [ ] [ ][ ] [ ] [sum ]sum

minus=

minus=

++

+

n

jpj

pj

k

jpj

pj

knkgn

knkhn

2

2

121

21

ψψ

ψψ (510)

siendo [ ] [ ]nn jj 0

1 ψψ =

a0

d11

A) B) C)

a1

a2 d12

a0 a0

a1 a1d11 d1

1

a2 d12 d2

2 d32 d2

2 d32

Figura 5 9- Esquema de las posibles descomposiciones wavelets para el nivel ldquoJ=2rdquo A) Descomposicioacuten wavelet B) Descomposicioacuten completa C) Descomposicioacuten en aproximacioacuten a nivel 1 y detalles

El nivel se indica mediante el subiacutendice y el nuacutemero de nodo mediante superiacutendice habiendo omitido el superiacutendice cero (aproximaciones)

129

La reconstruccioacuten de la sentildeal puede ser efectuada a partir de la reconstruccioacuten

de forma independiente de cada una de los detalles y de la aproximacioacuten mediante una expresioacuten similar a la dada en la ecuacioacuten (59)

La eleccioacuten del mejor aacuterbol suele basarse en algoritmos que minimizan alguna

funcioacuten que represente la entropiacutea de la sentildeal (Misiti et al 2000) y que verifique alguna propiedad de tipo aditivo aunque otros criterios han sido utilizados como por ejemplo maximizar el nivel de sentildeal-ruido SNR (por ejemplo Pazos et al 2000 Galiana et al 2000)

Como ya se indicoacute si la wavelet es ortonormal el nuevo conjunto de funciones

ldquo JjJMMpj leltle 0 0ϕψ ldquo (para todos los nodos del aacuterbol ldquo(jp)rdquo elegido)

forman una base de ZN y el anaacutelisis y la siacutentesis de la sentildeal pueden ser interpretados como un cambio de base

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

[ ] [ ] [ ]( )

[ ] [ ]4444 34444 21444 3444 21

0

22

22

22

01

0

0

1

00

00

M

MN

pj

jN

P

MM

mM

pj

Q

m

jpj

pj

MM

jpjo

pj

mnmamnmdna

mnnamamnnamd

minus+minus=

minus=minus=

sumsumsumminus

=

minus

=

φψ

φψ

(511)

El anaacutelisis multiresolucioacuten no es maacutes que considerar la sentildeal descompuesta en

suma de los vectores ldquo rdquo y ldquo rdquo Cada uno de estos vectores puede ser considerado como la salida de haber aplicado un banco de filtros lineales paso banda que cubren la totalidad del espectro y que presentan la particularidad de que la suma todas las salidas es la perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal

pjQ 0

MP

54 APLICACIOacuteN A LOS REGISTROS SISMICOS En el anaacutelisis de las sentildeales siacutesmicas pueden interesarnos muchas diferentes

caracteriacutesticas en funcioacuten de las propiedades que deseemos estudiar Asiacute por ejemplo si queremos datar las diversas llegadas de las ondas la eleccioacuten de la representacioacuten eucliacutedea presenta la mayor resolucioacuten temporal

Para el anaacutelisis de las caracteriacutesticas espectrales se utiliza la transformada de Fourier

si bien hay que sentildealar que eacutesta suele efectuarse sobre una ventada de pequentildea duracioacuten normalmente para analizar un determinado tren de ondas Bakun y Jonson (1970) utilizan el espectro para discriminar explosiones de sismos naturales Caton (1998) analiza el factor de escala para obtener amplitudes del espectro de Fourier correctas Solomon (1994) estudia el nivel sentildeal ruido y la distorsioacuten armoacutenica de trenes de onda mediante la DFT en funcioacuten del tamantildeo de la ventana utilizada

El anaacutelisis de caracteriacutesticas no estacionarias puede ser efectuado mediante la STFT

Rogers y Stephens (1995) la utilizan para efectuar medidas de amplitud espectral en tiempo real sobre sentildeales volcaacutenicas Margheriti et al (2000) la utilizan para el estudio de efectos de sitio Ibaacutentildeez et al (2000) para clasificar diferentes eventos volcaacutenicos

130

En las uacuteltimas deacutecadas la transformada wavelet ha sido desarrollada ampliamente siendo aplicada a numerosos campos como por ejemplo Saito y Coifman (1997) la aplican para extraer informacioacuten geoloacutegica de los registros de perfiles acuacutesticos Freeden y Schneider (1998) para la determinacioacuten del campo gravitatorio de la tierra Liu et al (1998) aplican una nueva familia ortonormal de wavelets sobre datos geodeacutesicos Machu et al (1999) en su estudio sobre la concentracioacuten de la clorofila en Sudaacutefrica Zheng et al (1999) para procesar imaacutegenes digitales Gibert et al (1998) la aplican al anaacutelisis de la variacioacuten del eje de rotacioacuten de la Tierra

En el campo de la sismologiacutea la transformada Wavelet presenta numerosas

aplicaciones Yomogida (1994) la utiliza para detectar fases siacutesmicas anoacutemalas en los registros del terremoto de La Unioacuten (Meacutexico) de 1985 Lilly y Park (1995) la utilizan para estimar el espectro de procesos no estacionarios particularmente sobre registros siacutesmicos Gao et al (1999) la utilizan para extraer la amplitud fase y frecuencia instantaacutenea de forma precisa Tibuleac y Herrin (1999) entre otros la utilizan en sus algoritmos de picking

En la figura 510 se muestra un sismo local sinteacutetico y la descomposicioacuten del plano

tiempo-frecuencia en las diversas representaciones Para mayor claridad en cada caja de Heisenberg se representa la energiacutea en decibelios de cada uno de los coeficientes en lugar de su moacutedulo

Figura 5 10- Sismo sinteacutetico con llegada en el segundo 20 y una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia para las diversas representaciones En la transformada STFT se ha utilizado una ventana rectangular de 25 segundos de duracioacuten y sin solapar Para la descomposicioacuten

DWT se ha elegido la base de ldquoDaubechiesrdquo de orden 4

131

Como puede observarse la representacioacuten que presenta el menor nuacutemero de

coeficientes significativos es la DWT donde la energiacutea de la sentildeal se concentra en torno a una ventana que se extiende de 20 a 30 segundos

En la representacioacuten STFT la energiacutea se concentra un intervalo algo mayor Tanto la

resolucioacuten en frecuencia como la localizacioacuten temporal dependen ampliamente de la duracioacuten y tipo de ventana elegida

La DWT seguacuten la descomposicioacuten wavelet presenta una gran resolucioacuten temporal a

altas frecuencias donde el ancho de banda de cada coeficiente es grande La descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia puede mejorar utilizando las ldquowavelet packetsrdquo de forma que el aacuterbol utilizado maximice la concentracioacuten de energiacutea de la sentildeal analizada

55 BIBLIOGRAFIA

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134

CAPITULO 6

TEacuteCNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138

622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147

625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150

631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165

135

61 INTRODUCCION

Como cualquier proceso en la Naturaleza los registros siacutesmicos estaacuten afectados por ruido debido principalmente a fuentes naturales (viento corrientes de agua mareas etc) o a fuentes artificiales (traacutefico industria etc) El ruido estaacute siempre presente aunque algunas veces sea despreciable en comparacioacuten con la sentildeal siacutesmica

Por otro lado ruidos transitorios y de muy corta duracioacuten lsquospikesrsquo pueden

contaminar el registro Son causados principalmente por la transmisioacuten de datos analoacutegicos viacutea radio aunque tambieacuten pueden encontrarse en sistemas digitales

El ruido variacutea con el tiempo la estacioacuten del antildeo y es diferente en cada estacioacuten

siacutesmica por lo que es muy difiacutecil construir un modelo matemaacutetico que lo represente pe Bormann et al (1997) comparan el ruido de varias estaciones de la red siacutesmica regional de Alemania (GRSN) Cesca (2001) estudia la variabilidad del ruido de la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCMGEOFON

Uno de los objetivos del procesado de datos siacutesmicos es la separacioacuten en la medida

de lo posible de la sentildeal y ruido Todos los programas de procesado de sentildeales incluyen la aplicacioacuten de diversos filtros digitales (paso alta paso banda y paso baja normalmente no incluyen filtros de rechazo de banda) bien de forma automaacutetica bien a juicio del analista

Los filtros lineales tratan de minimizar el efecto del ruido pero reducen el ancho de

banda de la sentildeal Estos meacutetodos se basan en la transformada de Fourier por tanto cualquier perturbacioacuten en uno de sus coeficientes afecta a la totalidad del registro

Las propiedades de localizacioacuten de la transformada wavelet (capiacutetulo 5) permiten el

disentildeo de filtros tanto lineales como no lineales donde la modificacioacuten de alguno de los coeficientes soacutelo afecta a la ventana temporal que lo soporta (Pazos et al 2000)

62 FILTROS LINEALES

Cualquier filtro digital linear y causal presenta una funcioacuten de transferencia en el dominio de la transformada ldquozrdquo dada por la ecuacioacuten (37) y cuya ecuacioacuten de diferencias viene dada por la ecuacioacuten (38) Ambas ecuaciones las reunimos en la siguiente ecuacioacuten

sum sum

sum

sum

= =

minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

minussdotminusminussdot=

++++++

=+

==

M

j

N

kkj

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

knyajnxbny

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH

0 1

11

11

1

0

][][][

11)()()(

K

K

(61)

donde ldquo rdquo siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo Si existe alguacuten coeficiente ldquoakrdquo no nulo el filtro se encuentra realimentado y su

respuesta impulsiva es infinita (filtro IIR) mientras que si todos los coeficientes ldquoakrdquo son nulos la ecuacioacuten de diferencias queda reducida al primer sumatorio la salida soacutelo

136

dependeraacute de las ldquoM+1rdquo uacuteltimas muestras de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (filtros FIR)

Los filtros FIR son siempre estables y no recursivos mientras que los IIR pueden

presentar inestabilidades debido a la realimentacioacuten (recursividad) Scherbaum (1996) sentildeala que el disentildeo de filtros puede realizarse directamente los

polos y ceros en el plano complejo ldquoZrdquo analizando las propiedades asociadas a su ubicacioacuten para conseguir la respuesta deseada

La forma tradicional de disentildeo de filtros digitales involucra la trasformacioacuten de un

filtro analoacutegico a uno digital que verifique las especificaciones deseadas En la figura 61 se muestra un esquema de la relacioacuten entre un filtro analoacutegico paso bajo y su aproximacioacuten digital

La transformacioacuten de un filtro analoacutegico a digital se efectuacutea comuacutenmente por el meacutetodo de la invarianza del impulso o bien mediante la transformacioacuten bilineal basaacutendose el primero en el muestreo de la respuesta impulsiva mientras que el segundo aplica la siguiente ecuacioacuten para transformar la funcioacuten de transferencia analoacutegica ldquoH(s)rdquo al plano discreto ldquoH(z)rdquo

112

+minus

=zzfs m (62)

siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo

Figura 6 1 Relacioacuten entre las caracteriacutesticas de un filtro paso-bajo analoacutegico y su correspondiente digital utilizando la transformacioacuten bilineal

137

Ambos meacutetodos obtienen filtros digitales que se aproximan al original analoacutegico La

aplicacioacuten directa de la relacioacuten entre ambas transformadas es poco praacutectica ya que se obtendriacutean relaciones transcendentales (Plesinger et al 1996)

sTez =

Debe observarse que los filtros digitales presentan una respuesta espectral perioacutedica

por lo que antes de efectuar la transformacioacuten de un filtro analoacutegico paso-alto o de supresioacuten de banda debemos ser cuidadosos para que no se produzca el efecto de contaminacioacuten (aliasing)

Una forma de evitar este inconveniente es disentildear siempre filtros digitales paso bajo

y posteriormente transformar la frecuencia utilizando las ecuaciones mostradas en la siguiente tabla (Oppenheim y Schafer 1975)

Tipo de filtro Transformacioacuten Formulas de disentildeo

Paso-bajo 1

11

1 minus

minusminus

minusminus

=Z

Zzα

α

)sin()sin(

2

2pp

pp

ωθ

ωθ

α +

minus

=

Paso-alto 1

1

1 minus

minus

++

minusZ

α

)cos()cos(

2

2pp

pp

θω

ωθ

α minus

+

minus=

Paso-banda

111

2211

111

122

+minus+minus

minus minus+

minus+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kk

kk

kk

kk

α

α

)tan()cot()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Supresor de banda

111

221

11

111

22

+minus+minusminus

+minus

+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kkk

kk

α

)tan()tan()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Tabla 6 I- Transformaciones de un prototipo de filtro digital paso-bajo con una frecuencia de corte ldquoθprdquo donde ldquoωprdquo representa la nueva frecuencia de corte deseada y ldquoω2rdquo y ldquoω1rdquo las frecuencias de corte alta y baja

respectivamente ldquoZrdquo es la variable compleja del nuevo sistema mientras que ldquozrdquo es la correspondiente al sistema original

621 FILTROS IIR CLAacuteSICOS

Los sistemas de registro analoacutegicos tradicionales suelen disponen de una

bateriacutea de filtros tanto paso-bajo como paso-alto con diversas frecuencias de corte prefijadas (Alguacil 1986) de forma que combinaacutendolos adecuadamente se pueda sintetizar cualquier tipo

Los sistemas de procesado de sentildeales suelen implementar filtros IIR

equivalentes a los utilizados en los sistemas analoacutegicos aunque incorporan ademaacutes nuevas teacutecnicas de filtrado

Nosotros revisaremos los principales filtros IIR maacutes comuacutenmente utilizados

indicando en cada caso sus principales caracteriacutesticas Aunque los filtros son descritos en el dominio de la transformada de Laplace (analoacutegico) su conversioacuten al dominio digital puede realizarse faacutecilmente mediante la transformacioacuten bilineal (ecuacioacuten (62)) y la posterior transformacioacuten en frecuencia siguiendo la tabla 6I

Para poder comparar las caracteriacutesticas normalizaremos la ganancia a la

unidad la frecuencia de corte (digital) a 05Hz y supondremos una frecuencia de muestreo de 2 Hz

138

bull FILTRO BUTTERWORTH

Los filtros Butterworth se definen por la propiedad de que su respuesta en

amplitud es maacuteximamente plana El cuadrado de la magnitud del filtro analoacutegico paso bajo tiene la siguiente forma

( ) Ncjws

sH 22

11)(

+= (63)

siendo ldquowcrdquo la frecuencia angular de corte y ldquoNrdquo el orden del filtro

Cuanto mayor es el orden la respuesta es maacutes abrupta y permanece maacutes

proacutexima a la unidad en la banda de paso En la figura 62 se muestra la respuesta en frecuencia de varios filtros

Butterworth digitales paso-bajo

0

02

04

06

08

1

FILTRO BUTTERWORTH PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=1

N=2

N=4

N=8

N=1

N=2 N=4

N=8

Figura 6 2- Respuesta en frecuencia de filtros Butterworth digitales paso-bajo de orden 1 2 4 y 8

bull FILTRO CHEBYSHEV Los filtros Chebyshev tambieacuten llamados de igual rizado permiten tener igual

rizado en toda la banda de paso (tipo I) o de rechazo (tipo II) Para el primer caso el rizado se mantiene dentro de los maacutergenes especificados

en la banda de paso mientras que presenta maacutexima planitud en la banda de rechazo El cuadrado de la magnitud viene dado por la siguiente ecuacioacuten

)(11)( 22

2

cjws

NCsH

sdot+=

ε (64)

donde ldquoCN(x)rdquo es el polinomio de Chebyshev de orden N y el rizado viene dado por ldquo

2111ε+

minus rdquo

139

En la figura 63 se muestran las respuestas en frecuencias de varios filtros de

Chebyshev tipo I con un factor de rizado de 1 decibelio

El tipo II permite el rizado en la banda de rechazo mientras mantiene la maacutexima planitud la banda de paso En la figura 64 se muestran varios ejemplos de este tipo para los mismos oacuterdenes que en el caso anterior pero con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso

Los filtros tipo II no se aproximan a cero tan raacutepidamente como los tipo I pero

presentan la ventaja de que la banda de paso es plana

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEB YSHEV TIP O I (PASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)N=2

N=4 N=8

N=2 N=4

N=8

Figura 6 3- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo I con un rizado de 1 dB para los oacuterdenes 2 4 y 8

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEBYSHEV TIP O II (P ASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

50

100

150

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2

N=8

N=4

N=2

N=4 N=8

Figura 6 4- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo II con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso y para los oacuterdenes 2 4 y 8

140

Los filtros Chebyshev tanto del tipo I como del II presentan una transicioacuten maacutes abrupta que los Butterworth pero su respuesta transitoria es peor (Kuo 1966)

bull FILTRO ELIPTICO

Los filtros eliacutepticos presentan rizado tanto en la banda de paso como en la de

rechazo obteniendo un corte maacutes abrupto que en los casos anteriores y por tanto mayor selectividad

)(11)( 22

2

cN jwsUsH

ε+= (65)

donde ldquoUN(x)rdquo es el jacobiano de la funcioacuten eliacuteptica

En la figura 65 se muestran estos filtros para los oacuterdenes 2 y 4 con un rizado

de 1 dB en la banda de paso y una caiacuteda de 10 dBrsquos hasta la banda de rechazo (el filtro correspondiente al orden 8 se ha omitido por ser praacutecticamente igual al de orden 4)

0

02

04

06

08

1

FILTROS ELIP TICOS PASO-B AJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fas

e (g

rado

s)

N=2

N=2

N=4

N=4

Figura 6 5- Respuesta en frecuencia de los filtros eliacutepticos con un rizado en la banda de paso de 1 dB y una caiacuteda de 10 dBrsquos en la banda de rechazo y para los oacuterdenes 2 y 4

bull FILTRO BESSEL Los filtros Bessel maximizan la linealidad de la fase y vienen dados por la

siguiente ecuacioacuten

)(1)(

cjws

NBsH = (66)

donde ldquoBN(x)rdquo son los polinomios de Bessel

En la figura 66 se muestran los filtros de Bessel de orden 2 4 y 8

141

El retardo de grupo de un filtro es una medida del retardo promedio en funcioacuten de la frecuencia Se define como la opuesta a la primera derivada de la respuesta en fase del filtro seguacuten la siguiente ecuacioacuten

ωωϕωτ

dd

g)()( minus= (67)

donde ldquoφ(ω)rdquo es la fase de la respuesta en frecuencia del filtro

Un sistema de fase lineal no presenta distorsioacuten en fase en la salida y su

retardo de grupo seraacute constante De todos los filtros analizados los Bessel presentan la maacutexima linealidad de la

fase En la figura 67 se comparan los retardos de grupo producidos por cada tipo de filtro en el caso de orden 2

0

02

04

06

08

1

FILTROS BESSEL PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2 N=4

N=2

N=4

Figura 6 6- Respuesta en frecuencia de los filtros Bessel paso-bajo de orden 2 y 4

10-3

10-2

10-1

100

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Frecuencia

RETARDO DE GRUPO

Butterw orthChebyshev IChebyshev IIElipticoBessel

Figura 6 7- Retardo de grupo de los diversos filtros analizados de orden 2

142

Una discusioacuten maacutes detallada todos los filtros analizados la localizacioacuten de sus

polos y ceros y toda la teoriacutea referente a las transformaciones mencionadas (tanto del plano ldquosrdquo al ldquozrdquo como las transformaciones en frecuencia sentildealadas en la tabla 6I) puede encontrarse en diversa bibliografiacutea destacando entre otros las explicaciones dadas por Kuo (1966) y Oppenheim y Schafer (1975)

622 FILTROS FIR

El filtro ideal es aquel que tiene una ganancia constante en la banda de paso y

nula en la de rechazo manteniendo la fase lineal Hemos visto diversos filtros claacutesicos IIR que tratan de aproximarse al filtro ideal maximizando alguacuten tipo de caracteriacutestica

Los filtros FIR ademaacutes de las ventajas indicadas en el punto 62 pueden

disentildearse faacutecilmente para obtener de forma cuasi-exacta la respuesta deseada Para los filtros FIR causales todos los coeficientes ldquoakrdquo de las ecuaciones

generales (61) son nulos

sumsumminus

=

minus

=

minus minussdot===1

0

1

0][][

)()()(

N

jj

N

j

jj jnxbnyzb

zXzYzH (68)

La principal ventaja sobre los filtros IIR es que pueden disentildearse con fase

exactamente lineal basta que cumpla la siguiente condicioacuten

]1[][ nNbnb minusminus= (69) La ecuacioacuten anterior representa la condicioacuten necesaria y suficiente para que un

filtro tenga fase lineal por lo que uacutenicamente los filtros FIR pueden tener fase lineal (Oppenheim y Schafer 1975) Ademaacutes implica un retardo de ldquo(N-1)2rdquo muestras correspondiendo a un nuacutemero de muestras entero si ldquoNrdquo es impar

Los filtros FIR ldquoacausalesrdquo responden a la ecuacioacuten (39) y son utilizados por

muchos sistemas de adquisicioacuten como filtros antialiasing produciendo artefactos precursores Su estudio y eliminacioacuten es discutido por Scherbaum (1996 y 1997 [1] y [2]) y por Scherbaum y Bouin (1997) y no seraacuten tratados en esta tesis

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR UTILIZANDO VENTANAS

La forma maacutes sencilla de disentildear un filtro FIR es por truncamiento del

muestreo de la respuesta impulsiva deseada

)()()( nwnhnb d sdot= (610)

donde ldquohd(n)rdquo es la respuesta impulsiva muestreada y ldquow(n)rdquo la ventana de duracioacuten ldquoNrdquo

Hay que observar que al truncar la respuesta impulsiva se produciraacute el

fenoacutemeno de Gibbs de igual forma que se observa al truncar una serie de Fourier

143

Cuanto menor duracioacuten tenga la ventana menor seraacute el nuacutemero de coeficientes del filtro (maacutes rapidez de caacutelculo) pero maacutes notable seraacute el fenoacutemeno de Gibbs

En la figura 68 se muestra el efecto del tamantildeo una ventana rectangular en el

disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase lineal por truncamiento de la respuesta impulsiva de un filtro ideal (funcioacuten sinc)

recBaefe

Flin

Fi

igura 6 8- Efecto de la longitud de la ventan en el disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase eal por truncamiento de la respuesta impulsiva Debe observarse que el retardo es diferente para

cada filtro siendo de 25 muestras para el FIR de 51 muestras y de 50 para el de 101

El fenoacutemeno de Gibbs puede reducirse utilizando otro tipo de ventana no tangular cuyos bordes sean menos abruptos como las ampliamente conocidas de rtlett Hanning Hamming Blackman Kaiser etc En la figura 69 se muestra el cto de la eleccioacuten del tipo de ventana ldquowrdquo de la ecuacioacuten (610)

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

Frecuenc ia

dBs

EFECTO DEL TIPO DE VENTANA

RectangularBartlettHanningHammingBlackmanKaiser (Beta=3)Chebysehev (60 dBs)

gura 6 9- Efecto del tipo de ventana elegido en la ecuacioacuten (610) sobre el disentildeo de un filtro FIR lineal simeacutetrico de 101 muestras

144

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR MUESTREANDO EN FRECUENCIA

Ademaacutes del disentildeo por truncamiento de la respuesta impulsiva podemos

disentildear el filtro FIR directamente por muestreo de la respuesta en frecuencia deseada

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

minus=sdot==

minus==

summinus

=

casosdemaacuteslosen

NnekHNnh

NkeHkHN

k

kj

kjd

N

N

0

110)(~1)(

110)()(~

1

0

2

2

L

L

π

π

(611)

donde ldquo rdquo representa la muestra ldquokrdquo de la respuesta en frecuencia del filtro deseado ldquoH

)(~ kHdrdquo y ldquoh(n)rdquo la respuesta impulsiva

En la figura 610 se muestra el disentildeo de un filtro FIR de fase lineal por

muestreo en frecuencia ademaacutes se indica la respuesta real del filtro disentildeado

ospu(enba

0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

02

04

06

08

1

DISENtildeO F ILTRO F IR P OR MUESTREO EN F RECUENCIA

Frecuenc ia

Am

plitu

d

F

623

de(ecpapava

igura 6 10- Disentildeo de un filtro FIR lineal paso bajo con un muestreo en frecuencia de 101puntos (La fase no es mostrada en la figura) En gris se muestra la respuesta real del filtro

disentildeado

Como podemos observar en la figura la respuesta real del filtro presenta cilaciones debidas al filtro interpolador (Oppenheim y Schafer 1975) que se eden suavizar si admitimos una o maacutes muestras de transicioacuten de valor intermedio tre 0 y 1) mejorando ademaacutes la atenuacioacuten de los loacutebulos que aparecen en la

nda de rechazo aunque se aumenta el ancho de la banda de transicioacuten

FILTROS LINEALES CON WAVELETS En el capiacutetulo anterior hemos sentildealado como una sentildeal puede ser

scompuesta utilizando la DWT como suma de detalles y una aproximacioacuten uacioacuten 59) Cada sumando representa la salida de un filtro FIR cuya banda de

so dependeraacute del nivel en el que nos encontremos (paso-alto para Q1 paso banda ra Qj con j=2J y paso-bajo para PJ) pero la forma de su respuesta en frecuencia riacutea en funcioacuten de la base wavelet que se elija

145

Una forma sencilla de filtro lineal se obtiene al eliminar uno o maacutes sumandos

de la mencionada ecuacioacuten Por ejemplo Oliva (1998) utilizoacute este procedimiento para el filtrado de sentildeales siacutesmicas Las bandas de frecuencia para cada sumando vienen determinadas por las propiedades de descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la descomposicioacuten wavelet (figura 58) y soacutelo dependen del nivel elegido

Otra estrategia se basa en la descomposicioacuten en el mejor aacuterbol (wavelet

packets) haciendo maacuteximo alguacuten criterio (maacutexima entropiacutea o maacutexima SNR) Nuevamente la sentildeal puede entenderse como suma de varias sentildeales filtradas (anaacutelisis multirresolucioacuten ecuacioacuten 511) La eliminacioacuten de alguno de los sumandos responde a un filtro lineal cuya banda de paso dependeraacute uacutenicamente de los sumandos eliminados y la forma de su respuesta de la base elegida Este meacutetodo ha sido utilizado por Galiana et al (2000) para la deconvolucioacuten y filtrado de sismogramas de corto periodo de la red siacutesmica de Alicante

En la figura 611 se muestra un ejemplo de filtrado del sismograma sinteacutetico de

la figura 510 contaminado con ruido

El resultado para este ejemplo es un filtro paso-bajo con una frecuencia de

corte aproximada de 3125 Hz

-1

0

1

Sentilde

al(S

NR

=40

dB)

FILTRADO LINEAL WAVELET

0 10 20 30 40 50 60-1

0

1

Tiempo (seg)

Sentilde

alF

iltr

ada

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

P6

P6+Q

6+Q

5

Figura 6 11- Filtrado de una sentildeal con SNR de 40 decibelios (sismograma sinteacutetico de la figura 510 contaminado de ruido) por medio de la descomposicioacuten wavelet hasta nivel 6 La sentildeal filtrada es la suma de

los detalles correspondientes a los niveles 5 y 6 y de la aproximacioacuten al nivel 6

146

624 FILTROS ECUALIZADORES AMPLIACIOacuteN DEL ANCHO DE BANDA

En la figura 215 se mostroacute la ganancia adicional que se debiacutea proveer el filtro

de ecualizacioacuten para el caso de un sistema con resistencia de carga (tanto para sistemas subamortiguados como sobreamortiguados) y con impedancia RC serie

Daniel (1979) Stauber (1983) Prothero y Schaecher (1984) y Roberts (1989)

entre otros aplican filtros paso bajo de 2ordm orden en dos etapas para ecualizar sensores de 1 segundo de periodo propio

Aunque cada uno aborda la ecualizacioacuten de forma diferente utilizando

amplificadores operacionales realimentados todos obtienen un sistema con polos y ceros reales casi siempre dobles Si se disentildean adecuadamente se puede cancelar el polo doble de un sistema con amortiguamiento criacutetico o los polos reales de un sistema sobreamortiguado

En sus disentildeos se incluye ademaacutes un filtro paso alto de primer orden para

eliminar el ldquooffsetrdquo introducido por los amplificadores La ecualizacioacuten analoacutegica por medio de esta teacutecnica presenta el inconveniente

de que tanto los sistemas amortiguados criacuteticamente como los sobreamortiguados reducen la ganancia efectiva necesitando una mayor amplificacioacuten (ver ecuacioacuten 26) Por otro lado al reforzar por amplificacioacuten electroacutenica la banda de menor frecuencia se reduce el rango dinaacutemico del sensor en esa banda

Aunque la exacta cancelacioacuten de polos y ceros es praacutecticamente imposible la

respuesta del sistema total seraacute parecida a la deseada ya que tanto ceros como polos se encontraraacuten muy proacuteximos

Los filtros ecualizadores analoacutegicos presentan ganancias mayores que la

unidad por lo que a menudo es necesario atenuar la sentildeal en etapas intermedias lo que puede enmascarar sentildeales saturadas En la figura 612 se muestra una simulacioacuten presentando este efecto para un sistema con amortiguamiento criacutetico

F

a

igura 6 12- Enmascaramiento de una sentildeal saturada por efecto del filtro ecualizador En la parte superior se muestra el registro del sismo de Algodonales de 02062001 Mb=23 para un sistema con

mortiguamiento criacutetico mientras en la inferior se ha simulado el mismo registro una vez ecualizado hasta 10segundos

147

Si el conversor AD presenta gran rango dinaacutemico como el utilizado es

posible realizar el filtro de ecualizacioacuten por software evitando la reduccioacuten del rango dinaacutemico electroacutenico debido a la necesidad de aumentar la amplificacioacuten

Ademaacutes en nuestro caso el disentildeo de un filtro ecualizador analoacutegico seriacutea

engorroso y complicado ya que deberiacutea proporcionar la cancelacioacuten del polo real los complejo conjugados y el cero real no nulo e introducir uacutenicamente dos polos complejo conjugados de forma que el sistema resultante fuese de segundo orden (ecuacioacuten 26) con amortiguamiento efectivo de 0707 y frecuencia propia de 01 Hz (la discusioacuten de la eleccioacuten de estos valores se realizoacute en el capiacutetulo 2)

Ya que el filtro de ecualizacioacuten deberiacutea encontrarse en cascada con el sistema

su funcioacuten de transferencia viene dada por

)2)(()2)((

2)2)(()(

221

221

22

2

221

21

ddd

eeeec

r

decdrec

ddd

ed

eee

er

wswszswswspsH

HHHHHH

wswssGH

wswspsszsGH

++++++

=

=rArr=sdot

++minus

=+++

+minus=

ξξ

ξξ

(612)

donde ldquoHrrdquo es la respuesta del sistema con impedancia RC serie (con dos polos complejo conjugados y uno real y un ceros real no nulo) y ldquoHdrdquo es la respuesta del sistema de segundo orden deseado

Ya hemos mencionado en el capiacutetulo 3 que el sistema grabaraacute el canal de 125

mps por disparo mientras que el correspondiente a 20 Hz (tras la oportuna decimacioacuten) se grabaraacute en continuo Por ello hemos disentildeado un filtro IIR de ecualizacioacuten de 4ordm orden (en la tabla 6II se dan los coeficientes) que se ajusta a la ecuacioacuten (612) y suponiendo una frecuencia de muestreo de 20 mps

0 1 2 3 4 bi 11147 -11529 -05837 08067 -01105 ai 1000 -13433 -04103 09026 -01477

Tabla 6 II- Coeficientes del filtro IIR de ecualizacioacuten la nomenclatura utilizada se refiere a la ecuacioacuten (61)

Debe tenerse presente que este filtro presenta una amplificacioacuten de

aproximadamente 35 decibelios en continua por lo que previamente debe ser aplicado un filtro paso alto que elimine el descentrado (offset) de la sentildeal

En cuanto al rango dinaacutemico debemos sentildealar que permanece inalterado ya

que la respuesta analoacutegica no se modificada Conviene recordar uacutenicamente que al cargar el sistema con una impedancia RC serie la ganancia del sistema a bajas frecuencias se ve incrementada en el orden de 5 dB respecto a los sistemas claacutesicos con resistencia de carga Al aplicar el filtro ecualizador digital sobre el canal de 20 mps la resolucioacuten se incrementa ligeramente debido al efecto de sobremuestreo ya que el factor de decimacioacuten es de 625

148

En la figura 613 se muestra su respuesta en frecuencia su respuesta impulsiva y la ubicacioacuten de los polos y ceros en el plano ldquozrdquo

-1 -0 5 0 05 1

-1

-05

0

05

1

P art e Real

Par

te I

mag

inar

ia

Plano z

0 5 10 15 20 25 30

-02

0

02

04

06

08

1

12

T iem po (seg)

Am

plit

ud

Respuesta impulsiva

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40Respuesta en Frecuencia

dBs

Filt ro analogFilt ro IIR

10-2

10-1

100

101

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(ordm)

Figura 6 13- Respuesta en frecuencia del filtro IIR ecualizador de 4ordm orden (en azul se muestra el correspondiente filtro analoacutegico ecualizador ideal) Asiacute mismo se muestran las

posiciones de los polos y ceros en el plano complejo ldquozrdquo y la respuesta impulsiva del filtro

625 FILTRADO DE RUIDOS PERIODICOS

Los ruidos perioacutedicos pueden ser caracterizados por su desarrollo en serie de

Fourier Este tipo de ruido aunque no muy frecuente puede estar presente en los registros siacutesmicos y son causados principalmente por la actividad humana o por interferencias En los registros obtenidos en algunos sistemas por ejemplo en los MiniDOBS es frecuente encontrar interferencias del pps junto con el registro siacutesmico

Siguiendo la teoriacutea de las series de Fourier cualquier ruido perioacutedico puede ser

descompuesto en suma de sentildeales monocromaacuteticas que oscilan a la frecuencia fundamental o sus armoacutenicos

sum sum +sdot==i i

iiiip nTfAnwnw )2sin(][][ φπ (613)

donde ldquowprdquo es el ruido perioacutedico ldquowirdquo son los diversos armoacutenicos considerados como sentildeales monocromaacuteticas de frecuencia ldquofirdquo amplitud ldquoAirdquo y fase ldquoφirdquo

Estas sentildeales monocromaacuteticas pueden ser detectadas analizando el espectro del

ruido en el plano de la transformada de Fourier de forma que aquellas frecuencias ldquofirdquo con un valor de densidad espectral mucho mayor que la de un pequentildeo entorno

149

(experimentalmente se ha determinado un ancho de banda de 2 Hz) seraacuten consideradas como ruidos armoacutenicos

Debemos observar que si efectuamos la transformada de Fourier de una sentildeal

de ldquoNrdquo muestras la resolucioacuten en frecuencia que obtendremos es de ldquofmNrdquo siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo Para obtener con una mejor precisioacuten en la frecuencia de cada armoacutenico ldquowi[n]rdquo hemos aplicado el algoritmo explicado en el capiacutetulo 4 obteniendo la amplitud la frecuencia y la fase

La eliminacioacuten del ruido es realizada en el dominio del tiempo restando de la

sentildeal original la componente perioacutedica dada por la ecuacioacuten (613) En la figura 614 se muestra el registro del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de

08042001 a 084453 y de magnitud 24 y el resultado posterior a la eliminacioacuten de los ruidos perioacutedicos

Creduce que el rse encu

Terremoto de EL BOSQUE 08042001 a 084453 mb=24

30 35 40 45 50 55 60

T iempo en segundos

0 5 10 15 20 25 30-60

-40

-20

0

20

40

60

80Densidad espectral de potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Datos originalesFiltrado usando FourierFiltrado con ajus te de frec

F

63 FILTR Cuando

de determinatotalidad del registro debidplano tiempo

igura 6 14- Filtrado de ruidos perioacutedicos del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de 08042001utilizando las frecuencias obtenidas por el anaacutelisis de Fourier y las correspondientes

utilizando el ajuste preciso propuesto

omo se aprecia en la figura el meacutetodo por ajuste preciso de la frecuencia el ruido monocromaacutetico aunque no logra eliminarlo por completo debido a uido real no es puramente monocromaacutetico sino que sus diversos armoacutenicos entran dispersos a lo largo de una banda estrecha de frecuencias

OS NO LINEALES CON WAVELETS

aplicamos filtros lineales basados en la transformada de Fourier la energiacutea das bandas de frecuencia (bandas de rechazo) es reducida afectando a la registro La reduccioacuten de alguacuten coeficiente de Fourier afecta a la totalidad del o a las propiedades de localizacioacuten (ya descritas en el capiacutetulo anterior) del

-frecuencia

150

La utilizacioacuten de filtros no lineales basada en transformadas con mayor capacidad de

localizacioacuten en el plano tiempo-frecuencia ha sido empleada por diversos sismoacutelogos Ulrych et al (1999) comparan diversas teacutecnicas de filtrado no lineal basadas en diversas transformadas que tratan de separar la sentildeal del ruido Fedorenko y Husebye (1999) aplican un suavizado no lineal sobre el filtro de polarizacioacuten en su algoritmo de ldquopickingrdquo

Los filtros no lineales basados en la transformada wavelet se basan en las

propiedades de localizacioacuten ya estudiadas de forma que la eliminacioacuten o reduccioacuten de algunos de sus coeficientes soacutelo afecta a una determinada banda de frecuencia y a una determinada ventana de tiempo que dependeraacute principalmente de la escala

631 HARD Y SOFTHRESHOLD

Donoho (1994) proboacute que en el caso las sentildeales se encuentren contaminadas

por ruido gausiano blanco la oacuteptima estimacioacuten de la sentildeal se obtiene amulando los coeficientes de la transformada wavelet ortonormal que no superen un determinado umbral Esta teacutecnica es ampliamente conocida por su teacutermino ingleacutes ldquothresholdingrdquo

Para un ruido gausiano de varianza ldquoσ2rdquo el umbral o ldquothresholdrdquo viene dado

por

NT elog2σ= (614)

donde ldquoNrdquo es el tamantildeo de los datos Auacuten suponiendo que el ruido presente en los registros siacutesmicos sea gausiano

su varianza no es conocida a priori por lo que debemos estimarla a partir de los datos ldquoz = s + wrdquo (donde ldquosrdquo es la sentildeal y ldquowrdquo representa al ruido)

Mallat (1998) establece que si la sentildeal ldquosrdquo es ldquosuaverdquo los coeficientes wavelet

ldquoltsψ1kgtrdquo son pequentildeos y por tanto los coeficientes ldquoltzψ1kgt asymp ltwψ1kgtrdquo representan una variable aleatoria gausiana de varianza ldquoσ2rdquo es decir se puede suponer que los coeficientes wavelet a escala 1 (d1) representan uacutenicamente los detalles del ruido En este caso un buen estimador de la desviacioacuten tiacutepica es

20

67450)(~ 1 Nk

zMediana k ltle=ψ

σ (615)

Para el denominado ldquosofthresholdrdquo los coeficientes wavelets son anulados por

umbral de la siguiente forma

⎪⎩

⎪⎨

ltminusle+

geminus=

TcTcTc

TcTcc

i

ii

ii

i

0 (616)

donde ldquocirdquo representa cada uno de los coeficientes de la descomposicioacuten wavelet tanto los detalles ldquodjrdquo a todos los niveles ldquojrdquo como la aproximacioacuten ldquoaJrdquo siendo ldquoJrdquo el uacuteltimo nivel alcanzado

151

En el ldquohardthresholdrdquo los coeficientes cuyo valor absoluto superan el nivel

umbral no son modificados

632 METODO DE ESTRUCTURAS COHERENTES Cuando no tenemos ninguacuten conocimiento a priori sobre las caracteriacutesticas del

ruido la estimacioacuten de la sentildeal es mejor efectuarla extrayendo las estructuras coherentes que tienen una alta correlacioacuten con los vectores base de forma que la varianza del ruido no es utilizada

Mallat (1998) propone este meacutetodo de forma que si ldquoB=gm0lemltMrdquo representa

una base wavelet ortonomal soacutelo extraeremos aquellos vectores de la base ldquoBrdquo que tengan una mejor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para ello debemos ordenar todos los coeficientes wavelets (dados por los

productos internos ldquoltzgmgtrdquo) en orden descendente de su valor absoluto

101

minusltlege+

Nkgzgzkk mm (617)

Los datos ldquozrdquo no seraacuten considerados como ruido si

NNT

z

gz

z

gze

NmNmm log2max

22

210

2

2

0 =gt= minusltle (618)

El vector ldquo rdquo es considerado como una estructura coherente 0mg

Para cada k ge 0 el vector correspondiente ldquo rdquo es una estructura coherente

si se verifica kmg

kNkNT

gz

gze

kNN

kpm

m

p

k

minusminus

=gt minusminus

=sum

)(log2

2

1 2

2

(619)

Es decir una vez ordenados los valores absolutos de los coeficientes wavelet

si la relacioacuten de su energiacutea (su cuadrado) respecto a la energiacutea contenida en el resto de coeficientes supera al umbral correspondiente se dice que el vector asociado a dicho coeficiente es una estructura coherente

El algoritmo para cuando encontramos el primer iacutendice ldquok=Mrdquo tal que ldquo rdquo

no es una estructura coherente y por tanto a partir de este iacutendice todos los coeficientes restantes (incluido eacuteste) son anulados La sentildeal ldquosrdquo es estimada por la suma de las ldquoMrdquo estructuras coherentes

kmg

summinus

=

sdot=1

0

M

kmm kk

ggzs (620)

152

Mallat (1998) sentildeala que este algoritmo estima la sentildeal de forma eficiente soacutelo si la mayor parte de la energiacutea es superior al nivel de ruido con respecto a la base wavelet ortonomal utilizada

633 ESTRUCTURAS COHERENTES POR NIVELES

El meacutetodo de filtrado no lineal que proponemos se basa en el meacutetodo de las

estructuras coherentes pero incorpora alguna informacioacuten sobre la forma de la sentildeal siacutesmica que deseamos filtrar

Al efectuar la descomposicioacuten wavelet de un registro siacutesmico la sentildeal se

descompone en suma de la aproximacioacuten (al maacuteximo nivel ldquoJrdquo alcanzado) y detalles a todas las escalas (ecuacioacuten (511)) La idea es extraer la energiacutea de la sentildeal siacutesmica de cada una de las bandas de frecuencia que representa cada nivel (cajas de Heisenberg) es decir extraer las estructuras coherentes por bandas de frecuencia

Por tanto baacutesicamente la principal diferencia radica en aplicar el meacutetodo de

las estructuras coherentes a cada nivel ldquojrdquo de la descomposicioacuten wavelet de forma independiente y no sobre la totalidad de los coeficientes como indica la ecuacioacuten (617)

Para cada nivel definimos un umbral dado por

jj

jekN Nk

kNkNp

Tj

ltleminus

minussdot=minus 0

)(log2 (621)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes wavelet del nivel ldquojrdquo ( jjNN 2= siendo N

el tamantildeo de los datos) y ldquoprdquo es un paraacutemetro (empiacutericamente determinado) que puede tomar los valores 0 2 oacute 3 dependiendo del valor SNR calculado para ese nivel

En la figura 615 se muestra el nivel umbral en funcioacuten del nuacutemero de

coeficientes y se compara por el dado por la ecuacioacuten (618)

01000200030004000500060000

001

002

003

004

005

006

007

008

009

01NIVEL UMBRAL

N-k

T2 N

-k

Umbral ec (618)Umbral ec (621) p=2Umbral ec (621) p=3

F

igura 6 15- Niveles de umbral o ldquothresholdrdquo dados por la ecuacioacuten (621) para ldquop = 2rdquo y ldquop = 3rdquo frente alpropuesto por Mallat (1998) para el meacutetodo de las estructuras coherentes ecuacioacuten (618)

153

Como se observa en la figura utilizamos siempre umbrales maacutes bajos que el propuesto por Mallat (1998) lo que implica considerar como estructura coherente vectores con menor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para estimar el nivel de sentildeal-ruido asumiremos que son independientes por lo

que se verifica el principio de adiccioacuten de la energiacutea El nivel de sentildeal-ruido (SNR) expresado en decibelios viene dado por

⎟⎟

⎜⎜

⎛minussdot=

⎟⎟

⎜⎜

⎛sdot=

+=

1log10log10 2

2

102

2

10

222

w

z

w

sSNR

wsz

dB

(622)

Para estimar este valor a cada nivel ldquojrdquo asumiremos que el pre-evento de los

registros proporcionan una buena estimacioacuten del nivel de ruido y la ecuacioacuten anterior se transforma en

⎟⎟⎟⎟⎟

⎜⎜⎜⎜⎜

minussdot=

sum

summinus

=

minus

= 1log10 1

0

2

1

0

2

10 P

kk

j

N

mm

j

cPN

cSNR

j

(623)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes a nivel ldquojrdquo y los ldquoPrdquo primeros coeficientes son los correspondientes al pre-evento

Si el SNRj es mayor de 40 decibelios el ruido es despreciable frente a la

energiacutea de la sentildeal contenida en el nivel por lo que los coeficientes no son modificados es decir utilizaremos el valor ldquop = 0rdquo

En el caso de que SNRj esteacute comprendido entre 10 y 40 decibelios

utilizaremos ldquop = 2rdquo y todos los coeficientes que no sean considerados como estructuras coherentes son anulados Recordemos que el algoritmo siempre se aplica despueacutes de que los coeficientes correspondientes al nivel ldquojrdquo hayan sido reordenados en orden descendente de valor absoluto

Cuando la relacioacuten sentildeal-ruido es superior a 4 dB pero inferior a 10 decibelios

aplicaremos el umbral con ldquop = 3rdquo aumentando el nivel umbral ya que se trata de un nivel ruidoso En este caso ademaacutes estimaremos la desviacioacuten estaacutendar del ruido utilizando uacutenicamente sobre coeficientes de ese nivel que localizan en el pre-evento y aplicando la ecuacioacuten (615) sobre los mencionados coeficientes

Al igual que en el caso anterior los coeficientes no asociados a estructuras

coherentes son anulados pero en este caso los correspondientes a estructuras coherentes son reducidos en amplitud en una desviacioacuten estaacutendar de forma similar al softhreshold

Para valores de SNRj entre 25 y 4 dB se aplica el procedimiento del caso

anterior uacutenicamente para bajas frecuencias ldquoj gt 3rdquo en el caso de un muestreo de 100 Hz corresponde a frecuencias inferiores a 625 Hz mientras que para 125 mps es 781 Hz

154

Finalmente en cualquier otro caso todos los coeficientes son anulados ya que

se considera que no es posible distinguir entre sentildeal y ruido En la figura 616 se muestra un diagrama esquemaacutetico de este meacutetodo

Figura 6 16- Diagrama esquemaacutetico del meacutetodo propuesto de filtrado no-lineal estructuras coherentes por niveles

64 REDUCCION DE SPIKES Los ldquospikesrdquo son ruidos altamente transitorios caracterizados por su gran amplitud y

corta duracioacuten Generalmente tienen siempre el mismo signo y se producen principalmente por interferencias siendo mucho maacutes frecuentes en sistemas con transmisioacuten de datos analoacutegicos

155

Evans (1982) muestra la gran efectividad de un filtro de medianas frente a un filtro de promedios para su eliminacioacuten Ambos filtros son paso-bajo cuyo ancho de banda depende del nuacutemero de puntos seleccionado El principal problema radica en que este filtro es aplicado a la totalidad del registro afectando tambieacuten a las porciones de sentildeal no contaminadas por este tipo especial de ruido

Nosotros hemos desarrollado un algoritmo para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo

que se aplica sobre los coeficientes wavelets en cada uno de los niveles de la descomposicioacuten

En primer lugar se estima la media y la varianza de la energiacutea sobre un pequentildeo

intervalo por medio de los siguientes filtros FIR

sumsumminus=minus=

minus==k

klljk

k

kljk mldldm

9

222

9

2 )][(101][

101 σ (624)

Un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo cuando se verifica

kkj mkd σ4][2 +gt (625) Para evitar que una llegada impulsiva pueda ser considerada como ldquospikerdquo ambos

filtros se aplican tanto en sentido directo como reverso es decir en orden creciente de tiempo como decreciente debieacutendose cumplir la ecuacioacuten (625) en ambos sentidos

Cuando un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo es anulado Los filtros FIR dados por la ecuacioacuten (624) presentan un decaimiento lento por lo

que ldquospikesrdquo proacuteximos pueden no ser detectados por el algoritmo Por este motivo el algoritmo se aplica sucesivamente hasta 8 veces o hasta que ya no se declara ninguacuten ldquospikerdquo

Por otro lado debido a las caracteriacutesticas de los transitorios de los filtros presentes al

comienzo (en sentido directo) y al final (cuando se aplica en sentido inverso) del nivel considerado la condicioacuten dada por la ecuacioacuten (625) soacutelo se considera en un sentido (inverso para el comienzo y directo al final) en esas ventanas

65 COMPARACION Y RESULTADOS El meacutetodo de filtrado que proponemos (Pazos et al 2003) consiste en la aplicacioacuten

en cascada de los algoritmos de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos reduccioacuten de ldquospikesrdquo y el filtrado de estructuras coherentes por nivel todos ellos desarrollados por el autor de la presente tesis

Para poder evaluar su comportamiento lo compararemos con otras teacutecnicas de

filtrado ya explicadas atendiendo a diversas caracteriacutesticas como son bull Error relativo en la amplitud maacutexima ya que este paraacutemetro interviene en el

caacutelculo de la magnitud de los terremotos

bull Error eficaz (rms) en amplitud que en cierta medida cuantifica la similitud de la sentildeal filtrada con la original no ruidosa

156

bull El nivel de sentildeal-ruido (SNR) calculaacutendolo tanto para la totalidad del registro como para la llegada de la onda P (sobre una pequentildea ventana que experimentalmente hemos fijado en 2 segundos)

Las dos primeras caracteriacutesticas indicadas requieren el conocimiento exacto de la

sentildeal en ausencia de ruido por lo que utilizaremos una base de datos generada a partir de un sismo sinteacutetico mostrado en la figura 510 al que se le ha antildeadido diversos tipos de ruidos Este registro sinteacutetico (amplitud maacutexima normalizada a la unidad) ha sido generado de forma que su densidad espectral de potencia sigua una curva suave promediando las densidades espectrales de 10 sismos registrados por las estaciones de la red de corto periodo del ROA

En cuanto a las comparaciones sobre el SNR se hace notar que su estimacioacuten para la

llegada de la onda P nos indica la calidad de ldquopickingrdquo mientras que su caacutelculo para la totalidad del registro nos proporciona informacioacuten sobre la calidad para datar llegadas de ondas de pequentildea amplitud asiacute como la contaminacioacuten por ruido de la onda de coda

Tras varias experiencias previas se ha comprobado que los resultados obtenidos

utilizando diversos tipos de filtros lineales de igual banda de paso no variacutean sustancialmente los resultados analizados por lo que finalmente hemos seleccionado para la comparacioacuten dos bancos de filtros filtros Butterworth de 4ordm orden y Eliacutepticos con 1 dB de rizado en la banda de paso y 20 dB de caiacuteda para la banda de rechazo

Cada banco se compone de los siguientes filtros

bull 2 filtros paso-alto con frecuencias de corte de 02 y 07 Hz bull 6 paso-bajo 4 6 8 10 16 y 32 Hz bull 12 paso-banda cuyas frecuencias de corte son las combinaciones de las

anteriormente indicadas para los paso-alto y paso-bajo Los resultados preliminares obtenidos por aplicacioacuten de las teacutecnicas de filtrado no

lineal por ldquoHard y softhresholdrdquo no resultaron satisfactorias a excepcioacuten de los registros con un alto SNR por lo que ha sido desestimado para esta comparacioacuten Por ello soacutelo consideraremos el filtrado por el meacutetodo de las estructuras coherentes

Los resultados sobre la base de datos sinteacuteticos con diferentes niveles de sentildeal-ruido

se muestran en las tablas 6III a 6VI La utilizacioacuten de una base de datos sinteacutetica presenta la gran ventaja del conocimiento exacto de la forma de onda de la sentildeal el instante de llegada de la P simulada y el SNR de la sentildeal contaminada de forma aleatoria con los diversos tipos de ruido (ruido gausiano blanco ruido coloreado ruidos perioacutedicos y ruido siacutesmico grabado por la red ROA) Ademaacutes se han antildeadido ldquospikesrdquo de forma aleatoria

Las tablas 6III y 6IV muestran los resultados del error relativo para la amplitud

maacutexima y el error eficaz en amplitud respectivamente El meacutetodo propuesto presenta un error relativo para la maacutexima amplitud inferior al 10 en para el 90 de los casos analizados mientras que el error eficaz es inferior a 25

Debemos indicar que el meacutetodo propuesto consideroacute al primer evento de esta base de

datos sinteacuteticos como ruido anulando todos los coeficientes

157

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 10003 ------- 4927 2477 3357 2 4385 6948 1510 2209 2994 3 2573 833 1216 1713 2022 4 2149 026 924 3195 3498

5 771 147 567 3001 3244 6 2955 1696 1274 695 731 7 166 757 019 4887 4004

8 1096 795 257 1227 337 9 3124 662 524 2153 1478 10 640 019 289 413 1012

11 122 382 199 319 956 12 742 261 532 719 762

13 8534 631 7005 4960 4299 14 188 171 1714 196 1405 15 043 636 203 025 745

16 570 151 1204 4699 4448 17 016 411 258 078 671 18 471 151 912 4683 4453

19 006 646 251 160 612 20 468 765 455 4525 4269 21 023 748 284 225 565

22 037 837 311 277 528 23 021 941 376 4784 1594 24 166 152 156 161 1363

25 119 153 012 114 1322 26 021 700 386 348 356 27 110 153 257 106 1313

28 038 186 318 033 1249 29 010 010 389 015 1207 30 10045 011 9960 2163 1134

Tabla 6 III- Error relativo en amplitud maacutexima obtenida por diferentes meacutetodos de filtrado

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 11303 -------- 793 3801 3133 2 10214 113 4623 2342 2286

3 8367 014 8005 8001 7267 4 6406 138 2785 1577 1438 5 4812 004 4909 4779 4289

6 3574 217 315 1202 999 7 4294 089 3556 341 149 8 3168 099 161 1389 1249

9 2493 097 141 1210 215 10 1394 142 168 450 379

11 1130 135 155 380 324 12 1612 010 1287 1599 1018 13 1256 011 1091 128 041

14 787 009 685 780 528 15 450 080 088 161 138 16 350 004 389 328 323

17 284 061 077 107 092 18 221 004 235 226 222 19 179 063 067 073 062

20 162 024 059 080 076 21 113 043 058 047 043 22 071 035 053 031 030

23 067 019 046 039 037 24 031 004 044 031 026 25 021 004 042 021 019

26 011 010 041 008 010 27 007 004 042 007 009 28 003 005 041 003 005

29 001 002 037 001 003 30 000 000 040 000 004

Tabla 6 IV- Error rms en amplitud obtenido por las diferentes teacutecnicas de filtrado

De los numerosos resultados obtenidos por cada uno de los bancos de filtros lineales

(20 filtros por banco) hemos seleccionado uacutenicamente y de forma automaacutetica los correspondientes al que obtuvo mejor SNR para la onda P para cada uno de los eventos analizados Por este motivo se podriacutean mejorar los resultados del resto de las caracteriacutesticas analizadas con otro filtro con distintas frecuencias de corte

En las tablas 6V y 6VI se muestran los resultados para el nivel sentildeal-ruido de la

onda P y del registro completo respectivamente El meacutetodo propuesto proporciona los mejores resultados en el 733 de los casos

para la SNR de la onda P destacando el meacutetodo de estructuras coherentes en el resto de los casos Debemos destacar como ya hemos mencionado que este paraacutemetro fue maximizado para los bancos de filtros lineales

158

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliacuteptico

1 -028 --------- -237 -032 -21352 -019 1300 -1388 -012 -913 3 -1038 1810 -943 -884 -790

4 -2070 -063 -380 -1521 -726 5 -858 3449 -821 -722 -642 6 -005 -853 -240 -1313 -813

7 -1391 392 -1216 -649 052 8 -1177 -231 -741 -911 -793 9 -818 -644 -108 -544 -424

10 -945 000 -126 -441 -293 11 -812 -293 -1272 -357 -223 12 -167 2090 -073 -167 -123

13 -422 2010 -520 298 1442 14 -080 1426 -117 -084 -091 15 -282 493 340 119 193

16 051 3434 248 099 163 17 -055 714 543 337 395 18 227 3432 521 254 315

19 162 621 936 548 595 20 303 1337 977 538 668

21 373 880 1198 755 793 22 580 1069 1429 958 988 23 855 1659 2054 1698 1628

24 1063 3430 2894 1063 1108 25 1254 3429 3020 1254 1302 26 1390 2002 1924 1753 1772

27 1630 3431 2839 1630 1672 28 2111 1541 1027 1346 1047 29 2839 3251 3025 2839 2899

30 3931 2884 2986 3932 3950

Tabla 6 V- SNR para la onda P obtenida por los diversos meacutetodos de filtrado

Original Method Est Coh Butterw Eiacuteiptico

1 -12 --------- -258 -848 -779 2 -11 546 -1218 -1471 -1259 3 -10 2300 -1061 -1278 -1217

4 -9 597 -1004 -942 -812 5 -8 4781 -847 -1019 -966 6 -7 356 297 -270 -250

7 -6 1079 -683 -077 341 8 -5 819 600 -324 -424 9 -4 845 882 -259 297

10 -3 684 611 160 164 11 -2 795 869 242 249 12 -1 1811 -288 -200 -083

13 0 2046 -067 648 1542 14 1 1805 -146 -062 057 15 2 1105 1297 640 643

16 3 4765 377 175 229 17 4 1308 1505 839 841 18 5 4764 627 375 428

19 6 1135 1708 1037 1038 20 7 1499 573 771 876

21 8 1347 1910 1236 1236 22 10 1428 2111 1434 1433 23 12 1886 2621 1878 1890

24 14 4515 3785 1397 1441 25 16 4510 3964 1598 1644 26 18 2440 2844 2228 2234

27 20 4508 4112 1998 2035 28 25 2013 412 688 981 29 32 4591 4479 3200 3260

30 64 2406 1019 1250 1144

Tabla 6 VI-Resultados para el SNR de la totalidad del registro

Para el nivel de sentildeal-ruido calculado para la totalidad del registro (tabla 6VI) el

meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 666 de los casos Como ya se comentoacute el primer evento fue considerado como ruido por el meacutetodo

que se propone y por tanto la sentildeal filtrada es nula En el caso del evento 30 soacutelo los filtros lineales presentan una ligera mejoriacutea en el

SNR para la onda P respecto al de la sentildeal original aunque es bajo cuando se calcula para la totalidad del registro debido al efecto de los ldquospikesrdquo presentes en la sentildeal (figura 617)

Los niveles de sentildeal-ruido de la sentildeal original columna 2 de las tablas 6V y 6VI

han sido calculadas antes de la adicioacuten de ldquospikesrdquo lo que debe tenerse presente a la hora de comparar los resultados para las sentildeales filtradas que incluyen sus efectos

159

100

101

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

Densidad Espectral de Potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Original Metodo Est CohButterw Eliptico

Original

Meacutetodo

Est Coh

Butterw

Eliacuteptico

EVENTO SINTETICO Nordm 30

Figura 6 17- Evento sinteacutetico nuacutemero 30 y las correspondientes sentildeales filtradas por los meacutetodos indicados En la figura inferior se muestra las densidades espectrales de potencia correspondientes

Estos mismos filtros se han aplicado a una base de 60 sismos registrados por la red de corto periodo del ROA seleccionados atendiendo a su localizacioacuten (figura 618) magnitud y principalmente por su contenido y caracteriacutesticas de ruido

La respuesta de las estaciones son las correspondiente a una resistencia de carga para

un amortiguamiento proacuteximo a 0707 y la resolucioacuten digital es de 12 bits a 100 mps Los errores relativos a la amplitud no son calculados debido al desconocimiento de la

forma de onda exacta de la sentildeal en ausencia de ruido por lo que el estudio comparativo se centra en los niveles de sentildeal ruido Para el caacutelculo del SNR de la onda P se han tomado los tiempos de llegada dados por el analista (ROA 2000 y 2002)

Figura 6 18- Epicentros de los 60 sismos utilizados como base de datos

160

El meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 50 de los casos para el

SNR de la onda P (tabla 6VII) siendo mejor que el meacutetodo de estructuras coherentes en un 566 un 70 mejor que el banco de filtros Butterworth y en el 611 de los casos mejor que los filtros eliacutepticos

Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 3003 3520 3224 3976 3892 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -016 1061 1048 1696 1634 3 990311 25733 Jerez 23 SFS 1386 2089 1348 1388 1481 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1917 -181 161 216 261 5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 2395 2483 3039 2783 2784 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija 136 2493 2611 2283 2264 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real -141 1304 1030 898 986 8 10115 104756 Medina 20 Sfs -391 1209 1128 661 634 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -2084 702 1573 492 499

10 10116 232822 Casares 25 SCRT -2303 1017 848 910 984 11 10131 174843 Torregorda 25 SFS -1151 -410 -041 -219 -179 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -039 -021 -2194 -157 -177 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 086 633 655 594 654 14 10213 110243 Olvera 25 Lija 2022 4392 3637 4565 4432 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -853 1140 899 996 1041 16 10224 110121 NE Tetuaacuten 27 Lija 229 2628 2212 2191 2266 17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 491 485 624 636 696 18 10313 131954 Algar 26 Momi -008 548 -026 478 685 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -004 387 142 -501 -563 20 10322 130603 Campillo 23 Real -309 1834 2470 1533 1603 21 10328 121517 Jimena 24 Alj -029 -064 -375 -029 -029 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1434 1598 1503 880 891 23 10408 84453 El bosque 24 Real 833 2512 2623 2511 2648 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -956 1461 1875 1332 1315 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1833 682 -011 127 232 26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2784 -140 -237 -310 -249 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2785 3775 4070 4190 4238 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija -046 1758 1001 1508 1577 29 10508 195915 Jubrique 19 Real 226 3493 3804 2732 2619 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -002 -216 -159 -113 -071 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 2951 2951 4190 4292 4255 32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 063 2272 2926 1933 1977 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -022 1747 100 343 387 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 2842 4527 4430 4662 4342 35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -655 569 915 1153 1206 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 397 3164 3475 3382 3309 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -2870 1154 1663 1094 1138 38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil -003 1236 1075 1208 1275 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -1828 1702 1008 2504 2417 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 120 2279 3260 3006 2987 41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -916 061 453 200 181 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1370 1086 770 936 986 43 10901 60028 S Faro 27 Alj -555 087 -051 -026 001 44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -299 1314 2209 1417 1450 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -1511 779 1094 727 825 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -1541 1465 1216 1041 1095

161

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 361 2525 2521 2103 2066 48 11009 90410 Ronda 22 Real -471 2451 2178 1115 1174 49 11011 23035 Algar 18 Lija -979 1029 924 869 940 50 11015 11100 Faro 27 Lija -971 820 372 363 408 51 11015 120803 Estrecho Gibraltar 27 Alj 715 2584 2230 3243 3159 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija 288 2580 2264 1821 1837 53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -958 317 -744 208 268 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1175 1619 1020 730 807 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -918 1680 1901 1671 1716 56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1097 ------ 1698 969 1012 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -1046 1747 1917 1642 1723 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -760 2402 2594 2245 2288 59 11118 202633 Montellano 23 Lija 265 2725 2932 2494 2551 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -744 1132 152 509 511

Tabla 6 VII-Nivel sentildeal-ruido para la onda P estimado para los diversos meacutetodos de filtrado usando una base de 60 sismos registrados por la red siacutesmica del ROA El evento nordm 11 sentildealado con ldquordquo es una explosioacuten

El evento nordm 56 (terremoto de ldquoDontildeanardquo de 06112001 a 221655 y de magnitud

21) fue considerado como ruido por el meacutetodo propuesto por lo que todos los coeficientes se anularon Este error del meacutetodo se debe a que las primeras llegadas del sismo han tenido lugar dentro de la ventana de pre-evento considerada y por tanto se subestimaron los niveles de sentildeal- ruido en todas las etapas de la descomposicioacuten wavelet imponiendo mayores niveles de umbral

La tabla 6VIII muestra los resultados obtenidos para el nivel de sentildeal-ruido estimado

para la totalidad del registro Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 2471 3706 3275 3373 3337 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -541 1805 384 -332 1570

3 990311 25733 Jerez 23 SFS 341 1516 323 342 425 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1542 1702 1835 1580 1510

5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 1376 1545 2383 1752 1751 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija -171 2438 2722 2407 2450 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real 024 1262 1172 977 1045

8 10115 104756 Medina 20 Sfs -587 835 730 421 389 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -1755 924 084 171 291 10 10116 232822 Casares 25 SCRT -1156 1507 991 992 1013

11 10131 174843 Torregorda 25 SFS 1584 1516 3408 2858 2954 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -1819 304 -497 -585 -593 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 207 694 591 220 283

14 10213 110243 Olvera 25 Lija 1392 3934 3965 3943 4002 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -804 1443 1016 1128 1233 16 10224 110121 NE Tetuan 27 Lija -337 1927 1633 1571 1679

17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 499 912 738 617 650 18 10313 131954 Algar 26 Momi -759 1189 1296 1099 1092 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -453 -1504 -733 -940 -905

20 10322 130603 Campillo 23 Real -413 2053 2179 1361 1371 21 10328 121517 Jimena 24 Alj 287 1776 1343 761 633 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1614 1118 615 549 478

162

23 10408 84453 El bosque 24 Real 864 2668 3141 2610 2671 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -1524 953 1123 669 700 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1431 776 489 253 245

26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2054 858 419 491 563 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2411 4131 3836 3553 3499 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija 662 2325 1923 1904 1949

29 10508 195915 Jubrique 19 Real -544 2041 1023 1819 1870 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -1170 1053 1191 1045 1022 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 3017 3382 4400 4260 4411

32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 152 2545 3207 2152 2180 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -1630 1378 520 411 553 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 1862 3825 4315 3875 3909

35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -137 2104 1720 1723 1688 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 124 3210 2998 2881 2693 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -1535 2002 1864 1702 1775

38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil 524 1506 788 1150 936 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -690 1752 540 1381 1351 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 046 2124 3488 3191 3093

41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -1160 1152 805 688 704 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1847 1576 1454 1158 1077 43 10901 60028 S Faro 27 Alj 236 1191 1281 964 1023

44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -793 965 1338 458 416 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -478 840 555 252 327 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -917 1923 1763 1437 1395

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 547 2874 3231 2345 2268 48 11009 90410 Ronda 22 Real -349 1700 1725 1003 1067 49 11011 23035 Algar 18 Lija -844 1634 1210 1119 1225

50 11015 11100 Faro 27 Lija -061 2325 2034 1861 1879 51 11015 120803 Estrecho Gribraltar 27 Alj 718 2034 3365 3356 3344 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija -508 1605 1344 1032 1077

53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -534 1701 1738 1397 1547 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1468 681 398 314 344 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -1346 1876 2173 1654 1773

56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1988 -------- 822 105 068 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -593 2602 3136 2457 2441 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -1293 2345 1851 1654 1681

59 11118 202633 Montellano 23 Lija -209 2387 2297 1812 2150 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -439 979 270 299 272

Tabla 6 VIII- Estimacioacuten del SNR para la totalidad del registro por los diversos meacutetodos de filtrado El meacutetodo que proponemos obtiene el mayor SNR del registro en el 60 de la base

de sismos utilizada siendo mejor el meacutetodo de estructuras coherentes en un 60 que los filtros Butterworth en un 85 y un 85 mejor que el banco de filtros eliacutepticos

Insistimos nuevamente en que los resultados obtenidos para los bancos de filtros

lineales corresponden al que maximizoacute el nivel sentildeal-ruido de la llegada de la onda P por lo que el resultado presentariacutea ligeras mejoras si maximizaacutesemos la razoacuten sentildeal-ruido para la totalidad del registro

163

100

101

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia (Hz)

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalMeacutetodoEst CoherentesButterworthEliacuteptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 20 22032001 a 130603 Campi l lo mb=23

Figura 6 19- Evento 20 de la base de los 60 sismos utilizada (22112001 a 130603 ldquoCampillordquo mb=23) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose el efecto de recorte producido por el meacutetodo de Estructuras Coherentes En la figura inferior se muestra la

densidad espectral de potencia para cada una de las trazas

Aunque el meacutetodo de estructuras coherentes ha obtenido resultados similares (algo inferiores) al propuesto se ha comprobado que en ciertos casos recorta la forma la onda ademaacutes de no reducir los ldquospikesrdquo por lo que resulta de poca aplicacioacuten sobre registros siacutesmicos En la figura 619 se muestra el efecto de recorte mencionado para el sismo de ldquoCampillordquo de 22032001 a 130603 y de magnitud 23 (evento nordm 20)

En cuanto a la reduccioacuten de ldquospikesrdquo el meacutetodo propuesto muestra los mejores

resultados tanto sobre la base de datos sinteacutetica (ver figura 617) como sobre la real en maacutes del 90 de los casos En la figura 620 se muestra un ejemplo para un sismo real (evento nuacutemero 21) el terremoto de ldquoJimenardquo de 28032001 a 121517 y de magnitud 24 donde un ldquospikerdquo localizado sobre las primeras llegadas produce la sobreestimacioacuten del SNR (tablas 6VII y 6VIII) Esta sobreestimacioacuten es menor en el caso del meacutetodo propuesto debido a la reduccioacuten del ldquospikerdquo

Analizando conjuntamente todos los resultados obtenidos a partir de ambas bases de

datos el meacutetodo propuesto presenta los resultados en todos los aspectos Ademaacutes en el 97 de los casos analizados su espectro se adapta mejor a la sentildeal como se puede apreciar en las figuras mostradas

Una segunda versioacuten del algoritmo estaacute siendo probada en la actualidad En esta

nueva versioacuten se ha incluido la descomposicioacuten por mejor aacuterbol (ldquowavelet packetsrdquo) maximizando al SNR de la totalidad del registro (aunque el criterio de maximizado todaviacutea debe ser mejorado) Asiacute mismo el meacutetodo de reduccioacuten de ldquospikesrdquo estaacute siendo modificado

164

100

101

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia en Hz

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalProposed MethodEst CoherentesButterworthEliptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 21 28032001 a 121517 Jimena mb=24

Figura 6 20- Evento 21 de la base de los 60 sismos utilizada (28032001 a 121517 ldquoJimenardquo mb=24) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose un ldquospikerdquo localizado durante las primeras llegadas En la figura inferior se muestra la densidad espectral de

potencia para cada una de las trazas

66 BIBLIOGRAFIA

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167

168

CAPITULO 7

ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170

722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177

723 Algoritmos de envolvente 179

724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181 73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194

169

71 INTRODUCCION La adquisicioacuten continua produce un enorme volumen de datos que deben ser

almacenados y analizados bien de forma automaacutetica bien por la inspeccioacuten de un analista Esta situacioacuten ha forzado a que numerosos sismoacutelogos desarrollasen sistemas de

deteccioacuten de eventos y algoritmos de ldquopickingrdquo Los primeros encaminados a discernir las sentildeales siacutesmicas del ruido presente mientras que los segundos se encaminan en la identificacioacuten y datacioacuten de fases

La red de corto periodo del ROA funciona actualmente por disparo (ldquotriggerrdquo)

aunque se pretende en un futuro no lejano cambiar a un sistema de adquisicioacuten continua En este sistema la deteccioacuten automaacutetica se plantea como una posible ayuda indicando las ventanas de tiempo de probable presencia de sentildeal siacutesmica ya que la localizacioacuten en tiempo cuasi real no es un factor prioritario para esta red

En la praacutectica los algoritmos disponibles en la actualidad realizan estas tareas de

forma parcial y con limitaciones Asiacute Withers et al (1998) realizan una comparacioacuten de diversos algoritmos de deteccioacuten mostrando que ninguno de ellos es oacuteptimo para todas las situaciones posibles

Zhao y Takano (1999) aplican algoritmos basados en inteligencia artificial indicando

que hasta ahora ninguacuten sistema logra detectar y datar todos los eventos observados por un analista tal y como sentildeala tambieacuten Trnkoczy (2002)

Para seleccionar el algoritmo que mejor funciona sobre los datos registrados por la

red del ROA se revisaraacuten y analizaraacuten diversos algoritmos que operan sobre una estacioacuten monocomponente (vertical) aplicaacutendolos sobre las bases de datos sinteacutetica y real ya utilizadas en el capiacutetulo anterior

72 ALGORITMOS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO Los algoritmos que trabajan en el dominio del tiempo (base eucliacutedea) se basan en

enfatizar alguna propiedad de la sentildeal siacutesmica caracteriacutestica en este dominio ya sea su amplitud envolvente o su potencia y normalmente trabajan sobre la sentildeal previamente filtrada con objeto de incrementar la razoacuten sentildeal ruido

El algoritmo maacutes sencillo seriacutea la deteccioacuten por nivel umbral Este algoritmo soacutelo

seriacutea eficaz para sentildeales con un elevado nivel de sentildeal ruido como es el caso de muchos aceleroacutemetros cuya finalidad es el registro de movimientos fuertes

En este estudio soacutelo analizaremos cuatro tipos de algoritmos en el dominio del

tiempo basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) la denominada demodulacioacuten compleja la estimacioacuten de la envolvente o basados en las propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis

721 ALGORITMOS DE MEDIAS MOVILES (STALTA)

Los algoritmos basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) son los

maacutes ampliamente utilizado en sismologiacutea La idea principal es comparar la media de

170

los datos en una ventana de corta duracioacuten (STA) frente a la correspondiente en una ventana mayor (LTA) Cuando se produce una llegada de la sentildeal sobre el nivel de ruido ambas medias se ven incrementadas pero el cambio seraacute mucho maacutes abrupto en la de corta duracioacuten

Este tipo de algoritmos son ampliamente conocidos por lo que no entraremos

mucho en el detalle de su funcionamiento ni en la eleccioacuten de sus paraacutemetros Una explicacioacuten ampliamente detallada puede encontrarse en Trnkoczy (2002) entre otros

Prothero (1980) calcula en primer lugar el LTA mediante un filtro recursivo

IIR mientras que utiliza un filtro FIR para el caacutelculo del STA fijando el umbral en un factor de 8

N

XXSTAb

NLTAXX

LTALTAa

i

Nijj

i

iiii

sum+minus=

minusminus

minus=

minusminus+=

1

11

)

)

(71)

donde ldquoXirdquo representa la muestra en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo el offset y ldquoNrdquo la longitud de la ventana utilizada (2048 para el LTA y 32 para el caso del STA)

El segundo sumando de la ecuacioacuten (7-1 a) lo considera como un factor

correctivo y es multiplicado por alguacuten factor cuando es negativo al objeto de acelerar su recuperacioacuten tras un incremento apreciable

Tras varios ensayos previos hemos probado el algoritmo variando la razoacuten a

un factor de 4 y utilizando una confirmacioacuten de 25 disparos sobre una ventana de 50 muestras (05 segundos) Los resultados se muestran en la figura 71

Debemos destacar que los datos han sido filtrados previamente mediante un

filtro Butterworth paso bajo de tercer orden con una frecuencia de corte de 15 Hz al objeto de eliminar ruido de alta frecuencia incrementando la razoacuten sentildeal ruido

Hemos considerado como detecciones tardiacuteas a las que se producen maacutes allaacute de

los 5 segundos posteriores a la primera llegada Al aplicar el algoritmo sobre la base de datos sinteacuteticos se ha podido

comprobar que el instante de disparo se produce antes cuanto mayor sea la razoacuten sentildeal-ruido correspondiendo los disparos maacutes tardiacuteos a las sentildeales ruidosas no producieacutendose ninguacuten falso disparo

Los resultados sobre sismos reales presentan resultados similares pero con un

133 de falsos disparos en su mayoriacutea debidos a espurios y en un 5 de los casos a cambios del nivel de ruido registrado En el histograma soacutelo se presentan los disparos producidos durante los 5 segundos siguientes a la llegada de la onda ldquoPrdquo datada por el analista considerando los demaacutes casos como tardiacuteos De estos uacuteltimos el 90 de los casos se relacionan con la llegada de la onda ldquoSrdquo mientras que el 10 restante se asocian a otras fases no identificadas por el analista

171

Figura 7 1- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas obtenidos al aplicar el algoritmo de Prothero (1980) a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

McEvilly y Majer (1982) aplican los filtros de medias moacuteviles sobre la

secuencia formada por el promedio de los valores absolutos de la sentildeal original una vez eliminada la componente de continua

NYNXYb

N

XXXa

iii

i

Nij

i

1

)1()

)

minus

minus

sdotminus+=

minus=sum

(72)

donde ldquoXirdquo representa la muestra original en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo la media (ldquooffsetrdquo) ldquo X rdquo la nueva secuencia y N=16

Los valores del STA y LTA son calculados por la ecuacioacuten (72 b) con un valor

de ldquoNrdquo de 4096 para el LTA y de 16 para el STA El nivel umbral lo establecen en 4 aunque la datacioacuten se realiza desde el instante en que el valor del STA se mantiene por encima de 15 veces el LTA

Al igual que en caso anterior hemos antildeadido la condicioacuten del nuacutemero de votos

para la determinacioacuten del disparo del algoritmo con el fin de reducir el nuacutemero de falsos disparos por efecto de ldquospikesrdquo Los resultados se muestran en la figura 72

172

Figura 7 2- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de McEvilly y Majer (1982) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

La aplicacioacuten de este algoritmo sobre la base de datos sinteacutetica muestra los

mismos resultados que para el algoritmo anterior pero funciona peor sobre la base de sismos reales lo que se debe a que los datos no han sido previamente filtrados

Por otro lado los histogramas muestran dataciones adelantadas a la primera

llegada lo que se debe a que la condicioacuten de datacioacuten es inferior a la de disparo Evans y Allen (1983) desarrollaron un algoritmo para la deteccioacuten de

telesismos que opera sobre la salida de dos filtros paso banda (05 a 2 Hz y 3 a 8 Hz) Para cada uno se calcula el STA el LTA por medio del siguiente filtro (similar

a los anteriores)

1)1( minussdotminus+sdot= iii YCXCY (73)

donde ldquoXirdquo representa el dato filtrado en el instante ldquoirdquo y ldquoCrdquo es una constante (ver tabla 7I)

Ademaacutes aplicando la ecuacioacuten (73) calculan la media moacutevil del valor absoluto

de la diferencia entre el STA y LTA que denomina STAV que tiene en cuenta las inestabilidades producidas por espurios reduciendo el nuacutemero de falsos disparos

173

Establecen varios niveles umbrales (tabla 7I) dependientes del canal (banda de bajas o altas frecuencias) no sobre la razoacuten entre el STA y LTA sino sobre el cociente entre la diferencia entre el STA y el STAV y el valor del LTA

Bajas Frecuencias (05 ndash 2 Hz)

Altas Frecuencias (3 ndash 8 Hz)

C (STA) 05 0025 C (LTA) 00025 00025 C (STAV) 00005 00005 Umbral TH1 = 26 TH3 = 20 TH2 = 50

Tabla 7 I - Valores de las constantes y niveles umbrales utilizados para la prueba del algoritmo de Evans y Allen (1983) Los valores mostrados difieren de los indicados en el

artiacuteculo original y fueron seleccionados tras varias experiencias previas Soacutelo seraacuten declaradas como eventos cuando suceden uno de los dos casos

siguientes Primer caso

bull La razoacuten (STA-STAV)LTA excede a TH1 durante 35 muestras en una ventana de 40 (04 segundos)

bull No haber superado TH2 durante el minuto anterior bull No superar TH3 desde 2 segundos antes hasta 1 segundo despueacutes

Segundo caso

bull Exceder TH2 al menos una vez bull Superar TH1 90 veces durante el segundo (100 muestras) posterior

Este algoritmo fue disentildeado para la deteccioacuten de telesismos mientras que las

bases de datos utilizadas en este trabajo se componen de sismos locales y regionales principalmente Por ello hemos antildeadido un tercer caso siguiendo la filosofiacutea del artiacuteculo original

bull TH3 es excedido durante 01 segundos en el 75 de las muestras bull TH1 se es superado durante los 05 segundos posteriores al menos en el

75 de las muestras Este uacuteltimo supuesto considera el hecho de que los sismos locales y regionales

presentan un alto contenido de energiacutea en ambas bandas Los resultados de las pruebas realizadas sobre las bases de datos se muestran

en la figura 73 Este algoritmo presenta un alto nuacutemero de falsos disparos sobre la base de

datos sinteacuteticos mientras que se muestra maacutes robusto al actuar sobre datos reales donde el porcentaje se mantiene en el mismo orden que los otros algoritmos analizados Por otro lado la deteccioacuten sobre datos sinteacuteticos es relativamente elevada (50) mientras que al actuar sobre datos reales diminuye hasta el 38 (detecciones tardiacuteas incluidas)

Creemos que estos efectos se deben a que las condiciones de disparo para el

caso introducido necesitan un mayor refinamiento

174

Figura 7 3- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Evans y Allen (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

Pazos y Alguacil (1995) presentaron los resultados sobre una base de telesismos registrados por la red de corto periodo del ROA obteniendo un 775 de detecciones y el 5 de falsos disparos

Olivares et al (1983) prueban tres algoritmos basados en la razoacuten STALTA

con sentildeales de terremotos ocurridos en la Depresioacuten de Granada de los que hemos seleccionado dos

El primero (EVENT 2) calcula las medias moacuteviles mediante filtros FIR

N

XXY

i

Nijii

i

summinus=

minusminus=

1

(74)

siendo N el nuacutemero de muestras de la ventana (64 para el STA y 2048 para el LTA) Se declara un evento cuando la razoacuten STALTA es superior a dos durante el

75 de ventana de 1 segundo Los resultados se muestran en la figura 74 pudieacutendose observar que las

pruebas sobre ambas bases no han producido falsos disparos y reducen el nuacutemero de disparos tardiacuteos concentrando la deteccioacuten en el primer segundos posterior a la onda P (caso de datos reales)

175

Figura 7 4- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 2 de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

El segundo algoritmo ensayado es el que denominan EVENT 3 modificado Los promedios se calculan aplicando filtros IRR sobre la diferencia de muestras

NYXX

YY iiiii

111

minusminusminus

minusminus+= (75)

donde ldquoNrdquo vale al igual que antes 64 o 2048 para el STA y el LTA respectivamente

Las condiciones de disparo son iguales a las utilizadas en las pruebas del

EVENT 2 y los resultados algo peores que en el caso anterior se muestran en la figura 75

Figura 7 5- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 3 modificado de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

176

722 ALGORITMOS BASADOS EN LA DEMODULACION COMPLEJA

Las denominadas series de demodulacioacuten compleja (Roberts y

Christoffersson 1991) se obtienen aplicando en el dominio del tiempo la propiedad de desplazamiento en frecuencia de la transformada de Fourier y aplicando un filtro posteriormente

La propiedad de desplazamiento en frecuencia equivale a la multiplicacioacuten en

el tiempo por una exponencial (ldquo rdquo) obteniendo asiacute una nueva serie compleja que es filtrada paso baja con frecuencia de corte ldquoδωrdquo lo que equivaldriacutea a retener informacioacuten de la sentildeal original en la bada que se extiende desde ldquoω-δωrdquo hasta ldquoω+δωrdquo

tje ωminus

Hemos probado el algoritmo de deteccioacuten siguiendo las indicaciones expuestas

por Roberts y Christoffersson (1991) En primer lugar formamos las series complejas aplicando el teorema de desplazamiento en frecuencia

itj

ii eXY ωω sdot= (76)

donde ldquoωrdquo toma los valores correspondientes para 2 4 6 8 y 10 Hz

Cada una de las series obtenidas es filtrada paso bajo mediante un filtro

Butterworth de 5ordm orden y frecuencia de corte 15 Hz obteniendo cinco series de demodulacioacuten compleja Como ya hemos sentildealado cada una de las series retiene la informacioacuten de la sentildeal original en una banda de 3 Hz (ver tabla 7II) centrada en cada una de las frecuencias utilizadas en la ecuacioacuten (76)

Frecuencias de corte en Hz

Baja Alta f = 2 Hz 05 35 f = 4 Hz 25 55 f = 6 Hz 45 75 f = 8 Hz 65 95 f = 10 Hz 85 115

Tabla 7 II- Banda de frecuencias equivalentes a la demodulacioacuten compleja Para detectar sentildeales siacutesmicas se aplica la razoacuten STALTA sobre el cuadrado

del moacutedulo de cada una de las series utilizando un filtro IIR (ecuacioacuten (72 b) con un valor de N de 4096) para el LTA y un filtro FIR de 16 muestras para el STA

Cuando se supera el nivel umbral (establecido en un valor de 5) se le asigna un

peso de 3 para el canal de frecuencias maacutes bajas y 1 a los demaacutes siendo nulo si no se excede este nivel

Las nuevas series de peso se suman en cada instante formando una nueva serie

que denominaremos SDWN La deteccioacuten se produce cuando SDWNgt2 durante el 70 de una ventana de 1

segundo (70 de 100 muestras) En la figura 76 se muestra la evolucioacuten de una sentildeal para la banda de 4 Hz y los resultados de las pruebas se muestran en la figura 77

177

Figura 7 6 Evolucioacuten del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991) para el canal de 4 Hz del evento Nordm 1 de la base de datos reales (Sismo de Sierra Lijar de 08011999 a 130952 UTC mb=25) En la figura se muestran la sentildeal original la parte real e imaginaria de la demodulacioacuten compleja para la frecuencia de 4

Hz y el cuadrado de su moacutedulo los valores del STA frente al producto del nivel umbral por el LTA y en la parte inferior el peso asignado a este canal (1 oacute 0 en este caso) para el caacutelculo del SDWN utilizado en la

deteccioacuten

Figura 7 7 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991)al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

178

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un elevado porcentaje de disparos (834 incluidos los disparos tardiacuteos sobre la base de datos reales) manteniendo un aceptable porcentaje de falsos disparos (15 para la base de datos reales y el 67 para los datos sinteacuteticos)

Ademaacutes los resultados sobre datos reales muestran que el disparo se efectuacutea en

su mayoriacutea dentro del primer segundo posterior a la llegada de la onda P

723 ALGORITMOS DE ENVOLVENTE De entre los algoritmos que estiman la envolvente de la sentildeal quizaacute el maacutes

representativo sea el desarrollado por Baer y Kradolfer (1987) En eacutel la funcioacuten envolvente de la sentildeal viene dada por la ecuacioacuten no lineal siguiente

sum

sum

=

=+= i

jj

i

jj

iii

x

xxxe

1

2

1

2

222

amp

amp (77)

donde ldquoxrdquo es la sentildeal y ldquo rdquo su derivada xamp Para evitar falsos disparos debidos a cambios bruscos del nivel de ruido y a

espurios la funcioacuten caracteriacutestica la estima de la siguiente forma

i

iii

ii

SSFSFCF

eSF

)(

4

minus=

= (78)

donde ldquo SF rdquo es la media y ldquoSrdquo la desviacioacuten estaacutendar contabilizadas desde el principio hasta el instante considerado Cuando la funcioacuten caracteriacutestica (ldquoCFrdquo) es superior a 5 se produce una posible deteccioacuten El valor de la desviacioacuten tiacutepica no se actualiza cuando la funcioacuten caracteriacutestica es superior a 10

Se declara un evento cuando la funcioacuten caracteriacutestica supera el umbral durante

25 muestras de una ventana de 03 segundos (30 muestras) permitiendo asiacute que debido a la complejidad de las sentildeales siacutesmicas pueda estar por debajo del umbral durante un pequentildeo intervalo

Para el caacutelculo de la derivada hemos utilizado la foacutermula de tres puntos que

puede ser encontrada en numerosos textos de caacutelculo numeacuterico por ejemplo en Burden y Douglas Faires (1985)

En la figura 78 se muestra la evolucioacuten del algoritmo para el evento real Nordm 14

(sismo de Olvera del 13 de Febrero de 2001 a 110243 UTC mb=25) registrado por la estacioacuten de corto periodo ldquoLIJArdquo y con un SNR estimado de 20 dB para la onda P (14 dB para todo el registro)

En la figura 79 se muestran los resultados obtenidos por este algoritmo al

aplicarlo sobre las bases de datos sinteacutetica y real

179

Figura 7 8- Evolucioacuten del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) para el evento Nordm 14 de la base de datos reales (Terremoto de Olvera de 13022001 a 110243 UTC mb=25) En la figura se muestra de arriba abajo la sentildeal original la envolvente la funcioacuten SF su media y desviacioacuten estaacutendar (estimadas desde el

comienzo hasta el instante considerado) y la funcioacuten caracteriacutestica CF y el nivel umbral establecido

Figura 7 9 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

180

724 ALGORITMO BASADO EN EL SESGO Y LA CURTOSIS

Savvaidis et al (2002) desarrollan un algoritmo detector de fase basado en las

propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis para estaciones de tres componentes La idea principal es la identificacioacuten de una sentildeal no gausiana (sentildeal siacutesmica)

inmersa en ruido simeacutetricamente distribuido y que por tanto presentan valores de sesgo (tercer orden) y de curtosis (cuarto orden) nulos En cambio la asimetriacutea de la distribucioacuten de la sentildeal siacutesmica presenta altos valores de sesgo y curtosis debido a su larga cola

El sesgo( 3γ ) y la curtosis ( 4γ ) de una serie finita se calcula por

( )

( )3

)1(

)1(

41

4

4

31

3

3

minussdotminus

minus=

sdotminus

minus=

sum

sum

=

=

x

N

jxj

x

N

jxj

N

mx

N

mx

σγ

σγ

(79)

donde ldquomxrdquo es la media de la serie y ldquoσxrdquo su desviacioacuten estaacutendar

Savvaidis et al (2002) aplican esta idea a las escalas de baja frecuencia

obtenidas del anaacutelisis multirresolucioacuten y para las 3 componentes Para enfatizar maacutes los altos valores del sesgo y la curtosis efectuacutean el producto cruzado de las 3 componentes

Tras varias pruebas hemos ensayado un algoritmo algo diferente pero basado

en las mismas ideas expuestas por ellos Nosotros calculamos el sesgo y la curtosis utilizando la media y desviacioacuten

estaacutendar calculada para todo el registro y aplicamos los sumatorios de la ecuacioacuten (79) a una ventana moacutevil de 1 segundo

La meacutetrica se forma multiplicando el valor absoluto del sesgo por la curtosis

(siempre positiva) y se suaviza por la media de 16 puntos Hemos establecido como nivel umbral 5 veces la mediana de la meacutetrica de los

primeros 15 segundos del buffer donde se supone ldquoa priorirdquo que no hay presencia de sentildeal Si este promedio es demasiado bajo (en el caso de un ruido gaussiano deberiacutea ser nulo) se fija en 5 diezmileacutesimas (obtenido experimentalmente)

Para evitar falsos disparos por espurios se ha impuesto un criterio de duracioacuten

miacutenima fijado en el 90 de los votos para una ventana de 05 segundos En la figura 710 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten de la sentildeal y en la

711 los resultados obtenidos

181

Figura 7 10- Evolucioacuten del algoritmo de Savvaidis et al (2002) para el evento Nordm 16 de la base de datos reales (Terremoto al NE de Tetuaacuten de 24022001 a 11024 UTC mb=27) En la figura se muestra la sentildeal

original la curtosis el valor absoluto del sesgo y la meacutetrica utilizada frente al nivel umbral

Figura 7 11 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Savvaidis et al (2002) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

182

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un alto porcentaje de aciertos

(766 dentro los 5 primeros segundos y un 10 de detecciones tardiacuteas respecto a la onda P) aunque el porcentaje de falsos disparos es algo elevado (10)

73 ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE WALSH Las funciones de Walsh definidas en 1923 por JL Walsh forman una base

ortogonal y aunque soacutelo toman los valores +1 y ndash1 presentan propiedades similares a las series trigonomeacutetricas En la figura 712 se muestran las siete primeras secuencias

La nomenclatura indicada a la derecha es utilizada en diversos textos debido a la semejanza de las secuencias de Walsh con el signo que toman las series trigonomeacutetricas (las denominadas ldquoSalrdquo se refieren a la semejanza con las series de senos mientras que las funciones denominadas ldquoCalrdquo a las series de cosenos)

Goforth y Herriacuten (1981) las utilizan en su algoritmo de deteccioacuten debido a que los

coeficientes se calculan de forma maacutes raacutepida que utilizando senos y cosenos

summinus

=

sdot=1

0)(1 N

iik ikWalshx

Ns (710)

Los datos digitales son analizados en ventanas (128 segundos) que desplazamos de

muestra en muestra pesaacutendolos de forma inversamente proporcional al contenido de ruido del canal ldquokrdquo correspondiente

Figura 7 12 Primeras siete secuencias de Walsh A la derecha se indica otra nomenclatura utilizada en literatura por semejanza con las series trigonomeacutetricas

183

La estimacioacuten del contenido espectral de ruido se ha efectuado utilizando un pre-evento de 512 segundos al que se le ha aplicado la transformada dada por la ecuacioacuten (710)

Posteriormente se forma la meacutetrica mediante la suma de los valores absolutos de los

coeficientes correspondientes a la banda de que se extiende desde 06 a 11 Hz

sum=

=28

2

kiki sm (711)

El nivel umbral se establece mediante la siguiente ecuacioacuten

)( 507550 VVKVT minussdot+= (712)

donde ldquoTrdquo es el nivel umbral ldquoV50 y V75rdquo son la mediana y el 75 percentil de los 512 valores previos respectivamente y ldquoKrdquo es una constante que experimentalmente se ha fijado en 51

Finalmente hemos establecido una confirmacioacuten de 5 ventanas consecutivas En la figura 713 se muestra la meacutetrica y el nivel umbral para el evento sinteacutetico

nuacutemero 30

Figura 7 13 Meacutetrica y nivel umbral calculado para el evento sinteacutetico Nordm 30 al aplicar el algoritmo de Goforth y Herrin (1981)

184

En la figura 714 se muestran los resultados obtenido al aplicar este algoritmo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

disentilde

128 p

elimicons2 3 y

ecua

dondel niv

Figura 7 14 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Goforth y Herrin (1981) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Michael et al (1982) aplican la transformada de Walsh en su algoritmo de deteccioacuten ado para operar en la red siacutesmica MIT (situada en Nueva Inglaterra) Como en el caso anterior los coeficientes de Walsh son calculados en ventanas de untos (128 segundos) que se desplazan de muestra en muestra El canal cero (ldquok=0rdquo) corresponde a la componente de continua por lo que es

nado Los demaacutes coeficientes se agrupan por parejas ya que cada dos series ecutivas representan las misma frecuencia pero desfasadas (ver figura 712 series 1 y 4) y se suman los cuadrados de la siguiente forma

22

212 ppp ssS += minus (713)

Por tanto los 128 canales iniciales se han reducido a la mitad De igual forma se estima la potencia del ruido para cada canal (ldquoNprdquo) aplicando la

cioacuten (713) al pre-evento de 512 segundos La meacutetrica viene dada por la suma de las razones sentildeal ruido

sum=p p

p

NS

m (714)

e el sumatorio se extiende a los canales correspondientes a la banda de 06 a 11 Hz y el umbral se establece por la ecuacioacuten (712) con un valor de ldquoKrdquo de 51 En la figura 715 se muestran los resultados obtenidos

185

F

dispel nique

74

com

en su

dondsism

seguobte

90

de D

igura 7 15 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Michael et al (1982) alaplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Como se aprecia en la figura este algoritmo presenta un elevado nuacutemero de falsos

aros debidos a espurios y cambios en las caracteriacutesticas de ruido Debemos sentildealar que vel de ruido se ha estimado en el pre-evento de 512 segundos suponiendo por tanto permanece invariable a lo largo del registro

ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE HILBERT La transformada de Hilbert de una sentildeal se obtiene desfasando -90ordm todas sus

ponentes espectrales Earle y Shearer (1994) la utilizan para la determinacioacuten de la envolvente de una sentildeal

algoritmo de deteccioacuten Nosotros hemos aplicado como envolvente el cuadrado de la dada por ellos

22 )()()( txtxtE += (715)

e ldquoErdquo es la envolvente (representa el cuadrado de la amplitud instantaacutenea) ldquoxrdquo el ograma y ldquo x rdquo su transformada de Hilbert

Sobre la envolvente aplicamos un algoritmo STALTA con ventanas de 05 y 3

ndos respectivamente Esta razoacuten se suaviza mediante un filtro Hanning de 1 segundo niendo la funcioacuten ldquoSRFrdquo (signal ratio function)

Finalmente se establece un nivel umbral de 25 con una confirmacioacuten de disparo del

en una ventana de 05 segundos En la figura 716 se muestra la evolucioacuten de la sentildeal para el evento real nordm 57 (sismo

ontildeana de 07112001 a 083810 UTC mb=25)

186

porce

Figura 7 16 Evolucioacuten del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo al evento real nordm 57 (terremoto de Dontildeana del 07112001 a 083810 UTC mb=25

Los resultados obtenidos (figura 717) sobre las bases de datos de prueba muestran ntaje de aciertos relativamente pobre y con un nivel de falsos disparos elevado

Figura 7 17 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

187

75 ALGORITMOS BASADOS EN LA STFT

Gledhill (1985) utiliza la Transformada de Fourier ldquoventaneadardquo (Short Time Fourier

Transform STFT) para la deteccioacuten de sismos regionales Para ello calcula los coeficientes de Fourier en ventanas de 1 segundo estimando la

amplitud espectral mediante la suma de las partes reales e imaginarias en lugar de sus cuadrados

Estas amplitudes espectrales se suman en 5 bandas de igual ancho (1 a 4 Hz 5 a 8

Hz 9 a 12 Hz 13 a 16 Hz y de 17 a 20 Hz) En cada una de estas bandas estima el promedio de largo teacutermino tanto para las series

obtenidas como para sus diferencias (LTA y DLTA respectivamente) calculando el nivel umbral como

))(50)(()()( kLTAkDLTARkLTAkTS sdot+sdot+= (716)

donde ldquokrdquo es el nuacutemero de la banda ldquoRrdquo una constante (que hemos fijado en 3) y ldquoDLTArdquo y ldquoLTArdquo son como ya se indicoacute los promedios de largo periodo de las diferencias espectrales y del espectro respectivamente (experimentalmente fijado en 5 segundos)

Cuando el espectro en una banda supera al umbral se asigna el peso de la banda

correspondiente a la banda (que hemos fijado como 3 2 2 1 1 en orden ascendente de frecuencia) La suma de los pesos en cada instante proporciona la meacutetrica ldquoSDWNrdquo (Spectral difference weight number)

La deteccioacuten se produce cuando se supera el valor de 5 durante el 666 de una

ventana de 03 segundos (En nuestro ensayo hemos desplazado las ventanas de muestra en muestra mientras que en el artiacuteculo original las ventanas no se solapan)

En la figura 718 se muestran los resultados obtenidos

Figura 7 18 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

188

Como puede apreciarse el algoritmo se comporta mejor sobre la base de datos reales que sobre los sinteacuteticos presentando menores diferencias en el datado de la primera llegada con el analista La principal razoacuten al igual que en casos anteriores se debe a que en la base de datos sinteacuteticos los registros se contaminaron en proporciones aleatorias con ruido siacutesmico ldquoespuriosrdquo de gran amplitud y ruido artificial perioacutedico que afecta a determinadas bandas de frecuencia

En la figura 719 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten del algoritmo para el caso

del evento real nordm 6 de Zahara de la Sierra ocurrido el 18 de Noviembre de 1999 a las 065507 UTC y mb=18

Figura 7 19 Evolucioacuten del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo al evento real nordm 6 (terremoto de Zahara de la Sierra del 18111999 a 065507 UTC mb=18 En la figura se muestra la sentildeal original y las

amplitudes espectrales en cada una de las cinco bandas junto al correspondiente nivel umbral (TS) En la parte inferior se muestra la meacutetrica compuesta por la suma de los pesos asignados en cada banda

76 ANALISIS DE LOS RESULTADOS Como puede apreciarse el algoritmo que mejor ha funcionado es el sugerido por

Savvaidis et al (2002) tanto sobre la base de datos sinteacuteticos como reales concentrando la mayoriacutea de dataciones con un error inferior al segundo

En la tabla 7III se indican las diferencias en datacioacuten entre los algoritmos ensayados

y el analista para la base de datos sinteacuteticos

189

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 -028 (-12) -- -- -- -- -- -- -470 -- -- -- -- --

2 -019 (-11) -- -- -- -- -- -- -- -- -- -362 -- --

3 -1038 (-10) -- -- -309 -- -- -- -- -- -273 -276 -- --

4 -2070 (-9) -- -- -- -- -- -- -474 -- -- -326 -- --

5 -858 (-8) -- -- -307 -- -- -- -719 -324 -267 -265 -- --

6 -005 (-7) -- -- -- -- -- -- -461 -212 -- -268 -- --

7 -1391 (-6) -- -- -- -- -- -292 -471 -265 -348 881 -- --

8 -1177 (-5) -- -- -287 -- -- -280 -268 -155 -- -263 -299 --

9 -818 (-4) -- -- -- -- -- -251 -266 -147 -- -261 -- --

10 -945 (-3) -- -- -- -- -- -288 -273 -196 -- -208 -- --

11 -812 (-2) -- -- -291 -- -- -257 -272 -195 -- -204 -286 --

12 -167 (-1) -- -- -268 -277 -276 -289 551 -103 -034 1261 -- -271

13 -422 (0) -- -- -279 -277 -280 -140 -773 -072 -273 1035 -- -268

14 -080 (1) -- -- -270 -275 -275 -294 202 -104 -141 946 -- -278

15 -282 (2) -459 -398 -281 -- -- -255 -268 -109 -- -119 -264 -284

16 051 (3) -467 -396 002 -266 -266 -296 -034 -018 -039 -038 -- -275

17 -055 (4) -289 -226 -272 -- -- -231 -267 -104 -280 -100 -257 -264

18 227 (5) -460 -226 005 -265 -262 -293 -009 -014 -034 -008 -285 -272

19 162 (6) -281 -220 -267 -- -- -137 -046 -036 -280 -054 -252 -263

20 303 (7) -301 -220 -264 -279 -280 -257 -266 -038 -176 1499 -268 -264

21 373 (8) -270 -216 -261 -378 -428 -135 -033 -029 -280 -035 -248 -263

22 580 (10) -264 -212 -126 -280 -330 -133 -026 -028 -280 -028 -246 -262

23 855 (12) -138 -210 -076 -280 -282 -035 -014 -017 -109 -007 -020 -026

24 1063 (14) -265 -208 039 -045 -028 -041 -005 -011 -022 -005 -036 -035

25 1254 (16) -263 016 003 -038 -024 -039 -004 -012 -004 -005 -025 -019

26 1390 (18) -037 020 -020 -265 -265 -034 -012 -028 -037 -008 -014 -025

27 1630 (20) -036 033 029 -033 -022 -034 -004 -014 -004 -004 -013 -011

28 2111 (25) 946 996 988 -043 946 932 202 -018 -003 946 946 945

29 2839 (32) -012 043 265 -013 -004 -018 -001 -019 -001 -002 006 -005

30 3931 (64) 1044 1088 1597 -022 1035 1030 -266 -023 -001 1035 1090 1034

Tabla 7 III- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de datos sinteacuteticos Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista

mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Como podemos apreciar en la tabla la mayoriacutea de los algoritmos se disparan a partir

de un nivel umbral para la razoacuten sentildeal ruido calculada para la totalidad del registro no siendo tan clara en relacioacuten a la estimada para la onda P (en una ventana de 2 segundos)

Los numerosos falsos disparos para los eventos 28 y 30 se deben a la presencia de

espurios proacuteximos en el pre-evento lo que hace que la meacutetrica supere los umbrales correspondientes durante mayor tiempo (confirmacioacuten de disparo) ya que no hay suficiente tiempo para que el raacutepido incremento provocado en la meacutetrica por un espuacutereo recupere su nivel normal

190

Los algoritmos basados en la razoacuten STALTA son los maacutes simples aunque presentan los porcentajes de acierto maacutes bajo y mayores diferencias en los tiempos de llegada no siendo muy adecuados para la datacioacuten (ldquopickingrdquo) de eventos

Como cabiacutea esperar la datacioacuten mejora (en general) al incrementar la SNR de la

sentildeal En particular el algoritmo de Savvaidis et al (2002) mantiene la diferencia inferior a 04 segundos a partir de una SNR de 5 decibelios

En la tabla 7IV se muestran los resultados para la base de datos reales

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 3003 (2471) -006 044 150 -008 -004 -018 -008 -008 -003 -003 021 -004

2 -016 (ndash541) -- -- -- -- -- -065 -241 -148 -- -124 -148 -143

3 1386 (341) -- -- -- -026 -027 3627 -080 -081 -023 2432 -104 -078

4 -1917 (-1542) -620 -799 -- -- -- 1391 -843 -123 -- 073 -856 --

5 2395 (1376) -027 033 -001 -033 -068 -026 -004 -005 -011 -003 007 -005

6 136 (-117) -023 036 -001 -019 -021 -018 -002 -016 -008 1806 007 -003

7 -141 (024) -- -- -- -- -- -077 -048 -048 -- 1085 -- --

8 -391 (-587) -- -- -- -- -- -061 -- -004 -2989 -065 -- --

9 -2084 (-1755) -- -- -- -- -- -1024 -- -160 -- -1025 -- --

10 -2303 (-1156) -- -756 -- -- -- -576 -031 -402 -- 637 -- --

11 -1151 (1584) -2905 -2844 -3381 -2859 -2872 -2874 -2898 -3405 -2902 -040 -2879 -2896

12 -039 (1819) 093 143 135 -- -- 081 091 -- 094 1446 123 093

13 086 (207) -- -407 -- -427 -427 -174 1403 -132 -- -154 -- --

14 2022 (1392) -005 046 038 -005 -005 -018 -002 -007 -003 -003 024 -004

15 -853 (-804) -- -- -- -- -- -044 -111 -069 -- -121 -133 -161

16 229 (-337) -044 018 -017 -039 -039 -032 -011 -018 -019 -002 -019 -022

17 491 (499) -- -- -- -262 -256 -163 -022 040 -068 974 -- --

18 -008(-759) -363 -- -320 -- -- -376 -363 -- -360 -361 -338 -362

19 -004 (-453) -- -- -- -- -- -180 -255 -206 -- -249 -- --

20 -309 (-413) -- -- -561 -- -- -039 -022 -020 -- -019 -018 -047

21 -029 (287) -002 -048 1165 -102 -103 1139 1155 -001 1158 1158 1169 1156

22 -1434 (-1614) -- -- -- -- -- -131 -- -408 -- -044 -- --

23 833 (864) -083 -063 -175 -- -- -054 -025 -039 -105 -035 -028 -036

24 -956 (-1524) -076 -018 -056 -072 -077 -060 -016 -019 -063 2208 -047 -071

25 -1833 (-1431) -- -- -- -046 -- -562 673 101 -- -086 -- --

26 -2784 (-2054) -- -- -- -1566 -- -1300 -2945 -1069 -- 1291 -- --

27 2785 (2411) -022 043 002 -033 -026 -027 -009 -033 -003 -003 005 -005

28 -046 (662) -050 -5336 -- -149 -- -035 -015 -021 -029 -008 -013 -020

29 226 (-544) -414 -- -- -- -- -033 -015 -015 -- -029 -014 -015

30 -002 (-1170) -12819 -12732 -- -- -- -12113 -737 -11998 -- 619 -12828 -743

31 2951 (3017) -018 033 -096 -129 -132 -033 -010 -131 -027 -005 -008 -009

32 063 (152) -068 -- -- -- -- -053 -016 -016 -063 -020 -017 -058

33 -022 (-1630) -- -- -- -201 -- -2105 -178 -106 -197 -121 -- --

34 2842 (1862) -011 039 -064 -021 -022 -023 -002 -044 -015 -002 009 -004

35 -655 (-137) -- -- -121 -- -- -120 -231 -118 -- -105 -137 -131

36 397 (124) -022 030 -006 -061 -065 -032 -010 -024 -053 -011 -009 -015

37 -2870 (-1535) -573 -514 -- -- -- -024 -014 029 -044 011 -019 --

38 -003 (524) -262 -- -- -- -- -286 -- -017 -- 1769 -020 -095

39 -1828 (-690) 592 643 -044 -- -- 579 592 -1072 593 592 638 591

40 120 (046) -044 019 -014 -056 -058 -034 -020 -048 -043 -026 -019 -044

191

41 -916 (-1160) -- -- -- -- -- -933 -- -189 -- -201 -- --

42 -1370 (-1847) -2245 -2148 -- -070 -084 -059 -027 -010 -070 -044 -052 -076

43 -555 (236) -- -1266 -- -3680 -3682 -633 -693 -436 -- -695 -- --

44 -299 (-793) -- -- -706 -- -- 4860 20095 -060 -- 4859 -141 -154

45 -1511 (-478) -- -- -- -- -- -034 -026 006 -046 1365 -033 --

46 -1541 (-917) -224 -164 -- -170 -198 -050 -016 -030 -036 -019 -053 -071

47 361 (547) -060 -268 -315 -- -- -035 -031 -027 -059 -027 -028 -042

48 -471 (-349) -- -- -511 -- -- -054 2833 -039 -- -094 -- -551

49 -979 (-844) -551 -502 -539 -- -- -250 105 107 -611 -020 -540 -552

50 -971 (-061) -2644 -2566 -- -- -2555 1391 -2514 -136 -144 081 -- -150

51 715 (718) -035 030 -164 -023 -027 -046 -010 -040 -010 3694 -010 -028

52 288 (-508) -053 000 -056 -057 -060 -042 -019 -014 -057 2236 -018 -040

53 -958 (-534) -3956 -3881 -- -3947 -3954 -540 -3707 -374 -- -3710 -3956 -4001

54 -1175 (-1468) -- -- -- -087 -- -061 1992 -1853 -057 1966 -- --

55 -918 (-1346) -015 035 -451 -070 -097 005 -007 006 -018 544 010 -010

56 -1097 (-1988) -- -- -- -- -- 328 -012 -344 -040 -020 -- -029

57 -1046 (-593) -032 003 -066 -047 -085 -025 011 -018 -034 -007 -006 -012

58 -760 (-1293) 2647 000 -- -076 -093 -034 -013 -009 -053 2649 -020 -033

59 265 (-209) -037 023 -004 -042 -054 -034 -008 -017 -020 -008 -013 -009

60 -744 (-439) -- -- -- -- -- -- -168 -537 -- -- -- --

Tabla 7 IV- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de

datos reales Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Al igual que antes los algoritmos basados en la razoacuten STALTA obtienen los peores

resultados tanto en los porcentajes de deteccioacuten como en el datado El algoritmo de Michael et al (1982) basado en la transformada de Walsh presenta

un alto nuacutemero de falsos disparos mientras que tan soacutelo el 17 de los casos no son detectados Un mejor refinamiento de los paraacutemetros utilizados podriacutea mejorar los resultados pero tras varias pruebas hemos comprobado que los cambios evaluados para disminuir el nuacutemero de falsos disparos reducen enormemente la capacidad de deteccioacuten del algoritmo Un mayor nuacutemero de pruebas sobre una base maacutes amplia podriacutea resultar en una mejora global de los resultados de este algoritmo

El evento nordm 12 (terremoto de Alhucemas de 02022001 a 134408 mb=37) no ha

sido correctamente detectado por ninguno de los algoritmos debido al gran nuacutemero de espurios de gran amplitud que enmascaran totalmente el registro

El sismo nordm 21 (Jimena 28032001 a 121517 mb=24) es similar al anterior pero

con menor nuacutemero de espurios lo que permite que en algunos casos se detecte correctamente

Nuevamente el algoritmo sugerido por Savvaidis et al (2002) presenta los mejores

porcentajes tanto en deteccioacuten como en datacioacuten

192

En la figura 720 se muestran las diferencias en los tiempos de llegada para los algoritmos con mejores resultados (Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) Savvaidis et al (2002) Goforth y Herrin (1981) y Gledhill (1985)) en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro

Figura 7 20 Diferencias de tiempo para la onda P entre el analista y varios algoritmos de deteccioacuten en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro Las marcas de la parte superior con

diferencias positivas indican uacutenicamente los falsos disparos y los eventos no detectados por los algoritmos

Los algoritmos de Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) y el de

Savvaidis et al (2002) son los que presentan menores diferencias mantenieacutendose por debajo de 1 segundo para los eventos con SNR superior a 548 dB

Los falsos disparos o no detecciones se producen para eventos con SNR inferiores a

524 decibelios La mayoriacutea de los eventos no detectados y los falsos disparos se han producido por

la presencia de espurios o por el bajo nivel sentildeal-ruido Hay que destacar que la deteccioacuten enormemente tardiacutea del eventos nuacutemero 30

(terremoto de Grazalema del 18052001 a 111915 mb=28) se debe a que el registro es muy ruidoso y la llegada de la onda P es muy poco impulsiva siendo difiacutecil su deteccioacuten incluso para un analista experimentado En el caso del evento nuacutemero 11 (explosiones de Torregorda del 31012001 a 174843 mb=25) el retardo en la deteccioacuten se debe a que la primera explosioacuten se encuentra enmascarada por mucho ruido mientras que las siguientes se pueden observar con claridad datando los algoritmos estas uacuteltimas

193

Finalmente el algoritmo de Savvaidis et al (2002) detecta el evento 54 (sismo de Tetuaacuten de 27102001 a 235645 mb=36) de forma tardiacutea mientras que la mayoriacutea de los algoritmos lo detectan correctamente Para este sismo la onda P supera el nivel umbral ampliamente pero tan soacutelo durante algo maacutes de 1 segundo posteriormente vuelve a superarlo durante cortos intervalos hasta que finalmente la onda S es la que dispara el algoritmo

En definitiva tal y como comentamos en la introduccioacuten ninguno de los algoritmos

ensayados logran acercarse adecuadamente en todos los casos a las detecciones y dataciones efectuadas por el analista De entre todos los algoritmos sugeridos por Savvaidis et al (2002) Roberts y Christoffersson (1991) y Baer y Kradolfer (1987) proporcionan niveles de deteccioacuten y datado superiores al 60 de los casos

En lo referente a la deteccioacuten los porcentajes de acierto para cualquiera de los

algoritmos ensayados se veraacuten incrementados al actuar sobre el conjunto de las estaciones de una red siacutesmica ya que en general seraacuten varias las estaciones que registren un mismo evento

La aplicacioacuten de estos algoritmos sobre los registros de estaciones de tres

componentes proporcionaraacuten una mayor capacidad de deteccioacuten elevando el porcentaje de aciertos Pero para estas estaciones es maacutes conveniente utilizar algoritmos especiacuteficos como por ejemplo los disentildeados por Magotra et al (1987) Christoffersson et al (1988) Roberts et al (1989) o maacutes recientemente los disentildeados por Anant y Dowla (1997) y el de Fedorenko y Husebye (1999)

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195

196

CONCLUSIONES

Como hemos mencionado en el Capiacutetulo 1 los liacutemites entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien definido en el Sur de Espantildea

La creciente instrumentacioacuten de la zona ampliacioacuten de la red del Observatorio y red

del Estrecho la red siacutesmica de Andaluciacutea del Instituto Andaluz de Geofiacutesica (Observatorio de Cartuja de Granada) la red siacutesmica de Almeriacutea etc junto al creciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS (tanto permanentes como temporales) permitiraacuten un mejor conocimiento de las estructuras y la geodinaacutemica de esta compleja zona

Con este objetivo el Real Instituto y Observatorio de la Armada pionero en Espantildea

en el campo del registro siacutesmica mantiene desplegadas en la zona diversas redes siacutesmicas la red de estaciones de Banda Ancha ROAUCMGFZ (integrada en la red mundial GEOFON) la estacioacuten siacutesmica de largo periodo de San Fernando y la ya mencionada red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho

La red de corto periodo fue desplegada a principios de los 90 y se basa en la

transmisioacuten analoacutegica desde las estaciones de campo hasta el Observatorio donde se datan y convierten a formato digital con una resolucioacuten de 12 bits

Los raacutepidos avances de la telefoniacutea receptores GPS el bajo coste de los

convertidores AD de alta resolucioacuten etc permitieron plantear la actualizacioacuten de la instrumentacioacuten de esta red por estaciones de altas prestaciones coste moderado y sobre todo de disentildeo propio El disentildeo y puesta en funcionamiento de un prototipo asiacute como el preprocesado digital de eventos siacutesmicos constituyen el nuacutecleo de la presente memoria

Se exponen a continuacioacuten aquellos puntos que a juicio del autor sintetizan las

aportaciones maacutes relevantes de esta memoria haciendo un mayor eacutenfasis en aquellas ideas que introducen una cierta novedad en el campo de la instrumentacioacuten siacutesmica y del procesado digital de datos

bull Se ha disentildeado un prototipo de estacioacuten siacutesmica digital con caracteriacutesticas optimizadas para el registro de microterremotos y terremotos moderados adaptada a las particularidades de la Red del ROA registro continuo enlace viacutea moacutedem o Internet amplio margen dinaacutemico y con respuesta plana desde 10 segundos hasta los 100 Hz bull Se propone como novedad la utilizacioacuten de una impedancia de carga ldquoRC serierdquo en lugar de utilizar uacutenicamente una resistencia como en los sistemas claacutesicos El anaacutelisis del efecto de esta impedancia sobre la respuesta muestra que uno de los polos reales puede ser claramente despreciado y su funcioacuten de transferencia puede ser aproximada por una ecuacioacuten formada por tres ceros (uno doble en el origen y otro real negativo) y tres polos (en general uno real y dos complejo conjugados)

Eligiendo adecuadamente los valores de la resistencia y del condensador puede variarse la frecuencia natural del sistema sin variar la ganancia El estudio realizado

197

muestra que para el sensor Mark L4-C se obtiene un aumento del ancho de banda en el orden del 35 bull El estudio de la dinaacutemica del sistema propuesto muestra que el convertidor AD utilizado (Cristal CS5322CS5323) con un margen dinaacutemico de 129 dB a 125 mps es adecuado para el registro de la microsismicidad aprovechando la casi totalidad del margen dinaacutemico del sensor La necesaria amplificacioacuten de la sentildeal previa a la conversioacuten a formato digital puede ser seleccionada entre 20 30 o 40 decibelios bull Hemos desarrollado los circuitos amplificadores y filtros necesarios utilizando una primera etapa no inversora ya que presenta la gran ventaja de tener una alta impedancia de entrada Los posibles ruidos inducidos en modo comuacuten se evitan situando el amplificador cerca del sensor y utilizando cables altamente apantallados La segunda etapa consiste en un filtro ldquoantialiasingrdquo con una frecuencia de corte muy alta (800 Hz) para evitar posibles interferencias de radiofrecuencia mientras que los filtros digitales del propio convertidor eliminan la contaminacioacuten de maacutes baja frecuencia antes de producirse la correspondiente decimacioacuten bull El anaacutelisis de ruido del sistema propuesto muestra como eacuteste se mantiene por debajo del modelo de bajo ruido de Peterson entre 10 segundos y 10 Hz al igual que los sistemas convencionales con resistencia de carga bull Hemos desarrollado los circuitos y programas necesarios para el correcto funcionamiento del sistema proponiendo la utilizacioacuten del sistema operativo Linux y el uso del puerto paralelo para la toma de datos Este puerto ha sido poco aprovechado en la mayoriacutea de los sistemas desarrollados hasta la actualidad y permite una velocidad de transferencia para la entrada de datos de hasta 2Mbytes por segundo cuando opera en modo EPP En este modo la transferencia de datos es ldquohardwarerdquo sin que intervenga el microprocesador

El sistema de sincronismo por GPS desarrollado por la Seccioacuten de Hora del

Real Instituto y Observatorio de la Armada operando conjuntamente con el puerto paralelo en modo EPP permite datar cada una de las muestras con una precisioacuten mejor que el milisegundo cumplieacutendose las especificaciones inicialmente fijadas

bull Los disentildeos de las tarjetas convertidoras AD y la ldquointerfazrdquo serie-paralelo incluyen diversos circuitos que facilitan las pruebas de los diversos componentes por lo que seraacuten mucho maacutes sencillas en futuros disentildeos reduciendo el consumo

Las tarjetas electroacutenicas se pueden adaptar faacutecilmente para el registro de tres

componentes sin necesidad de triplicar el nuacutemero de circuitos utilizados En este caso soacutelo necesitariacuteamos modificar el ldquodriverrdquo del puerto paralelo para que lea nueve ldquobytesrdquo cada vez que se genera la interrupcioacuten

bull Las pruebas de funcionamiento de las diversas tarjetas electroacutenicas y de los programas resultaron satisfactorias concordando los datos con las especificaciones del fabricante a excepcioacuten de la componente de continua del conversor AD que es ligeramente superior aunque creemos que se debe al ruido interno del generador de ondas utilizado

198

bull Se propone la calibracioacuten parameacutetrica por ajuste de la impedancia equivalente como meacutetodo alternativo de estimacioacuten de la respuesta instrumental Este meacutetodo obtiene estimaciones bastante precisas de las diversas constantes del sensor (015 para la resistencia interna 14 en la estimacioacuten del amortiguamiento a circuito abierto 040 para la frecuencia propia y 051 en la constante de transduccioacuten) La excepcioacuten es la autoinductancia que presenta un error elevado debido a que soacutelo se manifiesta de forma apreciable en el rango de muy altas frecuencias

La medida de la frecuencia propia la constante de transduccioacuten y el

amortiguamiento a circuito abierto pueden ser mejoradas ligeramente por otros meacutetodos claacutesicos (inferiores al 001 03 y 09 respectivamente) pero suponen un gran incremento del nuacutemero de experimentos a realizar en laboratorio

Las respuestas totales del sistema no difieren de forma apreciable al utilizar los

paraacutemetros obtenidos por los diversos meacutetodos ensayados (la maacutexima diferencia en amplitud es de 013 dB y en fase de 062 grados)

Aunque la impedancia de carga se eligioacute para que la respuesta en amplitud fuese

plana se observa una ligera resonancia en torno a 14 Hz debido a la gran diferencia de la frecuencia propia del sensor (125 Hz) con su valor nominal (1 Hz)

bull Se propone la calibracioacuten empiacuterica por comparacioacuten de los registros de ruido entre dos instrumentos situados en el mismo sitio utilizando los valores de la coherencia como pesos en la estimacioacuten de la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos Esta estimacioacuten estaacute limitada hasta unos 10 oacute 15 Hz bull La estimacioacuten de la respuesta por comparacioacuten de los registros de un sismo relativamente lejano (unos 40 km) muestra la mejor precisioacuten de la calibracioacuten empiacuterica La respuesta obtenida mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar no presenta grandes errores mientras que la calibracioacuten parameacutetrica parece sobreestimar la respuesta a partir de la frecuencia de resonancia en el orden de 3 decibelios

bull Las respuestas obtenidas mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar (efectuando la correccioacuten por acoplamiento entre bobinas) y por calibracioacuten empiacuterica difieren de la parameacutetrica a partir de la frecuencia de resonancia mantenieacutendose unos 3 decibelios por debajo en amplitud mientras que en fase las diferencias son siempre inferiores a seis grados Creemos que el claacutesico modelo equivalente del sensor adolece de capacidades paraacutesitas que justificariacutean estas diferencias

Para frecuencias inferiores a la de resonancia los tres meacutetodos presentan la

misma respuesta con una frecuencia de corte del orden de 086 Hz lo que supone un incremento del ancho de banda de un 30

bull A partir del estudio de diversos filtros lineales (tanto IIR como FIR) se propone efectuar la ecualizacioacuten digital para ampliar el ancho de banda hasta los 10 segundos La ecualizacioacuten analoacutegica puede provocar la saturacioacuten de la sentildeal e incluso mostrar sentildeales aparentemente no saturadas cuando en realidad se habiacutean saturado en etapas previas a la ecualizacioacuten analoacutegica

199

bull Se propone un meacutetodo para la estimacioacuten precisa de la frecuencia fase y amplitud de las diversas componentes del desarrollo en serie de Fourier de ruidos perioacutedicos que permite su mejor eliminacioacuten sin alterar las componentes espectrales de la sentildeal original

bull Se ha disentildeado un procedimiento novedoso para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo que presenta buenos resultados aunque en la mayoriacutea de los casos no logra eliminarlos por completo

bull Se propone un meacutetodo de filtrado no lineal basado en la transformada wavelet con ideas semejantes a las empleadas por el meacutetodo de estructuras coherentes pero aplicadas a los coeficientes en cada uno de los niveles de descomposicioacuten

La comparacioacuten del meacutetodo de filtrado no lineal propuesto (actuando

conjuntamente con el meacutetodo de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos y ldquospikesrdquo) con diversos filtros lineales claacutesicos y otros filtros no lineales demuestra su gran eficacia tanto al aplicarlo sobre la base de datos de sismos sinteacuteticos como reales

En esta comparacioacuten se han analizado los errores en la amplitud maacutexima el error

eficaz y los niveles de sentildeal-ruido tanto de la primera llegada como del registro completo El meacutetodo propuesto se manifestoacute claramente superior a los demaacutes en todos y cada uno de los aspectos sentildealados

bull Se han analizado y comparado diversos algoritmos de deteccioacuten de eventos que operan uacutenicamente con una estacioacuten monocomponente De entre todos destacan claramente los basados en las propiedades del sesgo y la curtosis (Savvaidis et al 2002) la demodulacioacuten compleja (Roberts y Christofferson 1991) y en la estimacioacuten de la envolvente (Baer y Kradolfer 1987) Estos tres algoritmos presentan un porcentaje de aciertos superior al 60

Ninguno de los algoritmos ensayados como era de esperar logra alcanzar bajo

todas las circunstancias las precisiones de un analista experimentado pero representan una ayuda inmejorable a la hora de analizar la gran cantidad de datos diarios que produce una red siacutesmica

200

ANEXO A

201

202

LISTA DE COMPONENTES DEL PREAMPLIFICADOR Y FILTRO ANTIALIASING

U1 y U2 OP27E RL 9k5 CL 20 uF

R1 20 R2 105 274 y 866 Ra 4k3 C1 y C2 47 nF Rb 2k4 R3 y R4 4k3

Las tres resistencias se conectan en serie a traveacutes de un microinterruptor El valor elegido para R2 es por tanto 105 379 o 1245 Ω

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA AD

U3 CS5323 U4 CS5322 U5 Crystal CMOS 2048MHz U6 74HC74A U7 y U8 74HC04

R5 3k92 C3 01 uF R6 6K04 C4 y C5 68 uF R7 7K59 C6 01 uF R8 32K4 C7 27 nF R9 R10 64K9 C8 470 pF R11 a R14 10 C9 01 uF R15 y R16 47K SIPS C10 10 uF R17 y R18 100K0 C11 a C15 01 uF R19 y R20 5K0 C16 10 uF R21 10 C17 33 uF

C18 a C23 01 uF C24 10 uF

S1 Selector Frec Muestreo S2 Selec USEOR y ORCAL J2 Jumper Frec Reloj J3 Jumper CLKSCLK

203

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA INTERFACE

U9 74HC14 U26 74HC04 U10 a U15 HCPL-2300 U27 74AC191 U16 y U17 74HC14 U28 74ACT138 U18 y U19 74HC74 U29 y U30 74ACT1284 U20 a U22 74HC595 U31 74HC595 U23 a U25 74ACT646

R22 a R25 47K0 C25 a C31 01 uF R26 a R31 5K1 C32 a C37 10 uF R32 a R39 33R0 C38 a C43 22 pF

C44 a C59 01 uF

J5 Conector sentildeales serie J7 J8 y J9 Sentildeal de test J6 Jumper de test J10 Conector paralelo

LISTA DE COMPONENTES DE LA FUENTE DE ALIMENATACION

U32 LM79L05AC U34 LT1021-10 U33 y U35 LM78M05 U36 LM123

C60 a C64 47 uf C65 y C67 1 uF C66 01 uF C68 a C74 01 uF

D1 a D5 1N6273 D6 P6KE68

204

  • INDICEpdf
    • INDICEpdf
      • Introduccioacuten 2
      • Introduccioacuten 16
      • Introduccion 62
      • Introduccioacuten 90
      • Introduccioacuten 118
      • Introduccioacuten 136
      • Introduccioacuten 170
          • CAPITULO 1pdf
            • Introduccioacuten 2
              • CAPITULO 2pdf
                • Introduccioacuten 16
                  • CAPITULO 3pdf
                    • Introduccioacuten 62
                      • CAPITULO 4pdf
                        • Introduccioacuten 90
                          • CAPITULO 5pdf
                            • Introduccioacuten 118
                              • CAPITULO 6pdf
                                • Introduccioacuten 136
                                  • CAPITULO 7pdf
                                    • Introduccioacuten 170
                                      • Apendice Apdf
                                        • ANEXO A
                                        • 9k5
                                          • CL
                                          • Rb
                                            • U4
                                              • 74HC04
                                                • J3
                                                  • 74HC14
                                                    • U36
Page 5: “ESTACION SÍSMICA DIGITAL. TRATAMIENTO DIGITAL DE …

GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA INVESTIGADOR DEL INSTITUTO ANDALUZ DE GEOFIacuteSICA Y PREVENCIOacuteN DE DESASTRES SISMICOS Y PROFESOR TITULAR DE LA UNIVESIDAD DE GRANADA ADSCRITO AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA TEORICA Y DEL COSMOS EN EL AREA DE FIacuteSICA DE LA TIERRA AUTORIZA A D Antonio A Pazos Garciacutea a presentar su

Tesis Doctoral ldquoEstacioacuten siacutesmica digital Tratamiento digital de sentildealesrdquo

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para la regulacioacuten del

Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Granada a los veinticuatro diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

MARIA BEGONtildeA TEJEDOR ALVAREZ PROFESORA TITULAR DE LA UNIVERSIDAD DE CADIZ ADSCRITA AL DEPARTAMENTO DE FIacuteSICA APLICADA EN CALIDAD DE TUTOR DEL DOCTORANDO DON ANTONIO ANGEL PAZOS GARCIA (32634972-L) VISTO QUE SE REUNEN LOS REQUISITOS PREVIOS A LA TRAMITACIOacuteN DE LA TESIS TITULADA ldquoESTACION SIacuteSMICA DIGITAL TRATAMIENTO DIGITAL DE SENtildeALESrdquo RATIFICA LA AUTORIZACIOacuteN EXPEDIDA Y FIRMADA POR EL DIRECTOR DE TESIS DR D GERARDO ALGUACIL DE LA BLANCA

Lo que firma para cumplir la normativa vigente para regulacioacuten del Tercer Ciclo de Estudios Universitarios en Puerto Real a los veinticinco diacuteas del mes de Septiembre de dos mil tres

A mi familia mi esposa Lucia y mis dos hijos Gabriel y Diego a la que tanto tiempo le he quitado

Agradecimientos

Este trabajo resume la labor de investigacioacuten desarrollada a lo largo de estos uacuteltimos ocho antildeos Muchas son las personas que de alguna forma han impulsado todos mis esfuerzos y con las que me encuentro en deuda Sirvan estas liacuteneas para expresar mi agradecimiento

En primer lugar a mi director de tesis el Dr Gerardo Alguacil de la Blanca por confiar

en miacute maacutes que yo mismo y por sus acertados comentarios que me han ido centrando en el camino adecuado

A mi inmediato superior Capitaacuten de Fragata Jefe de la Seccioacuten de Geofiacutesica Dr Joseacute

Martiacuten Davila que no dudoacute en ninguacuten momento de mi capacidad y que me facilitoacute largas y fructiacuteferas estancias en el Instituto Andaluz de Geofiacutesica de Granada donde he podido dedicarme de lleno junto con mi director a este trabajo

A todo el personal del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

institucioacuten a la que tengo el orgullo de pertenecer por su apoyo incondicional A su director CN D Rafael Boloix Carlos-Roca que me ha facilitado en todo momento los medios y el tiempo necesario allanaacutendome el camino cuando ha sido necesario En especial a mi apreciada Seccioacuten de Geofiacutesica donde tantas ldquobatallasrdquo hemos librado Quisiera destacar al teacutecnico D Antonio Pentildea Garciacutea y al Marinero Profesional D Juan Manuel Lugo Duraacuten por la ayuda en el montaje de las tarjetas disentildeadas y en los experimentos realizados y al teacutecnico informaacutetico D Javier Gallego Carrasco por su colaboracioacuten en la programacioacuten de todo el sistema informaacutetico desarrollado bajo el entorno de LINUX

A la Dra Mariacutea Joseacute Gonzaacutelez Fuentes del Departamento de Matemaacuteticas de la

Universidad de Caacutediz por su ayuda en la comprensioacuten de la transformada wavelet A todo el personal del Observatorio de Cartuja de Granada por su acogimiento y apoyo

durante mis estancias en Granada A la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando

por su colaboracioacuten en la sincronizacioacuten de todo el sistema En especial al Brigada Electroacutenico D Luis Batanero Guerrero por su inestimable ayuda

A todos mis compantildeeros de las campantildeas geofiacutesicas en las que he participado con los

que he mantenido largas conversaciones y de los que he podido aprender mucho en muy diversos aspectos

Finalmente a todos aquellos familiares amigos y compantildeeros que me han motivado en

todo momento en especial en aquellos de bajo aacutenimo cuando por la mente circula la idea de ldquoarrojar la toallardquo

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologiacutea a traveacutes de los proyectos de investigacioacuten REN2000-0777-C02-02 RIES (ldquoTerremotos y deformacioacuten cortical en el Sur de Espantildea Aplicacioacuten al riesgo siacutesmicordquo) y por el Ministerio de Defensa a traveacutes del proyecto MN8302 (ldquoEstacioacuten geofiacutesica automaacuteticardquo)

INDICE

Agradecimientos xv INDICE xix CAPITULO 1 EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5 122 Redes regionales 6 123 Redes locales 7

13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7 131 Breve resentildea histoacuterica 7 132 Situacioacuten actual 8 133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10

14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13 CAPITULO 2 EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22 252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26 253 Efecto de una impedancia capacitiva 29 254 Anaacutelisis en el plano complejo 30 255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34

26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El premplificador 43 282 El filtro antialiasing 45

29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 48

2101 Movimiento browniano 49 2102 Ruido Johnson 50 2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53 2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54 2105 El ruido total del sensor 54

211 Bibliografiacutea 58 CAPITULO 3 SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31 Introduccion 62 32 Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

xix

33 El convertido AD sigma-delta 67 331 Sobremuestreo 69 332 Filtros antialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystral 71

34 Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 73 341 El protocolo EPP 74 342 La interface serie-paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35 Sincronismo y base de tiempos 83 36 La fuente de alimentacioacuten 84 37 Bibliografiacutea 86 CAPITULO 4 LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjera conversora AD 90 422 Pruebas de la interface paralelo y programas de adquisicioacuten 93 423 Pruebas del sistema de sincronismo 93

43 La calibracioacuten parameacutetrica 95 431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96 432 Medida de la frecuencia propia 98 433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104 436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114 CAPITULO 5 TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51 Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122 531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuecia 127 533 Diagramas en aacuterbol (ldquoWavelet Packetsrdquo) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132 CAPITULO 6 TECNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61 Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138 622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147 625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150 631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de las estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

xx

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165 CAPITULO 7 ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170 722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177 723 Algoritmos de envolvente 179 724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181

73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194 CONCLUSIONES 197 ANEXO A) Lista de componentes 201

xxi

xxii

CAPITULO 1

EXPOSICION DE MOTIVOS

11 Introduccioacuten 2 12 Las redes siacutesmicas 4

121 Redes mundiales 5

122 Redes regionales 6

123 Redes locales 7 13 La red siacutesmica del Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando 7

131 Breve resentildea histoacuterica 7

132 Situacioacuten actual 8

133 La red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho 10 14 Prototipo de estacioacuten digital de corto periodo y objetivos de la presente tesis 11 15 Bibliografiacutea 13

1

11 INTRODUCCIOacuteN

Algunos de los grandes desastres ocurridos en el mundo tienen su origen en la ocurrencia de grandes terremotos Algunos de estos son de inmensas proporciones y el riesgo es continuo aunque desigual en todas partes del mundo

El origen de los terremotos se encuentra asociado principalmente a los procesos

tectoacutenicos La base de esta teoriacutea surge a principios del siglo XX (aunque inicialmente no fue aceptada) cuando WEGENER publica su obra ldquoLa formacioacuten de los Continentes y Oceacuteanosrdquo en 1915 donde expone la teoriacutea de la deriva de los Continentes

La tectoacutenica de placas considera que la litosfera estaacute dividida en varios grandes

segmentos relativamente estables y de roca riacutegida denominados placas que se extienden por el globo como caparazones curvos sobre una esfera

Existen 7 grandes placas y varias maacutes pequentildeas Esta divisioacuten se hace patente gracias

a los levantamientos de la batimetriacutea oceaacutenica quedando patente en la figura 11 donde se muestra la divisioacuten actualmente aceptada de placas y el relieve del fondo marino

Figura 1 1 En la parte superior se muestra el liacutemite entre las grandes placas actualmente aceptadas (figura tomada del US Geological Survey) y en la inferior el relieve batimeacutetrico del fondo oceaacutenico

2

La interaccioacuten entre placas debido a su movimiento conlleva una acumulacioacuten de

esfuerzos y al superar la resistencia elaacutestica de la roca se produce su fractura La energiacutea acumulada es entonces disipada en forma de calor e irradiada en todas las direcciones por medio de ondas elaacutesticas

Otro posible origen de los terremotos se debe a los volcanes principalmente tambieacuten

asociados a los maacutergenes de placas o los llamados puntos calientes La actividad volcaacutenica genera fuentes siacutesmicas por mecanismos de fractura por explosiones y relacionados con el transporte de magma y gases a presioacuten por conductos de roca (Turcotte y Schubert 2002)

Asiacute mismo las explosiones provocadas por el hombre el llenado de presas el

traacutensito de vehiacuteculos etc pueden generar la propagacioacuten de ondas por el interior de la tierra siendo en ocasiones difiacutecil distinguirlas de los sismos

En la figura 12 se muestran los epicentros de los sismos de magnitud superior o

igual a cinco ocurridos entre 1980 y 1990 poniendo nuevamente de relieve el origen tectoacutenico de los terremotos

Como puede apreciarse en la figura los epicentros se concentran en los liacutemites de las

placas Tan soacutelo el 10 se localizan en zonas alejadas de los mencionados liacutemites Sin embargo el liacutemite entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien

definido en el sur de Espantildea (Dogan Seber 2001) Meacutezcua et al (1991) sentildeala que el liacutemite no se encuentra claramente definido en las proximidades de Gibraltar Fonseca y Long (1991) sentildealan la gran complejidad de la zona destacando especialmente el SW de la Peniacutensula

Figura 1 2 Sismicidad mundial entre 1980 y 1990 (magnitud ge5) Datos del National Geophysical Data CenterNOAA

3

Este difuso liacutemite de convergencia entre las placas Euroasiaacutetica y Africana en el

Mediterraacuteneo Occidental se encuentra asociado con una zona siacutesmica de maacutes de 300 kiloacutemetro de ancho (Galindo-Zaldivar et al 1999)

En la figura 13 se muestra la sismicidad registrada en el Sur de la Peniacutensula Ibeacuterica

entre los antildeos 1980 y 1999

12

Figura 1 3 Distribucioacuten de epicentros con magnitud mayor que 35 ocurridos en el periodo entre 1980 y 1999 (Datos IGN) En rojo se muestran los superficiales (h lt 40 Km) en verde los intermedios (40 lt h lt

150 Km) y en azul los terremotos profundos (h gt 150 Km)

En esta compleja regioacuten la sismicidad se caracteriza por la ocurrencia de grandes terremotos superficiales en la parte occidental y oriental del Estrecho mientras que en la regioacuten central presenta una sismicidad moderada de magnitud inferior a 5 (Buforn y Bezzeghoud 2001)

La presencia creciente de instrumentacioacuten siacutesmica en la zona (ampliacioacuten de la red

siacutesmica del Observatorio y del Estrecho la ampliacioacuten de la red siacutesmica de Andaluciacutea del Observatorio de la Cartuja de Granada la red de Almeriacutea Alicante) el reciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS permanentes y temporales permitiraacuten mejorar la informacioacuten sobre las estructuras y la geodinaacutemica de la zona

LAS REDES SISMICAS Hasta la deacutecada de los sesenta la observacioacuten siacutesmica se basaba en estaciones

individuales que operaban independientemente con registro fotograacutefico o similar Algunas de estas estaciones operaban de forma conjunta remitiendo sus registros a un mismo centro en el que se efectuaba el anaacutelisis

En este sentido aparece el concepto de Red Siacutesmica aunque el retardo desde que se

produciacutea el registro hasta que la informacioacuten podiacutea ser procesada conjuntamente era considerable

4

Pero en la actualidad el concepto de Red Siacutesmica se encuentra asociado al

denominado ldquotiempo realrdquo es decir la recepcioacuten y procesado de datos cuasi-instantaacuteneos A partir del sesenta se despliega la red siacutesmica mundial WWSSN gracias al

desarrollo de la instrumentacioacuten siacutesmica y utilizando sismoacutegrafos amortiguados electromagneacuteticamente tipo Willmore (Willmore 1961) Este tipo de sensores continuacutea siendo ampliamente utilizado en las estaciones de corto periodo

En la deacutecada de los ochenta el avance en la instrumentacioacuten se centra en la

ampliacioacuten del ancho de banda Melton y Kirkpatrick (1970) desarrolla un sismoacutemetro triaxial simeacutetrico Burke et al (1970) presenta un sistema digital de banda ancha Wieldant y Streckeisen (1982) y Wielandt y Steim (1986) disentildean un sismoacutegrafo de banda ancha con respuesta plana en velocidad

En Espantildea la sismologiacutea instrumental nace en 1889 con la instalacioacuten en el Real

Instituto y Observatorio de la Armada de San Fernando (ROA) del peacutendulo nuacutemero 6 del profesor Milne Desde entonces se ha encontrado en constante evolucioacuten creciendo considerablemente el nuacutemero de Observatorios con sismoacutegrafos

En las uacuteltimas deacutecadas la instrumentacioacuten siacutesmica en Espantildea ha progresado

considerablemente no soacutelo en nuacutemero de estaciones sino tambieacuten en calidad siendo desplegadas un nuacutemero elevado de estaciones de Banda Ancha y que continuacutea en aumento

Los tres grandes objetivos de las redes siacutesmicas son la evaluacioacuten del riesgo siacutesmico

la vigilancia siacutesmica y el conocimiento del interior de la Tierra El concepto de red siacutesmica es bastante amplio desde las redes mundiales (como por

ejemplo GEOFON IRIS WWSSN) dedicadas al registro de la sismicidad de forma global hasta pequentildeas redes desplegadas para estudios muy concretos como por ejemplo el estudio de la sismicidad inducida por un embalse

121 REDES MUNDIALES

A finales del siglo XIX aparece la primera red Mundial siendo el impulsor el

profesor Mr J Milne a traveacutes de la Sociedad Britaacutenica de las Ciencias (figura 14) En 1960 se crea el programa VELA-UNIFORM con fondos de los Estados

Unidos Dentro de este programa se crea la red mundial WWSSN (World-Wide Standard Seismograph Network) proporcionando una red mundial de faacutecil acceso siendo modelo de referencia para las actuales redes mundiales (Agnew 2002)

Las actuales redes mundiales (IRIS GEOFON FDSN entre otras) se basan en

las denominadas ldquoRedes virtualesrdquo y estaacuten integradas por cientos de estaciones de Banda Ancha pertenecientes a instituciones de muy diversos paiacuteses Asiacute es frecuente encontrar que una misma estacioacuten se integre en varias redes a la vez ya que en la mayoriacutea de los casos los centros responsables intercambian la informacioacuten de forma automaacutetica

5

1

Figura 1 4 Red mundial de sismoacutegrafos Milne-Shide organizada por la asociacioacuten Britaacutenica de lasCiencias Distribucioacuten de estaciones en 1910

Ottemoumlller y Havskov (1999) definen ldquored virtualrdquo como un sistema que enlaza

cualquier nuacutemero de nodos de forma conjunta en una red encargada de recoger los datos y detectar eventos entendiendo como ldquonodordquo cualquier ordenador con capacidad de comunicaciones que den acceso a los paraacutemetros siacutesmicos yo a las formas de ondas En este sentido una red virtual puede ser considerada como un simple ordenador que enlaza con diversos nodos los cuales son elegidos seguacuten el propoacutesito de la red

En la actualidad estas redes se dedican principalmente a la vigilancia

macrosiacutesmica (Magnitud superior a 5) creando bases de datos mundiales (no soacutelo con paraacutemetros epicentrales sino tambieacuten incluyendo las formas de ondas) faacutecilmente accesibles por Internet

22 REDES REGIONALES

Las redes regionales se diferencian de las redes mundiales no soacutelo en cuanto a

su extensioacuten sino tambieacuten en cuanto al nuacutemero y tipo de estaciones desplegadas Gomberg (1995) las define como un array compuesto por 10-100 estaciones

siacutesmicas normalmente operadas por una uacutenica institucioacuten y cubren aacutereas que se extienden entre varias centenas a cientos de kiloacutemetros de diaacutemetro teniendo en comuacuten la recogida y anaacutelisis de datos

Normalmente se despliegan dentro de un mismo paiacutes aunque existen redes de

grandes dimensiones internacionales (pe MEDNET y ORPHEUS que se ajustan a la definicioacuten de Red Virtual) cuya aacuterea de influencia abarca una gran extensioacuten comuacuten (varios miles de kiloacutemetros) y se componen de estaciones de otras redes que se asocian integraacutendose en estas ldquoMacro-redesrdquo

6

123 REDES LOCALES

Las redes locales tienen un aacuterea de influencia pequentildea menos de 100

kiloacutemetros y se despliegan con objetivos muy especiacuteficos Normalmente son temporales (Red del Cabril Red TEDESE desplegada alrededor del Mar de Alboraacuten en Septiembre de 2000) aunque existen otras permanentes como la red del Observatorio y red del Estrecho

13 LA RED SIacuteSMICA DEL REAL INSTITUTO Y OBSERVATORIO DE LA ARMADA EN SAN FERNANDO El Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA) se crea en 1753 en Caacutediz bajo

el seno de la Academia de Guardias marinas y es trasladado a la Isla de Leoacuten (San Fernando) en 1798 como centro independiente

Sus oriacutegenes astronoacutemicos fueron ampliaacutendose hasta la actualidad a medida que en

Espantildea se introduciacutea nueva instrumentacioacuten En numerosos campos como en la sismologiacutea y el seguimiento de sateacutelites artificiales puede ser considerado pionero en Espantildea Actualmente se organiza en 4 Secciones (Departamentos) de investigacioacuten Astronomiacutea Efemeacuterides Hora y Geofiacutesica

131 BREVE RESENtildeA HISTORICA

El primer sismoacutegrafo instalado en Espantildea data de 1898 cuando en el

Observatorio de San Fernando se pone en funcionamiento el peacutendulo nuacutemero 6 de Mr Milne (figura 15) Se trataba de un peacutendulo horizontal con periodo de 18 segundos y formaba parte de la primera red mundial creada por la Asociacioacuten Britaacutenica (ver figura 14 sobre la configuracioacuten de la red Milne y Shide en 1910)

Figura 1 5 A la izquierda se muestra una fotografiacutea del peacutendulo de Mr Milne A la derecha unacomponente horizontal del seismoacutemetro Alfani (reconstruido en el ROA)

7

Posteriormente en 1909 se adquiere uno propio (Peacutendulo horizontal Milne de

20 segundos y 4mm por minuto de desarrollo de registro) completaacutendose asiacute el registro de las componentes horizontales

Pero ademaacutes tambieacuten se disentildean y construyen peacutendulos en sus talleres Asiacute en

1912 se construyen e instalan dos peacutendulos horizontales bifilares ldquoGraintildeordquo (tipo Mainka de 25 y 13 segundos) y en 1921 se construye uno vertical de registro mecaacutenico (100 Kg de masa 2 segundos de periodo y amplificacioacuten de 280) instalaacutendose en 1922

En 1933 se adquieren 3 sismoacutegrafos Alfani (N-S E-W y Vertical) cuya

componente vertical se encuentra en reconstruccioacuten en los talleres del ROA (la figura 15 derecha muestra una de las componentes horizontales ya reconstruida)

Entre los antildeos 1945 y 1966 la observacioacuten siacutesmica estuvo suspendida debido a

un problema de corrimiento de tierras en la sala de sismoacutegrafos situada en la sala Este actualmente demolida

En 1966 se instalan 3 peacutendulos Sprengnether propiedad del IGN siendo los

dos horizontales de periodo intermedio y el vertical de corto periodo Posteriormente en 1970 se sustituyen por una nueva estacioacuten propia integrada por 3 peacutendulos Sprengnether de largo periodo y que continuacutean en funcionamiento

En 1970 se instala un peacutendulo vertical Benioff de corto periodo (1 segundo) En 1978 se instala una estacioacuten de corto periodo (vertical) en la isla de Alboraacuten

que posteriormente se integra en la Red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio desarrollada en 1986 y basadas en el disentildeo efectuado por Alguacil (1986) para la red RSUG

Entre 1986 y 1987 se despliega la Red siacutesmica telemeacutetrica de corto periodo del

Estrecho de Gibraltar integrada por cinco estaciones de campo cuya finalidad es el estudio de la viabilidad de un enlace permanente entre Espantildea y Marruecos Esta red se desplegoacute con la colaboracioacuten del IGN la compantildeiacutea SECEG SA y el Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA)

A finales de la deacutecada de los noventa comienza el despliegue conjuntamente

con la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y en colaboracioacuten con el GFZ de Alemania de la Red de estaciones de Banda Ancha ROAUCM En estas mismas fechas se despliega la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz en colaboracioacuten con la UCM

132 SITUACION ACTUAL

El ROA mantiene una larga tradicioacuten en el campo del registro siacutesmico En la

actualidad cuenta con una estacioacuten de Largo periodo de 3 componentes Sprengnether la Red de corto periodo del ROA y red del Estrecho (que operan conjuntamente) la red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz y la Red de Banda Ancha (VBB) ROAUCM

8

En la figura 16 se puede ver el despliegue de las redes de Banda Ancha

ROAUCM y la red de corto periodo

La red de estaciones VBB ROAUCM (Buforn et al 2002) se encuentra

compuesta de cuatro estaciones de banda ancha con sensores STS-2 Streckeisen sistema de adquisicioacuten Quanterra con una resolucioacuten de 24 bits reales conectadas en tiempo cuasi-real al centro de registro y distribucioacuten situado en el ROA Esta red se empezoacute a desplegar en le antildeo 1996 (con la instalacioacuten de la estacioacuten SFUC) y desde sus inicios se integroacute en la Red Mundial de estaciones de Banda Ancha GEOFON y registra en continuo los canales BH (20mps) LH (1mps) VH (01 mps) y por disparo (nivel umbral) el canal HH de 100 mps

La Red de aceleroacutemetros de la Bahiacutea de Caacutediz estaacute formada por tres

aceleroacutemetros Kinemetrics SSA-2 modificados para un fondo de escala de 05 g Estos equipos registran en 12 bits por nivel umbral del 1 del fondo de escala es decir a partir de 0005 g

Figura 1 6- Red de Banda Ancha ROAUCM y detalle (en el ciacuterculo) de la red telemeacutetrica de coto periodo del Observatorio y red del Estrecho La red de Banda Ancha se encuentra integrada en la red mundial GEOFON con enlace en ldquoNear Real Timerdquo indicando por flechas el flujo de datos hacia los

centros de registro y distribucioacuten

En rojo las estaciones operativas En amarillo las planeadas En verde las estaciones de la red de corto periodo actualmente fuera de servicio

9

Por uacuteltimo la red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho que describiremos con maacutes detalle en el siguiente punto compuesta por un total de nueve estaciones desplegadas en la provincia de Caacutediz como se muestra en la figura 16

133 LA RED DE CORTO PERIODO DEL OBSERVATORIO Y RED DEL ESTRECHO

Como acabamos de mencionar la red telemeacutetrica de Corto Periodo se

encuentra formada por estaciones propias del Observatorio y algunas de la red del Estrecho de la que ya hemos hablado en el punto 131 Todas ellas (figura 16) operan de forma integrada con telemetriacutea analoacutegica hasta la estacioacuten Central ubicada en la sala de Sismoacutegrafos del ROA donde las sentildeales se convierten a forma digital a la vez que se mantiene el registro analoacutegico sobre papel (figura 17)

La estacioacuten de campo estaacute formada por un sensor vertical Mark L4-C (5500 Ω) a excepcioacuten de ldquoREALrdquo que tiene 3 componentes la tarjeta electroacutenica (que contiene los amplificadores el filtro antialiasing y el oscilador controlado por tensioacuten VCO) y el equipo transmisor UHFVHF que enviacutea los datos en FM (frecuencia modulada) La alimentacioacuten eleacutectrica es proporcionada por bateriacuteas recargadas por paneles solares Prian et al (1992) presentan el mapa de la configuracioacuten original de la red y el diagrama de bloques de las estaciones de campo

Figura 1 7 Estacioacuten Central en la sala de Sismoacutegrafos del Real Instituto y Observatorio de la Armada Al fondo se aprecia el registro de las 3 componentes del sismoacutegrafo de largo periodo Sprengnether En el centro los tambores de registro de la red de corto periodo (8 canales 2 por tambor) y la electroacutenica asociada A la derecha de la figura se aprecia el ordenador de adquisicioacuten implementado algoritmos de

deteccioacuten tipo STALTA

10

Las sentildeales recibidas de las diversas estaciones son convertidas a digital en la

estacioacuten Central con resolucioacuten de 12 bits (72 dBs) siendo la frecuencia de muestreo de 100 mps

Este tipo de redes se disentildean para el estudio local de los microterremotos

pudieacutendose utilizar en sismologiacutea tridimensional para determinar la estructura detallada alrededor de una falla o sistema de fallas (Alguacil 1986)

Como se explicaraacute en el capiacutetulo 2 las estaciones de corto periodo presentan

una respuesta en frecuencia plana que se extiende desde algo maacutes de 1 Hz (frecuencia de corte debida al periodo natural del sensor) hasta los 100 Hz donde comienza un decaimiento a razoacuten de 20 dBdeacutecada debido al efecto del polo introducido por la bobina Usualmente la respuesta se recorta hasta los 35-60 Hz en funcioacuten de la velocidad de muestreo (frecuencia de disentildeo del filtro antialiasing analoacutegico o digital)

14 PROTOTIPO DE ESTACION DIGITAL DE CORTO PERIODO Y OBJETIVOS DE LA PRESENTE TESIS Con la proliferacioacuten de estaciones siacutesmicas VBB a finales de los 90 todo apuntaba

hacia una paulatina desaparicioacuten de las redes locales de corto periodo pues tanto el ancho de banda como el rango dinaacutemico de las estaciones VBB superan ampliamente las caracteriacutesticas de las estaciones de corto periodo (SP) aunque pronto se demostroacute la vigencia de las redes SP para estudios locales

Por otro lado los raacutepidos avances en la telefoniacutea (tanto moacutevil como sateacutelite y fija) el

abaratamiento de costes y los vertiginosos avances en Internet pusieron en tela de juicio la telemetriacutea radio y especialmente la analoacutegica

Finalmente el raacutepido despliegue de la constelacioacuten de sateacutelites GPS a raiacutez del

conflicto del Golfo Peacutersico permitioacute la sincronizacioacuten temporal desde cualquier punto de la geografiacutea con una alta precisioacuten

Por todas estas razones se disentildeoacute un prototipo de estacioacuten digital de corto periodo

para reemplazar las estaciones de la red telemeacutetrica de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho objeto de la presente tesis

Los objetivos marcados fueron los siguientes bull Disentildeo de una estacioacuten digital bull Precisioacuten por debajo del milisegundo en la sincronizacioacuten de tiempo bull Ampliacioacuten del rango dinaacutemico bull Ampliacioacuten del ancho de banda hasta 10 segundos al menos bull Transmisioacuten de datos por moacutedem (telefoniacutea fija o moacutevil) Internet o radio

moacutedem bull Calibracioacuten de precisioacuten bull Mejora de las teacutecnicas de filtrado y deteccioacuten de eventos

11

Una de las mayores fuentes de ruido presentes en el aacuterea del Estrecho son los fuertes

vientos de Levante y Poniente (predominantes en esta zona) Por ello se requeriacutea la revisioacuten del tratamiento digital de las sentildeales con objeto de adecuar los algoritmos de deteccioacuten picking y filtrado al ruido presente en esta aacuterea

En el presente Capiacutetulo 1 se efectuacutea una pequentildea introduccioacuten al entorno del

Estrecho de Gibraltar situando la red SP del ROA y dando unas breves pinceladas por su larga tradicioacuten en el campo de la observacioacuten sismoloacutegica Asiacute mismo se plantean los objetivos de la nueva red de corto periodo

En una primera parte (capiacutetulos 2 al 4) se analiza la estacioacuten siacutesmica digital en todos

sus aspectos desde el sensor hasta el sistema de adquisicioacuten digital En el capiacutetulo 2 se repasan los conceptos fundamentales del funcionamiento de un

sensor siacutesmico su clasificacioacuten y respuesta en frecuencia presentaacutendose un estudio detallado del efecto de una impedancia capacitiva (serie de una resistencia con un condensador) de carga Asiacute mismo se analiza el ruido generado por el sensor y su preamplificador

En el capiacutetulo 3 se desarrolla el funcionamiento del sistema de adquisicioacuten y su

disentildeo el convertidor AD la interface del puerto paralelo los programas de control y su sincronizacioacuten mediante GPS asiacute como la fuente de alimentacioacuten

Las pruebas y los diversos test de funcionamiento efectuados su calibracioacuten por

medio de diversas teacutecnicas y la comparacioacuten de los resultados obtenidos son expuestas en el capiacutetulo 4

La segunda parte capiacutetulos 5 a 7 se dedica al proceso digital de sentildeales centraacutendose

en las herramientas maacutes uacutetiles para el analista Nos referimos al filtrado digital y a la deteccioacuten de eventos siacutesmicos

En el capiacutetulo 5 se abordan las transformadas integrales Se efectuacutea un raacutepido

recorrido por el anaacutelisis de Fourier y se introduce la teoriacutea Wavelet realizando una comparacioacuten exhaustiva entre ambas dentro del plano tiempo-frecuencia

Las diversas teacutecnicas de filtrado se estudian en el capiacutetulo 6 comparando los

resultados obtenidos por diversos tipos de filtros tanto lineales como no-lineales y se muestran los excelentes resultados del meacutetodo de filtrado no lineal disentildeado

En el capiacutetulo 7 se comparan diversos algoritmos de deteccioacuten adaptaacutendolos a los

datos registrados por la red Finalmente se presentan las conclusiones

12

15 BIBLIOGRAFIacuteA

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Microterremotos La Red Siacutesmica de la Universidad de Granadardquo Tesis Doctoral Facultad de Ciencias Universidad de Granada

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14

CAPITULO 2

EL SENSOR

21 Introduccioacuten 16 22 Historia de la instrumentacioacuten siacutesmica 16 23 Tipos de sensores y sus aplicaciones 17 24 El sensor mecaacutenico 19 25 El sensor electromagneacutetico 20

251 Anaacutelisis de la respuesta en frecuencia 22

252 Eleccioacuten del amortiguamiento 26

253 Efecto de una impedancia capacitiva 29

254 Anaacutelisis en el plano complejo 30

255 Eleccioacuten de la resistencia y el condensador 34 26 Margen dinaacutemico 38 27 Ancho de banda 40 28 El circuito amplificador 42

281 El preamplificador 43

282 El filtro antialiasing 45 29 La respuesta total del sistema 47 210 El ruido del sensor 49

2101 Movimiento browniano 49

2102 Ruido Johnson 50

2103 Ruido de tensioacuten en el preamplificador 53

2104 Ruido de corriente en el preamplificador 54

2105 El ruido total del sensor 54 211 Bibliografiacutea 58

15

21 INTRODUCCIOacuteN

El sensor siacutesmico es un instrumento disentildeado para medir el movimiento del suelo El problema principal radica en que el marco de referencia (la propia superficie del suelo) se mueve y es precisamente este movimiento lo que pretendemos medir

Por ello los sensores siacutesmicos utilizan medidas indirectas basaacutendose la mayoriacutea de

ellos en el principio de inercia de una masa suspendida que tenderaacute a permanecer en estado de reposo ante un movimiento externo Pero de acuerdo con este principio soacutelo podremos medir el movimiento si hay aceleracioacuten

En el caso ideal (ausencia de rozamientos) la masa suspendida comenzariacutea a oscilar

indefinidamente (efecto de la suspensioacuten) ante un impulso de aceleracioacuten por lo que se utilizan amortiguadores (normalmente viscosos) para atenuar las oscilaciones

En definitiva el sensor consta baacutesicamente de 3 elementos fundamentales bull Masa inercial bull Suspensioacuten bull Amortiguador Como veremos maacutes adelante la medida del movimiento relativo entre la masa

suspendida y el suelo se encuentran relacionadas mediante una ecuacioacuten diferencial Del conocimiento de eacutesta podremos conocer el movimiento del suelo a partir de la medida del movimiento relativo entre la masa inercial y el suelo

22 HISTORIA DE LA INSTRUMENTACION SISMICA El instrumento maacutes antiguo data del siglo II (Richter 1958) utilizado en China para

conocer la ocurrencia de un sismo y su procedencia Se trataba de una figura en forma de dragoacuten con 4 cabezas en cuya boca estaba colocada una bola en equilibrio inestable

Salvador Garciacutea Francos (1924) habla sobre instrumentos primitivos de este tipo

(objetos apoyados sobre muros con sostenes muy deacutebiles cuerpos suspendidos que oscilan depoacutesitos llenos de mercurio al borde del rebose) Entre ellos cabe destacar los que cerraban un circuito eleacutectrico que paralizaba el reloj o haciacutean sonar un timbre indicando con ello la hora en que se inicioacute

Cabe destacar el construido en 1703 por el abate De Hautefeuille basado en un

recipiente de mercurio con orificio en las paredes Cuando se produciacutea un temblor el mercurio se derramaba recogieacutendose en diversos recipientes Por el lugar que ocupaban los recipientes y la cantidad de mercurio vertido se apreciaba la direccioacuten y la intensidad (descripcioacuten tomada de Salvador Garciacutea Francos 1924)

Los sismoscopios aparecen en el siglo XIX Se trataba de peacutendulos horizontales con

una masa suspendida desde cierta altura Por medio de un estilete unido a la masa se registraban las oscilaciones sobre una placa de cristal ahumado

16

Pero el concepto de ldquosismoacutegrafordquo requiere ademaacutes del registro de las oscilaciones

tener la posibilidad de datar los sismos registrados esto es incluir junto al registro las marcas o sentildeales de tiempo

El primer sismoacutegrafo propiamente dicho aparece en 1881 debido a Gray En 1890 sir

J Milne introduce el concepto de peacutendulo inclinado aumentando los periodos de oscilacioacuten con longitudes de peacutendulo reducido como los desarrollados por Milne y Shaw en 1915 y el disentildeado por Omori en 1890 (conocido en Europa como Bosch-Omori)

Hacia 1900 E Wiechert desarrolloacute un sismoacutegrafo de peacutendulo invertido Wood y

Anderson en 1922 construyen uno de pequentildeas dimensiones donde la masa oscila por torsioacuten de una fibra metaacutelica

Todos estos sismoacutegrafos son puramente mecaacutenicos y la amplificacioacuten (muy limitada)

se logra por medio de palancas o por reflexioacuten de un haz de luz El desarrollo de la amplificacioacuten electromagneacutetica y el registro galvanomeacutetrico

supuso un avance importante (Galitzin1921) alcanzaacutendose amplificaciones de 1000 para periodos de 12 segundos

Hacia 1930 H Benioff desarrolla un sismoacutegrafo basado en la variacioacuten de la

reluctancia alcanzaacutendose amplificaciones de 100000 para 1 segundo El sismoacutemetro electromagneacutetico de Willmore (1961) con suspensioacuten sin ejes de giro

produjo una nueva generacioacuten de instrumentos ampliamente utilizados en las estaciones de corto periodo

Paralelamente hacia 1950 se comienzan a utilizar los relojes de cuarzo sustituyendo

a los claacutesicos relojes de peacutendulo con contactos eleacutectricos Hay que destacar el gran desarrollo en el uacuteltimo cuarto del pasado siglo XX de los

sismoacutegrafos de gran ancho de banda con realimentacioacuten electroacutenica y transductores activos como los sismoacutemetros miniatura de Usher et al (1977 1978 y 1979) con transductor capacitivo y los instrumentos de hojas o ldquoleaf-springrdquo de Wielandt de banda ancha (Wielandt y Streckeisen 1982) y muy ancha (Wielandt y Steim1986)

23 TIPOS DE SENSORES Y SUS APLICACIONES Como ya se ha mencionado en el punto 21 soacutelo podremos medir el movimiento del

suelo si existe aceleracioacuten Dependiendo de cual sea la variable medida desplazamiento velocidad o aceleracioacuten del suelo podemos clasificar los sensores como de desplazamiento o deformacioacuten de velocidad y aceleroacutemetros respectivamente

Existe una gran variacioacuten entre la miacutenima (ruido siacutesmico) y la maacutexima sentildeal que

puede ser observada (gran terremoto cercano) por lo que es difiacutecil cubrir todo este margen con un uacutenico instrumento Tradicionalmente los aceleroacutemetros se han utilizado para el registro de los movimientos fuertes y los transductores de velocidad para el registro para los deacutebiles cubriendo en conjunto todo el rango dinaacutemico

17

Por otro lado el ancho de banda se extiende desde las mareas terrestres hasta incluso

maacutes allaacute de los 1000 Hz Para cubrir todo este espectro es necesario disponer de varios tipos de sensores En este sentido podemos clasificar los sensores por su ancho de banda

bull Corto Periodo (SP ldquoshort periodrdquo) Capaces de resolver sentildeales entre 01-03 y

100 Hz con una frecuencia natural en torno de 1 Hz (valores tiacutepicos) bull Banda Ancha (BB ldquoBroad-Bandrdquo) Presentan una respuesta en velocidad plana

entre 001 y 50 Hz bull Banda muy Ancha (VBB ldquoVery Broad-Bandrdquo) con un ancho de banda que se

extiende desde 0001 hasta 10 Hz La eleccioacuten del tipo de sensor vendraacute impuesta por la aplicacioacuten de intereacutes En la

tabla 2I se indican las bandas de intereacutes para diversas aplicaciones (tomadas de Trnkoczy et al (2002) y Havskov y Alguacil (2003))

Aplicacioacuten Ancho de banda (Hz) Eventos siacutesmicos asociados a la mineriacutea 5 ndash 2000 Microsismicidad y sismicidad inducida por embalses 1 ndash 100 Sismicidad local 02 ndash 80 Fuertes movimientos 00 ndash 100 Sismicidad Regional 005 ndash 20 Absorcioacuten de ondas siacutesmicas con la frecuencia 002 ndash 30 Caacutelculos de energiacutea para telesismos 001 ndash 10 Difraccioacuten y Scatering 002 ndash 2 Estudios de procesos dinaacutemicos de la tierra 0005 ndash 100 Propiedades de la corteza 002 ndash 1 Dispersioacuten de ondas superficiales 003 ndash 02 Oscilaciones libres de la Tierra 00005 ndash 001 Mareas terrestres 000001 ndash 00001

Tabla 2 I Descripcioacuten de la aplicacioacuten de intereacutes y su rango de frecuencias aproximado en Hz

En las redes de microsismicidad se suelen utilizar sensores de velocidad tipo

Willmore En particular en la red de corto periodo del ROA se utiliza el modelo de Mark Products L4-C de 5000Ω (Mark Products 1980) y ocasionalmente el modelo S-500 de Teledyne Geotech (1984) utilizado en algunas estaciones como componente horizontal Ambos presentan una frecuencia natural de 1 Hz el primero es pasivo y el segundo activo

18

24 EL SENSOR MECANICO

Como ya hemos mencionado el sensor mecaacutenico se basa en el principio de inercia y consta de 3 elementos fundamentales

bull Masa inercia (M) bull Suspensioacuten elaacutestica (muelle ideal que responde a la Ley de Hooke) bull Amortiguador viscoso cuyo rozamiento se opone al movimiento de forma

proporcional a la velocidad En la figura 21 se muestra el esquema baacutesico de un sensor mecaacutenico vertical donde

se ha tomado como positivo una compresioacuten (movimiento vertical hacia arriba) como es usual en sismologiacutea

Masa(M)

Amortiguador(D) U(t)

X(t)

Muelle(k)

Figura 21- Esquema de un sensor mecaacutenico vertical siendo ldquokrdquo la constante recuperadora ldquoMrdquo la masa yldquoDrdquo la constante de amortiguamiento viscoso Se han sentildealado con flechas el movimiento vertical del suelo

ldquou (t)rdquo y el de la masa ldquox(t)rdquo

Sobre la masa ldquoMrdquo actuacutean el peso ldquo-Mgrdquo la fuerza elaacutestica ldquo-k (y-yo)rdquo y la friccioacuten

viscosa ldquo- D dydtrdquo (donde ldquoyrdquo es el movimiento relativo entre la masa y el suelo e ldquoyordquo es la elongacioacuten inicial del muelle cuando la masa se encuentra en reposo)

19

Hay que sentildealar que lo que realmente medimos es el movimiento relativo entre la masa y el suelo Aplicando la condicioacuten de equilibrio y las leyes de Newton obtenemos la ecuacioacuten diferencial del movimiento de la masa (desarrollo que podemos encontrar faacutecilmente en numerosas publicaciones como por ejemplo Richter CF (1958) Scherbaum F (1996) Udiacuteas A (1999))

uMyMyDky ampampampampamp =minusminusminus (21)

Si aplicamos la transformada de Laplace a la ecuacioacuten anterior y utilizamos (por

tradicioacuten y razones praacutecticas) la frecuencia angular natural no amortiguada ( 2o

kw M= ) y la constante de amortiguamiento ( 2o o

Dw Mx = ) obtenemos la funcioacuten de transferencia para el

desplazamiento

22

2

2)()(

oood wsws

ssUsYT

++minus

==ξ

(22)

La funcioacuten de transferencia funciona como un filtro paso alto dejando pasar aquellas

frecuencias a partir de la de la frecuencia esquina (proacutexima a la frecuencia natural amortiguada y cuyo valor es funcioacuten del amortiguamiento) siendo la ganancia del sistema unitaria Los antiguos sismoacutegrafos conseguiacutean mayor amplificacioacuten por medio de juegos de palancas o por deflexioacuten de un haz de luz

Havskov J y Alguacil G (2003) efectuacutean un anaacutelisis completo de la ecuacioacuten

(22) ademaacutes de aclarar la importancia del signo negativo del numerador omitido frecuentemente por muchos autores en la literatura

25 EL SENSOR ELECTROMAGNETICO

El esquema baacutesico de un sensor electromagneacutetico vertical como el Mark L4-C utilizado (transductor de velocidad) se representa en la figura 22 Obseacutervese que es similar al sismoacutemetro mecaacutenico con la introduccioacuten de una bobina solidaria a la masa que corre por un imaacuten fijo (en algunos sensores es al reveacutes) El circuito se cierra por medio de la resistencia de carga rdquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Sobre la masa actuacutea ademaacutes de las fuerzas sentildealas para el sensor mecaacutenico la fuerza

electromagneacutetica ldquo-Girdquo doacutende ldquoirdquo es la corriente que circula por la bobina y ldquoGrdquo es la constante electromagneacutetica que depende del imaacuten empleado de la bobina y de factores geomeacutetricos Esta fuerza contribuye al amortiguamiento

La amortiguacioacuten se debe ademaacutes a la friccioacuten de la masa inercial con el fluido

(normalmente aire) en que se encuentra sumergido el conjunto Esta contribucioacuten al amortiguamiento total es de tipo viscoso produciendo una fuerza que se opone al movimiento y es proporcional a la velocidad relativa de la masa

La ecuacioacuten de movimiento (21) se ve modificada obteniendo

uMGiyMyDky ampampampampamp =minusminusminusminus (23)

20

Pero al moverse la masa y con ella la bobina existe una variacioacuten del campo

magneacutetico que circula por el interior de la bobina (para pequentildeos movimientos la variacioacuten del flujo es proporcional a la variacioacuten del movimiento) La ley de Faraday establece que se generaraacute una fuerza electromotriz inducida (fem) cuyo valor es ldquoG dydtrdquo siendo ldquoyrdquo el movimiento relativo masa-suelo es decir bobina-imaacuten

resiquetota

cuetran

sentilde

N S N

Masa

BobinaAmortiguador

Muelle

Imaacuten

VRL

I

Figura 2 2- Esquema de un sensor electromagneacutetico con imaacuten fijo y bobina moacutevil El circuito de labobina se cierra por medio de la Resistencia de carga ldquoRLrdquo donde se mide la tensioacuten de salida

Aplicando las leyes de Kirchhoff al circuito de la bobina (con autoinductancia ldquoLrdquo y

stencia interna ldquoRirdquo) se obtiene una ecuacioacuten diferencial que relaciona la corriente ldquoirdquo circula por el circuito con el movimiento relativo ldquoyrdquo Llamando ldquoRrdquo a la resistencia l serie (ldquoR=Ri+RLrdquo) obtenemos

dtdyGRi

dtdiL =+ (24)

Utilizando la Transformada de Laplace a las ecuaciones (23) y (24) y teniendo en

nta sus propiedades (en particular la de derivacioacuten) obtenemos la funcioacuten de sferencia del sistema para el transductor de velocidad

( )( ) sRLswswsGsR

sUsVT

MG

ooo

Lv 222

2

2)()(

++++minus

==ξamp

(25)

El desarrollo matemaacutetico completo se puede encontrar en numerosos textos

alando entre otros a Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

21

251 ANALISIS DE LA RESPUESTA EN FRECUENCIA

La ecuacioacuten (25) presenta un cero doble en el origen y tres polos debido al

que el denominador viene dado por un polinomio de tercer orden La respuesta en frecuencia se obtiene faacutecilmente sustituyendo la variable

compleja ldquosrdquo por ldquoj wrdquo siendo ldquoj2=-1rdquo y ldquow =2 π frdquo la frecuencia angular en radianes por segundo (pe Ogata K (1980))

Hay que observar que el uacutenico paraacutemetro en el que podemos influir para

moldear la respuesta del sistema de forma pasiva es la resistencia de carga Para los valores tiacutepicos la ecuacioacuten caracteriacutestica presenta dos raiacuteces complejo

conjugadas (con parte real negativa) y un polo real negativo lo que indica que el sistema es estable (todos los polos han de estar en el semiplano izquierdo del plano complejo ldquosrdquo) En la figura 23 se representa la ubicacioacuten de los polos para diversos valores de la resistencia de carga (entre 2KΩ y 50KΩ) uacutenico paraacutemetro que podemos modificar para un sensor pasivo dado

Figura 2 3- Ubicacioacuten de los polos de la ecuacioacuten (25) para valores de la resistencia de carga entre 2KΩ y 50KΩ para el Mark L4-C Para cada valor existen tres polos uno de ellos es siempre real y muy

alejado del origen por lo que no se representa en la figura (Para RL=50KΩ se situacutea en ndash917217+j0)

22

El tercer polo (siempre real no mostrado en la figura) estaacute muy alejado del

origen en -12294+j0 para una resistencia de carga de 2KΩ Este polo tiende a alejarse del origen a medida que aumenta la resistencia de carga Por tanto el sistema presenta claramente un par de polos dominantes (los representados) y puede aproximarse por un sistema de segundo orden Es claro que cuanto mayor sea la resistencia de carga mejor seraacute la aproximacioacuten es decir maacutes dominantes seraacuten los polos complejo conjugados

Hay que sentildealar que para valores de la resistencia de carga mayores de 2981 Ω

(amortiguamiento criacutetico) las raiacuteces dominantes son complejas conjugadas esto es el sistema es subamortiguado y se situacutean en el semiplano izquierdo sobre una circunferencia centrada en el origen y de radio igual a la frecuencia angular no amortiguada ldquownrdquo

Alguacil (1986) sentildeala que para las frecuencias de intereacutes en sismologiacutea el

teacutermino ldquoR+Ljwrdquo se puede aproximar por R en otras palabras LwltltR y por tanto la ecuacioacuten (25) se reduce a

22

2

2)()(

oeo

L

v wsws

GsRR

sUsVT

++

minus==

ξamp(26)

donde el amortiguamiento efectivo viene dado por la siguiente expresioacuten

RMG

ooeo ww 222 += ξξ Debe observarse que la ecuacioacuten (26) corresponde al par de polos dominantes

sentildealados y el efecto del polo real despreciado soacutelo se manifiesta a alta frecuencia ademaacutes de que produce una ligera modificacioacuten en la frecuencia natural no amortiguada (experimentalmente se ha calculado para diversos valores de resistencia de carga siendo siempre inferior al 1 de su valor nominal)

En la figura 24 a) se muestra la respuesta en frecuencia dadas por las

ecuaciones (25) y (26) para una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω (amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente) en el caso del Mark L4-C de 5500Ω observaacutendose que la aproximacioacuten efectuada es vaacutelida para frecuencias inferiores a los 100 Hz Asiacute mismo en la figura 24 b) se presentan los errores relativos cometidos al efectuar la aproximacioacuten utilizando la siguiente expresioacuten

100real

aproxreal

XXX

Errorminus

=

donde ldquoXrdquo representa bien moacutedulo o fase

23

Figura 2 4- Respuesta en frecuencia para el sensor Mark L4-C de 5500Ω con una resistencia de carga de 8904Ω y 13406Ω amortiguamiento efectivo de 07 y 06 respectivamente Figura a) Respuesta en amplitud y fase real y aproximada Figura b) Error relativo cometido en amplitud y fase para ambos

valores de resistencia de carga

24

Como podemos apreciar en la figura anterior el error relativo se mantiene inferior al 4 en amplitud y al 10 en fase para valores de amortiguamiento proacuteximos a 07 Asiacute mismo se observa una disminucioacuten en la ganancia con la resistencia de carga tal y como se deduce de las ecuaciones (25) y (26)

La respuesta impulsiva se obtiene utilizando la transformada inversa de

Laplace sobre la ecuacioacuten (26) que para el caso subamortiguado es

⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

minus

minus+minusminus= minus )()sin(

1)21()cos(2)()(

2

2

tutwwtwwetGRRth d

e

eodeo

twLv

eo

ξξξδ ξ (27)

donde d ow w ex= - 21 es la frecuencia natural amortiguada a la que oscila el

sistema y variacutea con el amortiguamiento Como puede apreciarse de la ecuacioacuten (27) la respuesta transitoria presenta un

sobre impulso inicial que depende del amortiguamiento creciendo con este Por otro lado cuanto mayor sea el amortiguamiento efectivo maacutes raacutepido decaeraacute el transitorio

En la figura 25 se muestra la respuesta impulsiva para diversos valores de

amortiguamiento y ganancia normalizada (ldquoRLR G =1rdquo)

Figura 25- Respuesta impulsiva con ganancia normalizada para diversos valores de amortiguamiento

25

252 ELECCION DEL AMORTIGUAMIENTO

En ingenieriacutea de control (Ogata 1980) para determinar la bondad de un

sistema se pueden utilizar diversos iacutendices de comportamiento basados en el error de la salida del sistema ante una determinada entrada usualmente la sentildeal escaloacuten unitario

En la literatura se han propuesto varios iacutendices de error de comportamiento

dependiendo de lo que interese optimizar Nosotros analizaremos los cuatro siguientes

( )( ) intint

intintinfininfin

infininfin

=+=

+==

oo

o

dtteJdttteteJ

dtteteJdtteJ

)()()(

)()()(

422

3

2220

21 amp

(28)

El iacutendice J1 penaliza errores grandes mientras que el iacutendice J4 lo hace por igual

En ambos casos la penalizacioacuten se realiza independientemente del instante es decir ya se produzcan en estado estacionario como en la respuesta transitoria El iacutendice J2 no soacutelo tiene en cuenta el error sino tambieacuten su variacioacuten mientras que el iacutendice J3 pesa mucho los errores en estado estacionario aunque eacutestos sean pequentildeos ademaacutes de penalizar errores grandes

Debido a que si el movimiento es uniforme y por tanto no hay aceleracioacuten la

respuesta al escaloacuten en estado estacionario es nula y por tanto las integrales de la ecuacioacuten (28) divergen Por lo que hemos elegido como sentildeal de prueba un impulso unitario

En la figura 26 se pueden ver las curvas de los iacutendices de comportamiento

normalizados en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C de 5500Ω y frecuencia natural de 1 Hz Debido a que los sistemas sobreamortiguados presentan una respuesta lenta soacutelo se han calculado para el caso de sistemas subamortiguados

Como puede apreciarse ninguno de los iacutendices se comporta como un buen

indicador ya que presentan miacutenimos relativamente suaves Los iacutendices J1 y J3 presentan valores miacutenimos en torno a un amortiguamiento

efectivo entre 04 y 05 mientras que el J4 tiene el miacutenimo entre 05 y 06 Debido a que las curvas alcanzan el miacutenimo de forma suave amortiguamientos

ligeramente diferentes tambieacuten son aceptables Para amortiguamientos entre 041 y 072 el iacutendice J4 se mantiene dentro del 10 de su valor miacutenimo

Pero ninguno de estos valores coincide con el nuacutemero maacutegico usualmente

recomendado en muy diversa literatura de 0707

26

Figura 26-Indices de comportamiento en funcioacuten del amortiguamiento efectivo para un Mark L4-C

Si estudiamos la respuesta en frecuencia en funcioacuten del amortiguamiento

observamos que eacutesta presenta un pico a la frecuencia de resonancia (wr) para determinados valores de amortiguamiento (figura 27)

A partir de la ecuacioacuten (26) podemos obtener el moacutedulo de la respuesta en

frecuencia (s=jw) del transductor de velocidad

( ) ( )2222

2

2 wwww

wGRRT

eoo

Lv

ξ+minus= (29)

La resonancia tendraacute lugar cuando el moacutedulo presente un maacuteximo por lo que

basta derivar la ecuacioacuten anterior con respecto a ldquowrdquo e igualarla a cero

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) 0

2

222222

32222

22222222

=+minus

minusminus++minus

wwww

wwwwwwwwwweoo

eooeoo

ξ

ξξ

Ademaacutes de la solucioacuten trivial encontramos

221 e

or

wwξminus

= (210)

27

La solucioacuten anterior es real uacutenicamente para ldquoξe lt 0707rdquo En otras palabras la respuesta en frecuencia no presenta resonancia para amortiguamientos superiores o iguales a 0707 obteniendo una respuesta cuasi-plana Por otro lado los iacutendices de comportamiento no difieren mucho del que toman en su miacutenimo como ya se ha indicado en especial los iacutendices J4 y J2

De la ecuacioacuten (210) se observa ademaacutes que la resonancia (si existe) tiene

lugar en frecuencias angulares superiores a la frecuencia propia o natural En la figura 27 se presentan la respuesta en frecuencia de la ecuacioacuten (26)

para diversos valores de amortiguamiento para el sensor Mark L4-C Asiacute mismo podemos apreciar una disminucioacuten de la ganancia al aumentar el

amortiguamiento es decir al disminuir la resistencia de carga por lo que nuevamente debemos tenerlo en consideracioacuten a la hora de elegir su valor Hay que tener presente ademaacutes que la eleccioacuten de un valor excesivo para esta resistencia aumentaraacute el ruido

Figura 27- Respuesta en frecuencia de un Mark L4-C para diversos valores de amortiguamiento efectivoEn azul se representa el valor liacutemite para que no exista resonancia

Por tanto los paraacutemetros que hay que tener presentes en la eleccioacuten de la resistencia de carga son el amortiguamiento efectivo deseado el ruido generado en la resistencia y la ganancia

28

253 EFECTO DE UNA IMPEDANCIA CAPACITIVA

Benioff (1960) utiliza una red RC en ldquoTrdquo de segundo orden con un sensor de

largo periodo de forma que la respuesta de la red RC se aproxima a la de un galvanoacutemetro con amortiguamiento de 10606 Asiacute mismo utiliza un condensador en paralelo sobre un sismoacutemetro electromagneacutetico Press-Ewing para variar su periodo La respuesta del conjunto sismoacutemetro-red RC paralelo introduce un tercer polo cuyo efecto provoca que la ganancia a frecuencias altas decaiga a razoacuten de 20 dBdeacutecada Por tanto obtenemos una respuesta picuda centrada en la nueva frecuencia propia Ademaacutes la ganancia maacutexima disminuye respecto al sistema sin condensador para el mismo valor de resistencia de carga

Pero si cargamos al sismoacutemetro con una red RC serie (ZL=RL+1Cs) la

ecuacioacuten (24) toma la siguiente forma

dtdyGdti

CRi

dtdiL =++ int

1 (211)

Utilizando la transformada de Laplace sobre las ecuaciones (23) y (211)

obtenemos tras operar

( )( )( ) 2

2222

2

12

1)()(

sM

CGRCsLCswsws

sCsRGsUsVT

ooo

Lv

+++++

+minus==

ξamp

(212)

Nuevamente eligiendo adecuadamente el valor del condensador y la

resistencia de carga y para las frecuencias de trabajo se puede despreciar el teacutermino ldquoLCs2rdquo frente al teacutermino ldquoRCs+1rdquo aproximando la ecuacioacuten (212) por la siguiente expresioacuten

( )

( )( ) 2122

21

22)()(

sswswsss

sUsVT

RMG

RCooo

CRRGR

vL

L

++++

+minus==

ξamp (213)

En la figura 28 se muestra el error relativo en amplitud y fase cometido al

efectuar la aproximacioacuten anterior para un Mark L4-C con diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

Para frecuencias inferiores a 100 Hz el error relativo en amplitud se mantiene

inferior al 5 mientras que en fase es menor de 10ordm Las configuraciones elegidas se justificaraacuten maacutes adelante al analizar la

ecuacioacuten (212) en el plano complejo ldquosrdquo pero podemos observar que al aumentar la resistencia de carga el error disminuye

29

25

Figura 28-Error en amplitud y en fase para un Mark L4-C cometido al despreciar el efecto de laautoinduccioacuten para diversas combinaciones de resistencia y condensador de carga

4 ANALISIS EN EL PLANO COMPLEJO

Como puede deducirse de la ecuacioacuten (212) el sistema ha aumentado un orden (obtenemos un sistema de 4ordm orden) al incluir el condensador de carga si bien reducimos en un grado al efectuar la aproximacioacuten

Al igual que hicimos en el punto 251 para el sensor electromagneacutetico con una

resistencia de carga uacutenicamente analizaremos las raiacuteces del nuevo sistema de 4ordm orden ecuacioacuten (212) Hay que tener presente ademaacutes la inclusioacuten de un nuevo cero real en el semiplano izquierdo en ldquo )(

1CRL

s minus= rdquo En la figura 29 se muestran los polos para 6 configuraciones de resistencia y

con un condensador que variacutea entre 1 y 115 microF y el lugar de los polos en el caso de que no exista condensador para diversos valores de resistencia de carga (soacutelo para sistemas subamortiguados) siguiendo la ecuacioacuten (26) Asiacute mismo se presentan en liacuteneas discontinuas las rectas donde se deben ubicar los polos complejo conjugados de un sistema de segundo orden para obtener el amortiguamiento efectivo correspondiente Finalmente se sentildealan las ubicaciones de polos y ceros para el valor maacutes proacuteximo a un amortiguamiento efectivo de 0707

30

Figura 29- Lugar de las raiacuteces para diversas resistencia de carga (indicadas en la leyenda) y con un condensador entre 1 y 115 microF Se indican los polos y ceros (para cada resistencia de carga) en el caso de que

los complejos conjugados presenten un amortiguamiento efectivo lo maacutes cercano posible a 0707 Noacutetese que para valores de resistencia de carga de 22000 (rojo) y 13406 Ω (negro) no es posible alcanzar el amortiguamiento indicado ya que las curvas no cortan a la recta correspondiente Asiacute mismo hay que

indicar que para mayor claridad las soluciones reales se han separado del eje real

En la figura 29 no se indican las posiciones para el cuarto polo (real) ya que en

el peor de los casos (posicioacuten maacutes cercana al eje ldquojwrdquo) se encuentra excesivamente alejado del eje imaginario siendo inferior a ldquondash170396 + 0 jrdquo lo que implica que soacutelo tendraacute efectos a muy altas frecuencias por lo que podemos aproximar el sistema a uno de 3er orden en el rango de frecuencias de intereacutes tal y como ya habiacuteamos sentildealado

Con una eleccioacuten adecuada de la resistencia y el condensador de carga

podemos variar la frecuencia angular natural del sistema (distancia al origen de los polos complejos) sin variar el amortiguamiento efectivo aunque en la respuesta en frecuencia habraacute que tener presente la influencia del tercer polo y cero real (indicados por un asterisco y un ciacuterculo del color correspondiente respectivamente)

En los casos de resistencia de carga de 13406 y 22000 Ω no es posible obtener

polos complejos con un amortiguamiento efectivo de 0707 por lo que se han indicado los que presentan mayor amortiguamiento En estos casos el polo y cero real se encuentran muy proacuteximos y asiacute su efecto es casi nulo

31

Si disminuimos el valor de la capacidad las raiacuteces convergen hacia un mismo

punto Obseacutervese que para 1 microF los lugares de las raiacuteces convergen Para valores muy pequentildeos del condensador la impedancia es muy elevada por

lo que se puede considerar circuito abierto independientemente del valor de la resistencia serie Por ello las posiciones de los polos tienden hacia los valores correspondientes al sensor a circuito abierto que para el Mark L4-C son amortiguamiento de 028 y 1 Hz de frecuencia propia

En la tabla 2II se muestran los valores de RL y C asiacute como los polos y el cero

no trivial (existe siempre un cero doble en el origen) para las configuraciones indicadas con asterisco para los polos y ciacuterculos para los ceros (amortiguamiento de 0707 o lo maacutes alto posible en caso de que no se pueda obtener)

RL (Ω) C (microF) Cero Polos 2000 800 -62500 -16489 plusmn 16489 j -122767 -122177 3000 648 -51440 -18334 plusmn 18334 j -139405 -107615 6134 399 -40858 -23844 plusmn 23817 j -191420 -75222 8904 309 -36346 -28938 plusmn 28937 j -237324 -53131 13406 311 -23985 -35019 plusmn 41659 j -311920 -22711 22000 239 -19018 -30330 plusmn 49997 j -454115 -17582

Tabla 2 II- Valores del condensador y resistencia de carga asiacute como la ubicacioacuten de los polos y ceros para los puntos indicados en la figura 29

Como puede observarse tanto en la tabla como en la figura 29 para los dos uacuteltimos casos (resistencias de 22 y 13406 kΩ) existe cancelacioacuten praacutectica del cero real con el polo real maacutes proacuteximo al eje imaginario En estos casos el sistema se comporta de forma anaacuteloga a uno de segundo orden

En la figura 210 se muestran las respectivas curvas de respuesta en frecuencia

con las configuraciones sentildealadas utilizando la ecuacioacuten (213) ya que como se ha indicado podemos despreciar el polo maacutes alejado y aproximar el sistema por uno de tercer orden

32

Figura 210- Respuesta en frecuencia para las combinaciones de resistencia y condensador indicadas enla tabla 2II (resistencia en Ω y capacidades en microF) frente a la correspondiente respuesta sin condensador

y una resistencia de carga de 8904 Ω (ξe = 07) liacutenea amarilla

Como puede observarse en la figura la ganancia en el caso de bajas

resistencias de carga (2000 3000 y 6134Ω) se encuentra muy atenuada frente a los 4883 decibelios de la constante ldquoGrdquo de transduccioacuten nominal del sensor (calculada para el Mark L4-C con G = 27638 Vms-1) como ya sucediacutea cuando no se incluiacutea condensador en serie Por otro lado el efecto del polo y cero reales afectan altamente a la zona de bajas frecuencias reduciendo el ancho de banda aunque elimina el efecto de resonancia que tendriacutea el sistema con soacutelo resistencia

En el caso de resistencia de carga de 8904Ω y condensador de 309 microF la

respuesta en frecuencia presenta la misma ganancia que la calculada con soacutelo resistencia de carga a alta frecuencia pero extiende el ancho de banda hacia frecuencias maacutes bajas

Para resistencias de 13406 y 22000Ω con condensadores de 311 y 239microF

respectivamente el efecto del polo y cero reales consiste en disminuir la resonancia y aumentar el ancho de banda Por otro lado valores de resistencia tan elevados como ya veremos no son recomendables debido al ruido teacutermico que generan

33

En la tabla 2III se presentan los valores de la ganancia la frecuencia de corte (-3dBrsquos) y la frecuencia propia que corresponderiacutea a un sistema de segundo orden con los mismos polos complejos conjugados

RL (Ω) C (microF) G (Vms-1 y dBrsquos) fc (Hz) fo (Hz) 2000 800 7370 3735 132 037 3000 648 9754 3978 126 041 6134 399 14572 4327 091 054 8904 309 17084 4465 079 065 13406 311 19597 4584 078 086 22000 239 22110 4689 073 093

Tabla 2III- Valores de ganancia efectiva frecuencia de corte y la frecuencia natural correspondiente a un

sistema de segundo orden cuyos polos fuesen uacutenicamente los complejos conjugados obtenidos para las configuraciones de resistencia y condensador serie indicados en la tabla 2II

Como ya hemos comentado en los paacuterrafos anteriores a partir de la tabla 2III

se puede apreciar como el efecto del cero y polo real modifica la frecuencia de corte hacia valores superiores a la correspondiente a los polos complejo conjugados Especialmente graves son las dos primeras configuraciones para las que la frecuencia de corte es mayor que en el caso de tener uacutenicamente resistencia de carga y por tanto el ancho de banda es menor

255 ELECCION DE LA RESISTENCIA Y EL CONDENSADOR

A partir de las frecuencias de corte y la ganancia efectiva indicadas en la tabla

2III deberiacuteamos elegir una resistencia de 22 kΩ puesto que tanto el ancho de banda como la ganancia son mayores Pero como ya hemos mencionado tambieacuten aumentaraacute el ruido generado

Hay que observar que la ganancia efectiva (wgtgtwc) para la ecuacioacuten (213)

soacutelo depende ademaacutes de la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo de la relacioacuten entre la resistencia de carga y la resistencia total (suma de la resistencia interna con la resistencia de carga) al igual que sucediacutea cuando cargaacutebamos el circuito soacutelo con una resistencia

Por otro lado la eleccioacuten del condensador se ha efectuado uacutenicamente con

objeto de obtener un amortiguamiento efectivo de 0707 para los polos complejos conjugados Pero como ya hemos visto el efecto del cero y polo reales que se antildeaden al incluir el condensador provoca atenuacioacuten en las proximidades de la frecuencia de corte Por ello para una resistencia dada podemos obtener una respuesta plana incluso si elegimos un condensador que modifique la posicioacuten de los polos complejos hacia amortiguamientos efectivos ligeramente menores esto es que produzcan una ligera resonancia

En la figura 211 A) y B) se muestran para el sensor Mark L4-C las curvas de

respuesta en frecuencia para resistencias de carga de 8900 Ω y 10 kΩ respectivamente con diversos valores del condensador (que se pueden realizar faacutecilmente a partir de los valores comerciales disponibles)

34

Figura 211- Respuesta en frecuencia para diversos valores de capacidad A) Con resistencia de carga de8900 Ω y B) Con resistencia de 10 kΩ En ambas se representa en amarillo la curva para C=309 microF

35

Como se aprecia en las curvas representadas se obtiene una curva maacutes plana y

una mejora del ancho de banda utilizando condensadores maacutes pequentildeos que el seleccionado en un principio Esto implica que la posicioacuten de los polos complejos se ubica en la recta de amortiguamientos menores que 0707 por lo que provocan resonancia pero el efecto del polo y cero real lo compensan obteniendo una curva plana sin resonancia a excepcioacuten de la curva correspondiente a un condensador de 147microF

En la tabla 2IV se muestran las frecuencias de corte para cada caso asiacute como

el valor de la resonancia en caso de existir donde la magnitud de la resonancia (Mr) en decibelios se mide a partir de la ganancia efectiva para altas frecuencias

RL 8k9 (Ge = 446505 dB) RL 10k (Ge = 450234 dB)

C (microF) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) Fc (Hz) Fr (Hz) Mr (dB) 147 0575 0921 06619 0595 098 04475

193875 0625 ---- ---- 0651 ---- ---- 200 0633 ---- ---- 0659 ---- ---- 220 0663 ---- ---- 0689 ---- ---- 309 0798 ---- ---- 0800 ---- ----

Tabla 2 IV- Frecuencia de corte y valores de resonancia (si hay) para diversas configuraciones de resistencia y condensador de carga en serie

Como se puede apreciar incluso cuando existe resonancia la respuesta se

puede considerar plana a partir de la frecuencia de corte ya que el error relativo cometido representa el 14824 de la ganancia efectiva para el caso de una resistencia de 8k9 y tan soacutelo el 09941 para una resistencia de 10 kΩ

Por otro lado los valores obtenidos para ambas resistencias son similares por

lo que finalmente se ha seleccionado una resistencia de 9k5Ω y 20microF valor intermedio que mantiene la respuesta dentro del rango de 064 Hz para la frecuencia de corte y ganancia efectiva proacutexima a los 45 decibelios aunque existan ligeras variaciones sobre sus valores nominales (las resistencias se eligen del 1 y los condensadores disponibles son del 20)

Para esta configuracioacuten la frecuencia de corte es de 0648 Hz y la ganancia

efectiva de 448627 decibelios En la tabla 2V se dan las posiciones teoacutericas de polos y ceros para la configuracioacuten elegida de 9k5Ω y 20microF

POLOS CEROS

Reales (11288 dB)

-24709 -74775 -22514 plusmn j 35483 0 0 -52632

Aproxim (448627 dB)

---- -74385 -22529 plusmn j 35518 0 0 -52632

Tabla 2V- Polos y ceros para la configuracioacuten elegida de resistencia de 9k5Ω y un condensador serie de 20microF Se presentan los valores calculados a partir de la ecuacioacuten (212) y su aproximacioacuten ya

justificada mediante la ecuacioacuten (213)

36

Los valores de ganancia dados en la tabla 2V difieren ampliamente del caso real al aproximado sin embargo la respuesta en frecuencia es la praacutecticamente la misma como se puede apreciar en la figura 28 La diferencia radica en que al no despreciar el polo real alejado del eje imaginario debe aparecer en el numerador un factor numeacutericamente igual al valor absoluto del mencionado polo la razoacuten es que al descomponer el denominador de las ecuaciones (212) y (213) en factores el coeficiente correspondiente al mayor grado debe normalizarse a la unidad

Como ya se ha mencionado los valores se han elegido de forma que la curva

de respuesta en frecuencia no cambie apreciablemente con pequentildeas variaciones sobre el valor nominal de los componentes En la figura 212 se muestran las curvas de respuesta obtenidas al variar la resistencia en un 10 y las obtenidas para variaciones de la capacidad en un maacuteximo del 20 de su valor nominal

co20

Figura 212- Variacioacuten de la respuesta en frecuencia con ligeras variaciones de la resistencia y el ndensador de carga A) Variacioacuten del condensador en un maacuteximo del 20 de su valor nominal de microF B) Variacioacuten de la resistencia de carga en un 10 de su valor de disentildeo (9k5) En amarillo se

presenta la respuesta correspondiente a los valores de disentildeo

Hay que hacer notar que no soacutelo se ha logrado aumentar el ancho de banda respecto al sistema claacutesico de cargar el sistema uacutenicamente con una resistencia sino que ademaacutes la forma sigue siendo similar a la de un sistema de 2ordm orden Esto tendraacute importancia como veremos maacutes tarde cuando tratemos de ampliar el ancho de banda

37

26 MARGEN DINAMICO

El margen dinaacutemico se define como la razoacuten entre la sentildeal maacutes grande y maacutes pequentildea que se puede medir normalmente expresada en decibelios

Para el sistema sensor (incluyendo la impedancia de carga pero sin

amplificador) la maacutexima sentildeal que podemos obtener viene determinada por la saturacioacuten mecaacutenica mientras inferiormente el liacutemite lo determina su ruido interno (movimiento browniano y ruido Jonson de las resistencias interna y de carga)

Por otro lado en la mayoriacutea de los casos es necesario amplificar la sentildeal del

sensor antes de efectuar su conversioacuten a digital En este caso la maacutexima sentildeal que podremos resolver viene impuesta por la saturacioacuten electroacutenica del amplificador mientras que nuevamente es el ruido del conjunto sensor-amplificador (que se discutiraacute posteriormente) el que limita la miacutenima sentildeal que puede ser resuelta

En la figura 213 se muestran las curvas del rango dinaacutemico tanto para la

saturacioacuten mecaacutenica como electroacutenica calculadas para el caso del sensor Mark L4-C y utilizando un amplificador operacional en configuracioacuten no inversora para el caacutelculo de ruido

Figura 213- Maacuteximo Rango dinaacutemico debido a las limitaciones mecaacutenicas y electroacutenicas donde elnivel miacutenimo se refiere al ruido de salida del sistema sensor-impedancia de carga calculadas para el

caso del Mark L4-C

El rango dinaacutemico por saturacioacuten electroacutenica es inferior al mecaacutenico para frecuencias superiores a 017 Hz mantenieacutendose en torno a los 140 dB hasta unos 4 Hz frecuencia a partir de la que comienza una ligera disminucioacuten

Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Havskov y Alguacil (2003)

y Alguacil (1996) para este sensor Desde el punto de vista del registro siacutesmico la miacutenima sentildeal viene determinada

por el ruido siacutesmico (que supondremos intermedio entre los modelos de alto

38

(NHNM) y bajo (NLNM) ruido de Peterson) o por el ruido del sistema sensor-amplificador para frecuencias inferiores a los 01 Hz (ver punto 2105)

Para obtener la aceleracioacuten a partir de la densidad espectral dada en los

modelos hemos calculado su valor eficaz por promedios en 1frac12 octavas (Rodgers 1994 y Rodgers 1992)

( ) ffBW

PfBWrmsw

PP

nn

vv

aavv

sdotminus=

sdotsdot=

=

minus 21

21

22)(

)(2

2

(214)

donde Pvv y Paa son las densidades espectrales de potencia de velocidad y

aceleracioacuten (respectivamente) del NLNM y n vale 2 para el ancho de banda seleccionado (1frac12 octavas) Posteriormente hay que multiplicarlo por la funcioacuten de transferencia del sensor para obtener la tensioacuten en V a su salida

)( jwTrmsV vivv sdot=

donde Vvvi es la tensioacuten del NLNM a la entrada del amplificador El convertidor AD utilizado tiene un rango dinaacutemico nominal de 129 dB para

una frecuencia de muestreo de 125 Hz y un fondo de escala de plusmn10 V por lo que la tensioacuten miacutenima que es capaz de resolver es de 355microV

En la figura 214 se muestran las tensiones a la salida del sensor para la

saturacioacuten mecaacutenica los modelos de ruido de Peterson y la tensiones maacuteximas y miacutenimas del convertidor AD

Figura 214- Tensiones referidas a la salida del sensor (entrada al preamplificador) para los modelos de ruido de Peterson la saturacioacuten mecaacutenica y los liacutemites maacuteximos y miacutenimos del convertidor AD

utilizando diversas amplificaciones

39

La separacioacuten entre los valores maacuteximo y miacutenimo del conversor AD

representa su rango dinaacutemico de 129 dB encontraacutendose desplazadas hacia abajo al aumentar la amplificacioacuten

Dependiendo de lo que deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten

Rodgers (1992 y 1994) y Riedesel et al (1990) sentildealan que uacutenicamente entre 01 y 10 Hz (aproximadamente) el modelo de bajo ruido de Peterson se mantiene por encima del ruido generado por el conjunto sensor-amplificador para el caso del Mark L4-C y el operacional OP-27 por tanto la maacutexima amplificacioacuten necesaria seriacutea de 9855 (3987 dB) ya que en la banda sentildealada el digitalizador puede resolver el ruido del suelo maacutes bajo esperado en el modelo

27 ANCHO DE BANDA

Como puede apreciarse en la figura 210 la inclusioacuten del condensador de carga en serie con la resistencia aumenta la ganancia a bajas frecuencias (inferiores a 1 Hz) en el orden de 5 decibelios no disminuyeacutendola en el rango de las altas frecuencias

La frecuencia de corte se encuentra desplazada hacia el rango de frecuencias

menores en la tabla 2IV se sentildealan las frecuencias de corte para varios valores del condensador en los casos de una resistencia de carga de 8k9 y 10 kΩ En el caso de una resistencia de 9k5 con un condensador de 20microF la disminucioacuten es del orden del 35

Hay que tener presente que lo que deseariacuteamos es poder tener todas las

amplitudes espectrales igualmente amplificadas es decir que la proporcionalidad entre la tensioacuten de salida del sensor y el movimiento del suelo fuese independiente de la frecuencia Pero sabemos que los ceros en el origen de la funcioacuten de transferencia ecuaciones (25) y (212) impide tener salida de tensioacuten ante un movimiento uniforme

Por otro lado el rango dinaacutemico del conversor AD limita la miacutenima tensioacuten de

entrada capaz de ser resuelta Por ello se necesita no soacutelo amplificar la salida del sensor sino reforzar la banda de bajas frecuencias que presentan una ganancia muy inferior a la efectiva (constante de la funcioacuten de transferencia)

Por ello han sido numerosos los trabajos encaminados a ampliar el ancho de

banda es decir a desplazar la frecuencia de corte hacia la izquierda tanto como sea posible sin alterar la respuesta a altas frecuencia

Los sensores activos utilizan principalmente la teacutecnica de compensacioacuten (masa

balanceada) por realimentacioacuten pero utilizan un transductor de desplazamiento como salida del sensor (Havskov y Alguacil 2003) por lo que no se trataraacuten en esta tesis

Las teacutecnicas para ampliar el ancho de banda para transductores de velocidad

(Alguacil 1996) maacutes frecuentemente utilizadas se basan en el uso de filtros ecualizadores (digitales o analoacutegicos) que refuerzan (boost) la ganancia a bajas frecuencias o en las teacutecnicas de realimentacioacuten que actuacutean sobre el propio sensor

40

La primera teacutecnica ha sido utilizada entre otros por Daniel (1979) para

estaciones portaacutetiles de periodo intermedio por Stauber (1983) en las estaciones de la red CALNET por Prothero y Schaecher (1984) en los sismoacutemetros de fondo oceaacutenico y por Roberts (1989) para ecualizar los sensores Mark L4-C 1 Hz utilizados en experimentos telesiacutesmicos en Nuevo Meacutejico

La segunda de las teacutecnicas utiliza las propiedades de los geoacutefonos

sobreamortiguados (Willmore 1961) Los polos de la ecuacioacuten (26) para sistemas sobreamortiguados son reales (ver la discusioacuten efectuada en el punto 251 para amortiguamientos mayores que la unidad figura 23) y la ganancia efectiva disminuye Esta teacutecnica presenta el liacutemite de la resistencia interna de la bobina por ello se utilizan resistencias negativas implementadas mediante componentes activos (el desarrollo y circuito praacutectico se puede encontrar en Alguacil 1996) de forma que se logra un gran sobreamortiguamiento sin disminuir la ganancia Posteriormente se utiliza la teacutecnica de ecualizacioacuten Este meacutetodo ha sido empleado en equipos comerciales de Lennartz Electronic (1987)

Burke et al (1970) rechaza esta teacutecnica de realimentacioacuten ya que la

combinacioacuten sismoacutemetro-amplificador presenta las mismas limitaciones que los grandes sismoacutemetros mecaacutenicos sin incrementar la SNR a una frecuencia dada Por ello amplifica los largos periodos utilizando un filtrado diferencial combinaacutendolos posteriormente con la sentildeal original

En ambos casos se necesita amplificar los periodos maacutes largos En los trabajos

citados esta amplificacioacuten se realiza por medio de filtros analoacutegicos reforzando las frecuencias inferiores a la de corte En realidad esta teacutecnica se basa en el principio de cancelacioacuten de polos introduciendo dos ceros que cancelen los polos del sensor e introduciendo dos polos en las posiciones deseadas para lograr una respuesta plana en el rango de frecuencias de intereacutes

En la figura 215 se muestra la ganancia adicional necesaria para ecualizar un

sensor Mark L4-C con y sin condensador para la misma resistencia de carga y si conectamos una resistencia negativa para obtener la misma ganancia

Figura 215- Amplificacioacuten que el ecualizador tiene que proveer para el caso de un Mark L4-C conresistencia de carga de 9k5Ω (azul) y ldquondash 2k13rdquoΩ (verde) En rojo se presenta el mismo resultado

cuando ademaacutes de la resistencia de 9k5Ω tiene un condensador serie de 20 microF

41

Como puede apreciarse el condensador de carga permite ecualizar con menor

ganancia que cuando no existe para un mismo valor de la resistencia de carga siendo la diferencia del orden de 5 dB

La teacutecnica de realimentacioacuten utilizando una resistencia negativa presenta la

ventaja de presentar una resistencia equivalente baja para la misma amplificacioacuten y simplifica el circuito del propio ecualizador ya que la cancelacioacuten se realiza sobre polos reales Por tanto se obtiene una mejor ecualizacioacuten que para el caso de incluir soacutelo la resistencia

Hay que sentildealar que la funcioacuten de transferencia propuesta en esta tesis (previa

a la ecualizacioacuten) es maacutes compleja que las dos soluciones anteriores por lo que el disentildeo de una ecualizacioacuten analoacutegica es mucho maacutes complejo Sin embargo la peacuterdida de rango dinaacutemico impuesta por la saturacioacuten electroacutenica es menor

Debemos sentildealar que si utilizamos un conversor AD con un gran rango

dinaacutemico no es necesaria la ecualizacioacuten analoacutegica ya que se puede realizar un filtro digital que ecualice la respuesta global sin peacuterdida del rango dinaacutemico

28 EL CIRCUITO AMPLIFICADOR

El convertidor AD utilizado (Crystal CS5322CS5323) tiene 129 dB de rango dinaacutemico tiacutepico para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

Si volvemos sobre la figura 214 podemos ver que dependiendo de lo que

deseemos registrar debemos variar la amplificacioacuten antes de la entrada al conversor AD En el caso de no amplificar (x1) el rango dinaacutemico del sistema disminuye debido a que a frecuencias inferiores a 3 Hz se alcanza la saturacioacuten mecaacutenica antes que la electroacutenica Para las otras amplificaciones sentildealadas en la figura este hecho se produce a frecuencias muy bajas fuera de la banda de intereacutes

Buforn et al (2002) presentan la red siacutesmica de Banda-Ancha ROAUCM

desplegada en el sur de Espantildea En su trabajo se presenta el estudio de ruido de la estacioacuten SFUC efectuado por Cesca et al (2001) figura 216

Figura 216- Densidad espectral del ruido siacutesmico para la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCM obtenida para el antildeo 1997 Las liacuteneas continuas corresponden a las 3 componentes (NS EW y Z)

mientras las discontinuas representan los modelos de ruido de Peterson

42

Como se aprecia en la figura la densidad espectral del ruido es del orden de 20

dB superior al modelo NLNM Debido a que en el mismo emplazamiento se encuentra la estacioacuten SCRT de la red de corto periodo que presenta un nivel de ruido cercano a la media de esta red podemos suponer que el ruido medio para las estaciones de corto periodo seraacute similar al de la estacioacuten de Banda Ancha mostrado en la figura

Si comparamos este resultado con las tensiones representadas en la figura 214

se observa que una amplificacioacuten de 198 dB (x97) seriacutea adecuada En definitiva deseamos no soacutelo obtener una red para el estudio de la

microsismicidad sino tambieacuten que sea capaz de resolver el ruido siacutesmico Por ello debemos amplificar la sentildeal en el orden de 20 dB antes de efectuar la conversioacuten AD

Hemos disentildeado un amplificador con ganancia seleccionable de 20 30 y 40

dB manteniendo las 3 posibilidades de amplificacioacuten representadas en la figura 214 Por otro lado el convertidor AD utiliza la teacutecnica Delta-Sigma con

arquitectura de sobremuestreo (256Kbits por segundo) de 4ordm orden para el modulador analoacutegico y posteriormente se deciman los datos mediante filtros digitales multi-etapa FIR (filtros de respuesta finita) de fase lineal

Virtualmente el sobremuestreo elimina la necesidad de filtros antialiasing

claacutesicos ya que se encuentran incluidos en convertidor Ademaacutes el polo alejado que hemos despreciado en la aproximacioacuten (debido a la inductancia L) hace que a alta frecuencia la respuesta se atenuacutee a razoacuten de 20 dBdeacutecada y por tanto estariacutea actuando indirectamente de filtro antialiasing

Para evitar ruido de alta frecuencia que pueda inducirse a la entrada del

convertidor se ha incluido un filtro paso bajo de elevada frecuencia de corte para que la respuesta a las frecuencias de intereacutes (inferiores a 625 Hz) no se modifique de forma apreciable tanto en amplitud como en fase

281 EL PREAMPLIFICADOR

En el disentildeo de la etapa de amplificacioacuten ha de tenerse presente que la

impedancia de entrada debe ser muy elevada para que no cargue al sensor ya que en caso contrario no podriacutean tratarse de forma independiente y la funcioacuten de transferencia global no seriacutea el producto de cada una de ellas (Ogata 1980)

Por otro lado deseariacuteamos una entrada diferencial que proporcione rechazo a

las posibles sentildeales inducidas por la red y eventualmente de ruidos inducidos en modo comuacuten Pero los amplificadores trabajando en modo diferencial presentan una baja impedancia de entrada en paralelo con la impedancia de carga del sensor

Rodgers (1992) compara el preamplificador inversor con el no inversor

sentildealando las ventajas e inconvenientes de cada uno realizando finalmente su estudio de ruido sobre un amplificador no inversor

43

En la figura 217 se muestra el esquema del preamplificador no inversor utilizado evitando el posible ruido inducido en modo comuacuten al situarlo cerca del sensor y usar cables altamente apantallados

SVOV

R12R

(105)

(274)

(866)

(20)

F

igura 217- Pre-amplificador de aislamiento con una configuracioacuten no inversora para obtener una granimpedancia de entrada (Soacutelo se muestran los elementos esenciales)

Considerando al amplificador operacional ideal la resistencia de entrada es infinita y la ganancia de tensioacuten viene dada por

1

21RR

VVA

s

oV +== (215)

La resistencia R2 puede tomar 3 valores diferentes (seleccionable por medio de

un microinterruptor) para poder obtener las amplificaciones de 16 26 y 36 decibelios ya que los 4 decibelios faltantes seraacuten proporcionados como veremos por el filtro de radiofrecuencia en la siguiente etapa Por ello debemos elegir valores de R1 y R2 con una razoacuten de 1895 3881 y 7843 respectivamente y evitando valores altos para no incrementar el ruido teacutermico (Johnson 1927) producido en ellas

Tomando valores comerciales para una tolerancia del 1 06 vatios y un

coeficiente de temperatura de 50ppmordmC hemos disentildeado el circuito con los siguientes valores R1 = 20Ω y R2 = 105 379 y 1245Ω obteniendo ganancias de 1592 2600 y 3602 decibelios respectivamente que podremos elegir en funcioacuten del ruido siacutesmico de sitio (La resistencia R2 se configura en escalera obteniendo su valor como suma acumulativa como se aprecia en la figura 217)

Amplificador Operacional

Realimentacioacuten Serie-Shunt

+

_

+_ A O V + V -( - )

RiRo

Vs

R1R2

Vo

Rin

Figura 218- Amplificador operacional real en configuracioacuten no inversora y su realimentacioacutennegativa serie-shunt seguacuten el esquema de la figura 217

44

Pero si tenemos presente el modelo de baja frecuencia de un amplificador operacional real (Millman 1987) representado en la figura 218 obtenemos las siguientes ecuaciones

( )

( ) ( )21

21211

1 212

1

1

2

1

1

RRRRRRRRRRRRAR

VVA

o

ooiioin

RARR

ARRAR

RAR

RR

s

oV

io

o

o

RR

io

o

io

o

+++++++

=

+++

++==

++

(216)

Comparando las ecuaciones (215) y (216) se puede comprobar faacutecilmente que

para que el amplificador real se comporte de forma cuasi-ideal es necesario disponer de una ganancia (Ao) y resistencia (Ri) diferencial muy altas

Para el amplificador operacional OP27 y con los valores de las resistencias R1

y R2 indicados obtenemos el mismo valor para la ganancia ideal (con un error del 00080 en el peor de los casos) y una resistencia de entrada Rin del orden de 20 GΩ (podemos considerarla como circuito abierto) Por tanto se puede considerar ideal y que no carga al circuito del sensor ya que la resistencia de entrada se encuentra en paralelo con la impedancia de carga del sensor

El efecto de la resistencia de entrada sobre la impedancia de carga del sensor se

puede despreciar en el rango de frecuencias de intereacutes siendo el error relativo para la resistencia de carga y para el condensador inferior al 10-3 ppm

Por tanto podemos considerar que el preamplificador no carga al sistema

(sensor) y es correcto obtener la funcioacuten de transferencia del sistema total por simple multiplicacioacuten de las correspondientes a cada bloque funcional La ecuacioacuten (215) representa la funcioacuten de transferencia para esta etapa

Otros factores que han influido en la eleccioacuten del amplificador operacional

OP27 son su bajo nivel de ruido tanto de tensioacuten como de corriente las bajas corrientes y tensiones de descentrado (ldquooffsetrdquo) Ademaacutes se han tenido presentes el ldquoslew raterdquo o velocidad de crecimiento (SR) y el producto de la ganancia por el ancho de banda ambos deben ser lo maacutes alto posibles

Rodgers (1994) compara el ruido de diversos conjuntos sensor-

preamplificador y en el caso del sensor Mark L-4C los resultados obtenidos con este amplificador operacional resultaron ser adecuados

282 EL FILTO ANTIALIASING Ya hemos comentado que el propio convertidor AD proporciona filtros

antialiasing (bateriacutea de filtros FIR) y ademaacutes que en el modelo maacutes real del sismoacutemetro el polo no dominante (que hemos despreciado ecuacioacuten (25)) actuacutea a partir de las altas frecuencias proporcionando capacidad de antialiasing

A pesar de ello hemos incluido un filtro antialiasing de 2ordm orden utilizando

una seccioacuten Sallen y Key (Millman 1987) con un amplificador operacional en modo

45

no inversor y realimentacioacuten positiva para evitar posibles interferencias de radio frecuencia

Para evitar rizados en la banda de intereacutes se ha optado por el disentildeo de un filtro

paso bajo Butterworth (maacutexima planitud en la banda de paso) y frecuencia de corte suficientemente alta para que en la banda de intereacutes los errores en ganancia y fase se puedan despreciar Obseacutervese que la frecuencia de Nyquist es de 128 KHz ya que el convertidor AD hace un muestreo a 256 Kbits por segundo

La funcioacuten de transferencia para este circuito (representado esquemaacuteticamente

en la figura 219) es

( ) ( )[ ]

a

bF

F

F

RRA

sACRRRCsCCRRAsH

+=

+minus+++=

1

11)(

134322

2143 (217)

inV

R3

Ra

R4

outVRb

C2

C1

Figura 219- Seccioacuten paso-bajo Sallen y Key utilizando un amplificador en configuracioacuten no inversora(realimentacioacuten positiva)

La funcioacuten de transferencia normalizada en frecuencia (wo=1) para un filtro paso bajo Butterworth de 2ordm orden puede encontrarse faacutecilmente en numerosos textos (por ejemplo Millman (1987) y Kuo (1966)) Efectuando una sencilla transformacioacuten obtenemos la expresioacuten del filtro para cualquier frecuencia de corte y ganancia ldquoKrdquo

22

2

2)(

cc

c

wswsKwsH

++= (218)

Comparando las ecuaciones (217) y (218) obtenemos

( ) ( )2143

13432

2143

2

12

1

CCRRACRRRCw

AKCCRR

w

Fc

Fc

minus++=

==

46

Hay que observar que en las ecuaciones anteriores tenemos 2 grados de libertad ya que tenemos 5 incoacutegnitas y 3 ecuaciones Por esta razoacuten es frecuente utilizar resistencias y condensadores de igual valor al objeto de simplificar la fabricacioacuten del circuito Con estas condiciones las ecuaciones se reducen a

( ) FFc AKACR

w

CCRR

=minus==

==

321

13

2143

(219)

Al objeto de que el error en ganancia y en fase dentro de la banda de intereacutes

sea despreciable hemos elegido una frecuencia de corte muy alta fc = 800 Hz pero muy inferior a la frecuencia de Nyquist

Tomando C = 47nF obtenemos un valor para las resistencias de 423kΩ y una

ganancia AF de 15858 (4005 dB) Por tanto la relacioacuten entre las resistencias utilizadas en el lazo de realimentacioacuten es de Ra = 17071 Rb Con objeto de minimizar el nuacutemero de valores utilizados asiacute como su dispersioacuten (razoacuten entre el menor y mayor valor de las resistencias) elegimos Ra = 423kΩ por lo que Rb = 248kΩ

Tomando para las resistencias (tolerancia del 5 y de 066 vatios) y para los

condensadores los valores comerciales maacutes proacuteximos (C1 = C2 = 47nF R3 = R4 = Ra = 4k3 y Rb = 2k4) la funcioacuten de transferencia del filtro resulta ser

22

2

2)(

cceq

cF

wswhswAsH

++= (220)

con una frecuencia de corte de 7875 Hz una ganancia efectiva AF de 15581 (38521 dB) y un amortiguamiento equivalente (heq) de 07209

29 LA RESPUESTA TOTAL DEL SISTEMA

La respuesta global viene dada por el producto de las funciones de transferencia del

sensor preamplificador y filtro antialiasing Si no despreciamos el polo maacutes alejado la funcioacuten de transferencia total viene dada por la siguiente expresioacuten

( )( )( ) 22

2

2222

2

2121)( 2

cceq

cFv

MCG

ooo

L

wswhswAA

sRCsLCswswssCsRGsH

++++++++minus

(221)

donde R = Ri + RL suma de la resistencia interna de la bobina y la resistencia de

carga y C es la capacidad del condensador de carga Pero la ecuacioacuten anterior puede aproximarse por la siguiente dentro del rango de

frecuencias de intereacutes (flt6250Hz) como ya se ha comentado

( )( )( ) FV

eqeqeq

AAwswsps

szsGsH 22

2

2)(

++++primeminus

(222)

47

siendo Grsquo la ganancia del sensor en la banda de paso z el cero real p el polo real dominante weq la nueva frecuencia natural del sistema cargado y ξeq el amortiguamiento efectivo equivalente (resultante del par de polos complejo conjugados)

En la tabla 2VI se muestran los valores de los paraacutemetros de la ecuacioacuten anterior

para los valores sentildealados en los puntos anteriores

Grsquo z p ξeq feq

175643 (4489 dB) 52632 74775 05358 06688 Hz

AV (seleccionable) AF625 (1592 dB) 1995 (2600 dB) 6325 (3602 dB) 156 (385 dB)

Tabla 2VI- Valores nominales de los paraacutemetros de la ecuacioacuten 222 correspondiente al sistema completo sismoacutemetro (con carga capacitiva) preamplificador y filtro La ganancia en tensioacuten del preamplificador se puede

seleccionar entre los tres valores indicados

Por tanto podemos amplificar (preamplificador y filtro) la salida del sensor en 1977

2985 oacute 3987 decibelios valores muy proacuteximos a los inicialmente proyectados Sentildealemos que aunque la frecuencia del teacutermino de 2ordm orden es de 06688 Hz la

frecuencia de corte del sistema es menor debido al efecto del polo y cero reales siendo de 065 Hz

En la figura 220 se muestra el error total cometido al efectuar la aproximacioacuten de la

ecuacioacuten (221) por la (222)

F

de

igura 220- Error relativo () en amplitud y fase cometido al aproximar la ecuacioacuten (221) por la (222) para la funcioacuten de transferencia total del sistema

Como puede apreciarse en la figura el error en amplitud es inferior al 02 (en

cibelios) mientras que en fase no supera el 8 siendo maacutes acusado a altas frecuencias

48

Por tanto para calibrar el instrumento se ajustaraacuten los paraacutemetros de la ecuacioacuten

(222) sobre los datos que se obtengan (ver capiacutetulo de Calibracioacuten) En el apeacutendice A se incluye la lista de componentes utilizados

210 EL RUIDO DEL SENSOR

La sensibilidad del sensor expresa la miacutenima sentildeal que es capaz de detectar Entendiendo por sentildeal tanto los microsismos como el ruido siacutesmico la sensibilidad estaraacute limitada por el ruido generado teacutermicamente en sus elementos disipativos tanto mecaacutenicos como electroacutenicos

El ruido del sensor presenta dos oriacutegenes El movimiento ldquobrownianordquo del sistema

mecaacutenico ldquomasa-muelle-amortiguadorrdquo asociado a la disipacioacuten de energiacutea mecaacutenica en forma de calor y que da cuenta del amortiguamiento de la masa y en segundo lugar el ruido generado en la resistencia interna de la bobina y en el circuito externo asociado (resistencia de carga y resistencia interna del condensador real) que da cuenta del proceso disipativo de la energiacutea eleacutectrica en forma de calor

Ademaacutes tendremos que antildeadir el ruido generado en el preamplificador (ruido de

tensioacuten y corriente del amplificador operacional) y sus resistencias asociadas No incluiremos el ruido generado en el filtro ya que su potencia seraacute al menos unas 400 veces menor (depende de la amplificacioacuten seleccionada) que la generada por el preamplificador y podemos despreciarlo

Aunque los elementos no disipativos no producen ruido las bobinas y condensadores

reales presentan ciertas fugas por lo que el modelo equivalente es el de una bobina o condensador ideal con una resistencia interna en serie o paralelo respectivamente

Esta generacioacuten de ruido es especialmente grave a bajas frecuencias donde la

respuesta del sensor es menor

2101 MOVIMIENTO BROWNIANO En 1827 el botaacutenico ingleacutes Brown observoacute un movimiento erraacutetico en zig-zag

de avance y retroceso de las partiacuteculas de polen suspendidas en el aire La teoriacutea cineacutetica que explica este fenoacutemeno a partir de los choques de las moleacuteculas del medio con las partiacuteculas se desarrolloacute con posterioridad a principios del pasado siglo XX

Tanto la teoriacutea cineacutetica claacutesica como la teoriacutea estadiacutestica de Maxwell-

Boltzmann coinciden en que la energiacutea cineacutetica media de las moleacuteculas es de ldquon2 kB Trdquo donde n es el nuacutemero de grados de libertad kB es la constante de Boltzmann y T la temperatura absoluta (Sears FW y Salinger GL 1980)

De acuerdo con este resultado un peacutendulo mecaacutenico con un grado de libertad

(como el vertical de la figura 21) y en equilibrio teacutermico tiene una energiacutea cineacutetica media dada por Bk T1

2 La explicacioacuten se encuentra en el intercambio de energiacutea

49

que se produce en la colisioacuten de las moleacuteculas con el peacutendulo Si el peacutendulo tuviese maacutes energiacutea acelerariacutea las moleacuteculas que colisionan mientras que si la energiacutea fuese inferior los choques de eacutestas incrementariacutean la aceleracioacuten del peacutendulo

Si aplicamos este principio a la ecuacioacuten 21 sustituyendo el teacutermino de la

izquierda debido al movimiento del suelo por la fuerza ejercida por la colisioacuten de las moleacuteculas sobre el peacutendulo y teniendo en cuenta que el movimiento de las moleacuteculas individuales es independiente e incorrelado podemos deducir (Aki y Richards 1980) la densidad espectral de potencia de la aceleracioacuten equivalente del movimiento browniano

( )Hz

mswM

TkuS ooB

nn

222 8 minus

== ξampamp (223) siendo kB la constante de Boltzmann (138 x 10-23 juliosK) y T la temperatura

absoluta ambiente (293 K) La densidad espectral de potencia del ruido Browniano es independiente de la

frecuencia siendo inversamente proporcional a la masa y directamente proporcional a su amortiguamiento y frecuencia natural

A efectos de contabilizar todos los ruidos presentes a la entrada del

preamplificador debemos convertir el ruido browniano (Snn) a su equivalente densidad espectral de tensioacuten por medio de la siguiente foacutermula (Rodgers 1992 ecuacioacuten 12)

HzV

wSjwTS nn

vvnn

22

2 )( sdot= (224)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica densidad espectral de tensioacuten en la entrada al

preamplificador

2102 RUIDO JOHNSON El ruido Johnson (Johnson 1927)se produce en los elementos disipativos

electroacutenicos esto es en las resistencias y es proporcional a su valor y a la temperatura (medida en escala absoluta) Los condensadores y bobinas son elementos almacenadores de energiacutea por lo que no deberiacutean producir este tipo de ruido pero debido a que los elementos reales presentan resistencia interna asociada podemos considerar a la bobina y al condensador como elementos ideales con una resistencia interna asociada en serie o paralelo respectivamente

Este ruido se origina debido al intercambio aleatorio de energiacutea teacutermica y de

potencial eleacutectrico y de corriente en la resistencia ldquoRrdquo no dependiendo del mecanismo de conduccioacuten y su densidad espectral de potencia es

( )HzV

Bnn TRkJ 24= (225)

50

Utilizando la ecuacioacuten (A27) del apeacutendice A de Rodgers (1992) calculada para un amplificador no inversor obtenemos la siguiente expresioacuten para la densidad espectral de potencia de tensioacuten a la entrada debido al ruido Johnson

[ ] [ ] [ ] thAARR

Binn ZRRTkJVV

Re4 212

21 1

2 ++= sdot (226)

donde Re[Zth] es la componente resistiva de la impedancia equivalente de Theacutevenin del sensor (incluyendo la impedancia de carga) y el subiacutendice ldquoirdquo se refiere a la entrada del preamplificador

Para calcular Zth basta aplicar el teorema de Theacutevenin sobre los terminales de

salida de la figura 22 cambiando la resistencia de carga por la impedancia propuesta (resistencia y condensador serie) Para simplificar los caacutelculos usamos las equivalencias mecaacutenicas y eleacutectricas

Tal y como sentildeala Alguacil (1986) y Havskov y Alguacil (2003)

seleccionamos la analogiacutea fuerza-corriente que se muestra en la tabla 2VI ya que cada elemento tiene una clara interpretacioacuten fiacutesica (Byrne 1961)

Sistema mecaacutenico Sistema eleacutectrico

Fuerza (par) Corriente (i) Masa (inercia) Condensador (C)

Coeficiente de friccioacuten viscosa Conductancia (1R) Constante de resorte Admitancia inductiva (1L)

Desplazamiento Enlace de flujo magneacutetico (ψ) Velocidad Tensioacuten (e v)

Tabla 2VI-Magnitudes anaacutelogas en la analogiacutea fuerza-corriente (Ogata 1980 Byrne 1961)

A partir de las ecuaciones (23) y (211) se puede construir el circuito

equivalente del sistema mecaacutenico-eleacutectrico donde la constante de transduccioacuten ldquoGrdquo del sensor electromagneacutetico (velocidad) viene representada por un transformador (figura 221)

-Vs

M

1k 1 D

1G

L Ri

RL

C

Z th

Vth

Zth

in

respec

Figura 221- Circuito equivalente del transductor de velocidad (analogiacutea fuerza-corriente) y su equivalente de Theacutevenin donde ldquoLrdquo y ldquoRirdquo representan la inductancia y resistencia de la bobina tivamente El generador ldquo-Vsrdquo es la velocidad del suelo (ms-1) donde se ha incluido el signo para que

exista acuerdo en fase mientras que ldquoVthrdquo es su equivalente de Theacutevenin en voltios

51

Al resolver el circuito de la izquierda utilizando las relaciones entre tensiones

e impedancias del transformador ideal (Kuo 1966 paacutegina 263) obtenemos las siguientes expresiones

( )( ) )(2

)(

2

222

sTGs

wswsRLssZ

VsTV

voooiM

G

th

svth

sdot++++

minus=

sdot=

ξ (227)

donde ldquoTv(s)rdquo es la funcioacuten de transferencia del transductor de velocidad dado por la ecuacioacuten (212) Debe observarse que el signo negativo de la impedancia de Theacutevenin compensa el de la funcioacuten de transferencia y que aunque en la expresioacuten no aparezca la impedancia de carga eacutesta interviene en la expresioacuten que toma la funcioacuten de transferencia Por otro lado la expresioacuten para la tensioacuten de Theacutevenin concuerda con la ecuacioacuten (224) como era de esperar para la densidad espectral de tensioacuten equivalente al movimiento browniano expresado en teacuterminos de velocidad

Si bloqueamos la masa (para el Mark L4-C basta con invertir la posicioacuten del

sensor) la impedancia de Theacutevenin toma la siguiente expresioacuten

( )( )1

12 ++

++=

RCsLCsRLsCsRZ iL

th (228)

Debemos puntualizar que en la expresioacuten del ruido debemos utilizar la ecuacioacuten (227) pero la medida de ruido con sensor bloqueado puede realizarse directamente por lo que hemos incluido la expresioacuten a efectos de comprobacioacuten

De los 3 sumandos que componen el ruido Johnson soacutelo el tercero es funcioacuten

de la frecuencia variando proporcionalmente a la parte real de la impedancia de Theacutevenin calculada anteriormente En la figura 222 se muestra la componente disipativa de dicha impedancia ldquoversusrdquo la frecuencia

Figura 222- Impedancia de Theacutevenin en moacutedulo y fase Ademaacutes se representa la parte real (disipativa) y la imaginaria (no disipativa)

52

Podemos observar que la impedancia es principalmente disipativa algo mayor

para bajas frecuencias que para las altas y presenta un ligero aumento (resonancia) en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz)

Si bloqueamos la masa la resonancia desaparece (liacutenea punteada) Aunque no

se ha representado la componente no disipativa (parte imaginaria de la ecuacioacuten (228)) es menor que la componente disipativa

A partir de la curva de fase se observa que presenta efecto capacitivo (corriente

en atraso) entre 06 y 20 Hz mientras que el efecto es inductivo (corriente adelantada respecto a la tensioacuten) para el resto de las frecuencias A muy bajas frecuencias la fase es praacutecticamente nula y la impedancia se comporta como una resistencia praacutecticamente pura

En al caso de bloqueo de la masa el comportamiento es algo diferente El

comportamiento presenta efecto capacitivo hasta los 9 Hz mientras que para frecuencias mayores presenta un efecto inductivo Al igual que en el caso sin bloqueo a muy bajas frecuencias se comporta como una resistencia pura la principal diferencia estriba en que con el sensor bloqueado la tendencia es capacitiva (fase negativa aunque muy pequentildea)

2103 RUIDO DE TENSION EN EL PREAMPLIFICADOR El modelo de ruido para un amplificador no inversor lo podemos encontrar en

Rodgers (1992 apeacutendice A) y que presentamos en la figura 223

thV ooV

R12R

Rth

nnVnn-I

nn+I

Figura 223- Modelo de ruido de tensioacuten y corriente para un amplificador no inversor Todas las variables(excepto Vth) son densidades espectrales de potencia El subiacutendice ldquonnrdquo se refiere a los terminales de

entrada mientras que el subiacutendice ldquooordquo estaacute relacionado con la salida

53

La densidad espectral de potencia del ruido de tensioacuten referida a la entrada la

encontramos en Rodgers (1992 ecuacioacuten A17)

nnvnn VE = (229)

donde el subiacutendice ldquovrdquo indica ruido de tensioacuten La densidad espectral de ruido de tensioacuten para el amplificador operacional OP27 viene dada por

HzfeffeE ceHz

nVno

cenonn 72312 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (230)

2104 RUIDO DE CORRIENTE EN EL PREAMPLIFICADOR Para un amplificador operacional no inversor la corriente del ruido (Inn+) fluye

a traveacutes del sismoacutemetro (Rodgers 1992 apeacutendices A y B) y por tanto la densidad espectral de tensioacuten generada por la corriente de ruido es

nnthnnthnninn IZRR

RRIZIRR

RRE sdot⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

⎡+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+

=sdot+sdot⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

= +minus2

2

21

2122

21

21 (231)

donde el subiacutendice ldquoirdquo indica que la densidad espectral de ruido es generada por le corriente y hemos asumido que Inn+ = Inn- = Inn (Rodgers 1992)

En el caso del amplificador operacional OP27 la densidad espectral de

corriente viene dada por la siguiente expresioacuten

HzfiffiI ciHz

pAno

cinonn 1404012 ==⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+= (232)

El ruido de corriente tomaraacute distinto valor para el caso de masa bloqueada del

que en realidad corresponde pero como ya hemos mencionado la medida con bloqueo de la masa es directa y sirve a modo de comprobacioacuten de caacutelculos

2105 EL RUIDO TOTAL DEL SENSOR El ruido total por tanto es la suma del ruido browniano de la masa el ruido

Jonhson generado en las resistencias y del ruido de tensioacuten y corriente del operacional utilizado

Debido a que los ruidos los hemos supuesto incorrelados se verifica el

principio de adicioacuten de potencias y por ello los hemos tratado de forma independiente

54

Por tanto la densidad espectral de ruido expresados en teacuterminos de tensioacuten a la entrada del preamplificador responde a la siguiente ecuacioacuten

innvnninnvnnvv EEJSP +++= (233)

Los sumandos de la ecuacioacuten anterior vienen dados por las ecuaciones (224)

(226) (229) y (231) respectivamente Conviene sentildealar que la expresioacuten para la impedancia de Theacutevenin (ecuacioacuten

(227)) variacutea si bloqueamos la masa (ecuacioacuten (228)) afectando tanto al ruido Johnson como al de corriente del operacional

Los modelos de ruido de tensioacuten y corriente del amplificador operacional

OP27 dados por las ecuaciones (230) y (232) respectivamente se han tomado de Rodgers (1992) y concuerdan con las especificaciones de Texas Instruments (2000)

En las figuras 224 y 225 se muestra la densidad espectral del ruido total y la

contribucioacuten de cada uno de los sumandos calculadas para la combinacioacuten del sensor Mark L4-C con el preamplificador no inversor OP27 sin y con bloqueo de la masa respectivamente Al objeto de poder compararlo con el ruido siacutesmico se presentan ademaacutes las curvas correspondientes a los modelos de alto y bajo ruido de Peterson

Figura 224- Densidad espectral de ruido expresado en teacuterminos de voltaje a la entrada delpreamplificador junto al modelo de bajo y alto ruido de Peterson Sensor sin bloquear

55

amsel

cordoRo

en frepre

hemThsierea

lim(cosegreclos

Figura 225- Densidad espectral de ruido medida en voltaje a la entrada del preamplificador conel sensor bloqueado Para comparacioacuten se presenta el NLNM y NHNM

Aunque las curvas de las figuras anteriores han sido calculadas para la maacutexima plificacioacuten la variacioacuten para las otras dos amplificaciones que pueden ser eccionadas es despreciable

Como puede apreciarse a bajas frecuencias domina el ruido generado por el de

riente del amplificador operacional utilizado mientras que para altas frecuencias mina el ruido Johnson coincidiendo con los resultados de Riedesel et al (1990) y dgers (1992 y 1994)

El efecto de la resonancia en el valor de la impedancia de Theacutevenin (analizado

el punto 2102) no es importante debido a que se presenta en el rango de cuencias del pico del ruido microsiacutesmico por lo que este efecto en el ruido del amplificador es inferior al ruido siacutesmico

El teacutermino que tiene mayor influencia en el ruido Johnson para el disentildeo que

os utilizado es el producido por la componente disipativa de la impedancia de eacutevenin es decir el producido por combinacioacuten del sensor e impedancia de carga ndo unas 1000 veces mayor que el correspondiente a las resistencias de la limentacioacuten del operacional

En ausencia de preamplificador el ruido es principalmente tipo Johnson y

ita la capacidad del sensor para el estudio del ruido siacutesmico A bajas frecuencias rte del ruido Johnson con la curva NLNM) el liacutemite se presenta en 005 Hz (20 undos) para un Mark L4-C (Havskov y Alguacil 2003) Este liacutemite se encuentra ortado por el ruido generado en el preamplificador hasta 01 Hz coincidiendo con resultados de Rodgers (1992 y 1994)

56

Anaacutelogamente podemos observar que el Mark L4-C sin amplificador no puede

resolver el ruido siacutesmico a partir de unos 15 Hz Nuevamente el ruido generado por el preamplificador lo recorta hasta los 11Hz pero en este caso la diferencia no es tan apreciable

Riedesel et al (1990) obtiene mejores resultados con el operacional icl421de

General Electric que con el OP27 de Texas Instruments (antiguamente de Precision Monolitics) presentando un liacutemite inferior de 006 Hz pero debemos observar que utiliza una configuracioacuten inversora en el preamplificador en ambos casos

Rodgers (1992 y 1994) estudia el ruido para el caso del operacional OP27 no

inversor obteniendo resultados similares Se hace notar que si el ruido siacutesmico presente se ajusta al modelo de alto ruido

de Peterson (NHNM) el ancho de banda en el que el Mark L4-C puede observarlo aumenta considerablemente desde 0025Hz (40 segundos) hasta maacutes allaacute de los 100 Hz Como ya se comentoacute en el punto 28 (figura 216) el ruido siacutesmico esperado para las estaciones de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho presenta una densidad espectral intermedia entre el modelo de bajo y alto ruido Por ello podemos esperar resolver el ruido siacutesmico maacutes allaacute de los 10 segundos y por encima de los 11 Hz

En la figura 226 se muestra la densidad espectral en aceleracioacuten del ruido y de

los modelos de Peterson ya que es la forma maacutes utilizada en muchas de las referencias Debe observarse que las conclusiones no variacutean ya que la uacutenica diferencia con la figura 224 es que todas las curvas se dividen por el cuadrado de la funcioacuten de transferencia y se multiplican por el cuadrado de la frecuencia angular (paso de densidad espectral de velocidad a la correspondiente en aceleracioacuten)

Figura 226- Densidad espectral de ruido en aceleracioacuten frente a los modelos de ruido de Peterson (NLNM y NHLM)

57

En la figura se observa que el ruido browniano es despreciable frente al ruido

total en todo el espectro Ademaacutes se mantiene inferior a cualquiera de las demaacutes contribuciones excepto en las proximidades de la frecuencia de corte (065 Hz) que es del mismo orden que el ruido de tensioacuten originado por el amplificador operacional OP27

En definitiva hemos modificado los disentildeos usualmente empleados en dos

sentidos introduccioacuten de un condensador en serie con la resistencia de carga y la configuracioacuten no inversora del preamplificador

El efecto que produce el condensador sobre el ruido radica principalmente en

un ligero aumento del ruido Johnson a bajas frecuencias despreciable debido a que en este rango de frecuencias domina el ruido de corriente del amplificador operacional

En cuanto a la configuracioacuten no inversora provoca que la corriente fluya por el

sensor aumentando el ruido de corriente ldquoEnnirdquo pero se compensa por el uso de resistencias maacutes pequentildeas y al hecho de tener una impedancia de entrada muy alta

Finalmente destacar que la configuracioacuten utilizada aumenta el ancho de banda

del sensor manteniendo la misma ganancia para altas frecuencias y aumentaacutendola en el orden de 5 dB en las bajas (inferiores a la frecuencia de corte) sin incrementar de forma apreciable el ruido total

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60

CAPITULO 3

SISTEMA DE ADQUISICION DISENtildeO Y DESARROLLO

31Introduccioacuten 62 32Conversioacuten analoacutegico-digital 63

321 Teorema de muestreo (discretizacioacuten) 63 322 Muestreo praacutectico 65 323 Cuantizacioacuten o digitalizacioacuten 66 324 Ruido de cuantizacioacuten 66

33El convertidor AD sigma-delta 67

331 Sobremuestreo 69 332 Filtros anialiasing FIR 70 333 El convertidor CS5323CS5322 de Crystal 71

34Adquisicioacuten de datos por el puerto paralelo 74

341 El protocolo EPP 74 342 La interface Serie-Paralelo 76 343 El PC y los programas de control 80

35Sincronismo y base de tiempos 83 36La fuente de alimentacioacuten 84 37Bibliografiacutea 86

61

31 INTRODUCCIOacuteN

Los sistemas de adquisicioacuten podemos clasificarlos en tres categoriacuteas baacutesicas (Trnkoczy et al 2002) atendiendo a la tecnologiacutea utilizada analoacutegicos mixtos y digitales

bull Los sistemas de adquisicioacuten analoacutegica trabajan con variables eleacutectrico-mecaacutenicas registrando las sentildeales sobre papel o cinta Presentan un bajo margen dinaacutemico y poca resolucioacuten Estos sistemas pueden ser portaacutetiles como el sistema desarrollado por Prothero et al (1971) o bien operar por telemetriacutea como la red CALNET (Bakun et al 1994) en sus inicios Actualmente se encuentra en desuso aunque todaviacutea los podemos encontrar formando parte de sistemas mixtos como por ejemplo en la red de corto periodo del ROA y la RSUG (Red siacutesmica de la Universidad de Granada) que mantienen el registro sobre tambor principalmente por tradicioacuten

bull Los sistemas mixtos utilizan sistemas analoacutegicos hasta la recepcioacuten de datos en la estacioacuten Central (normalmente viacutea radio) donde se efectuacutea la conversioacuten a digital tras demultiplexar las sentildeales Posteriormente los datos son procesados y archivados digitalmente utilizando un PC Aunque tambieacuten presentan un bajo rango dinaacutemico presentan la ventaja de beneficiarse de las teacutecnicas de procesado digital y su bajo coste Muchas redes locales de corto periodo utilizan este tipo de sistemas como las ya mencionadas del ROA y RSUG (Alguacil 1986) aunque no se utilizan en nuevas instalaciones

bull En los sistemas digitales uacutenicamente el sensor y su electroacutenica asociada son analoacutegicos El rango dinaacutemico suele ser mucho mayor que en los sistemas anteriores dependiendo principalmente del convertidor AD utilizado desde 72 dB (12 bits) hasta 140 dB (24 bits) Estos sistemas se desarrollaron a partir de finales de los 70 paralelamente a la difusioacuten y desarrollo de los ordenadores personales Un buen ejemplo es el descrito por Bolt et al (1988) utilizado en la red BDSN (Berkley Digital Seismograph Network) o por Muntildeoz et al (1986) para una red siacutesmica digital portaacutetil capaz de operar durante una crisis volcaacutenica La capacidad de proceso el consumo de potencia y la resolucioacuten de los conversores ha evolucionado de forma que hoy en diacutea los disentildeos son mucho maacutes potentes y versaacutetiles

Como ya hemos mencionado en los sistemas digitales soacutelo el sensor y su electroacutenica

continuacutean siendo analoacutegicos El diagrama de bloques se representa en la figura 31

Figura 3 1- Diagrama de bloques de un sistema de adquisicioacuten digital moderno La entrada del sensor se refiere a la salida de los amplificadores analoacutegicos con sus filtros (incluyendo el filtro antialiasing) El GPS

puede estar conectado bien al digitizador bien al ordenador (Havskov y Alguacil 2003)

62

32 CONVERSION ANALOGICO-DIGITAL

Como se observa en la figura 31 el primer paso que debemos efectuar es la

conversioacuten a forma digital de la salida analoacutegica del sistema sensor Debemos observar que con el teacutermino digital nos referiremos (al igual que en la mayoriacutea de textos) a su acepcioacuten general es decir a una sentildeal discreta (muestreada a intervalos de tiempo) y digital (amplitud cuantizada en niveles discretos)

El proceso de conversioacuten analoacutegico-digital involucra por tanto dos procesos

Primero debemos muestrear la sentildeal en determinados instantes de tiempos y en segundo lugar debemos traducir la amplitud de la muestra a un valor numeacuterico siguiendo un determinado coacutedigo es decir cuantificar o digitalizar

321 TEOREMA DE MUESTREO (DISCRETIZACION)

La operacioacuten de muestreo de una sentildeal viene definida por la ecuacioacuten

suminfin

minusinfin=

+=n

nTttfnTf )()()( δ (31)

Pero para que la sentildeal f(t) pueda ser reconstruida a partir de sus muestras el

teorema de muestreo impone que la sentildeal no debe tener energiacutea por encima de la mitad de la denominada ldquofrecuencia de Nyquistrdquo (normalmente coincide con la frecuencia de muestreo ldquo Tfm ∆= 1 ldquo) Dicho de otra forma si queremos muestrear una sentildeal de banda limitada ldquoWrdquo debemos elegir una frecuencia de muestreo de al menos el doble de la frecuencia mayor de las componentes espectrales de la sentildeal (frecuencia de Nyquist fN=2W)

Cuando la sentildeal no sea limitada en banda o la frecuencia de muestreo sea

inferior a la de Nyquist se produce el fenoacutemeno denominado ldquoaliasingrdquo o solape Este fenoacutemeno que se evita utilizando filtros ldquoantialiasingrdquo es ampliamente conocido y es explicado en detalle en numerosos textos como por ejemplo Scherbaum (1996) y Hernando Raacutebanos (1982)

En la praacutectica si el espectro de la sentildeal tiende asintoacuteticamente a cero y

elegimos una frecuencia de muestreo suficientemente alta el efecto de solapamiento puede ser despreciado

Debemos observar que la secuencia infinita de muestras ldquof(nT)rdquo de la ecuacioacuten

(31) toma los valores originales de la amplitud de la sentildeal en los instantes muestreados y por tanto la amplitud puede tomar cualquier valor real (analoacutegico)

En la figura 32 se muestra graacuteficamente todo el proceso de muestreo tanto en

el plano temporal como su equivalencia en el dominio de la frecuencia Supondremos que la sentildeal se ha cuantizado y se incluye la interpretacioacuten de la transformada discreta de Fourier

Otro aspecto importante que se ha tenido en cuenta radica en el hecho de que

siempre trabajamos con ventanas temporales de mayor o menor duracioacuten y no con la sentildeal muestreada que seriacutea de duracioacuten infinita

63

x(t)

t

|x(t)|

f

f

f

f

f

f

f

t

t

t

t

t

t

( a )

( b )

( c )

( d )

( e )

( f )

( g )

Figura 3 2- Esquema del proceso de muestreo visto desde el plano temporal (izquierda) y del de la frecuencia (derecha) a) Sentildeal original b) Tren de impulsos a intervalos ∆T c) Resultado de la multiplicacioacuten

temporal de ldquoardquo y ldquobrdquo d) Ventana temporal (fichero) e) Multiplicacioacuten temporal de ldquocrdquo y ldquodrdquo f) Tren de deltas en frecuencia g) Multiplicacioacuten en frecuencia de ldquoerdquo y ldquofrdquo (Hernando Raacutebanos 1982)

64

El efecto de ldquoventanearrdquo la sentildeal en el dominio del tiempo se corresponde con

la convolucioacuten en el dominio de la frecuencia del espectro de la sentildeal con una funcioacuten ldquosincrdquo cuyo ancho es inversamente proporcional a la duracioacuten ldquoτrdquo de la ventana Ya que la funcioacuten delta se puede interpretar como el liacutemite de la funcioacuten ldquosincrdquo cuando ldquo1τ rarr 0rdquo el error cometido en el caacutelculo del espectro seraacute menor cuanto mayor sea la duracioacuten de la ventana

Finalmente debemos observar que aunque la sentildeal es discreta su espectro es

continuo Al efectuar la transformada discreta de Fourier muestreamos de hecho el espectro de la sentildeal en el dominio de la frecuencia El resultado equivale a suponer que la sentildeal ldquoventaneadardquo es perioacutedica (figura 32 g)

322 MUESTREO PRACTICO

En la praacutectica es imposible implementar un delta de Dirac efectuaacutendose el muestreo real mediante un pulso de muy corta duracioacuten muestreo instantaacuteneo Desde el punto de vista de la transformada de Fourier esto significa convolucionar el espectro de la sentildeal original no con un tren o ldquopeinerdquo de deltas sino con un peine de funciones ldquosincrdquo Es el denominado efecto de apertura por el que el espectro aparece modulado por una funcioacuten ldquosincrdquo (muestreo instantaacuteneo) que seraacute menos acusado cuanto menor sea la duracioacuten del pulso muestreador

sumsum minussdot=hArrminussdot=m

sspim

pi mffXfPffXmTtpmTxtx )()()()()()( (32)

donde ldquoxpi(t)rdquo es la sentildeal muestreada T y fs son el intervalo y la frecuencia de muestreo respectivamente ldquop(t)rdquo es el pulso muestreador y ldquoP(f)rdquo su correspondiente espectro

El tren de pulsos muestreadores se ven multiplicados por la muestra de la sentildeal

en el instante correspondiente En frecuencia el espectro perioacutedico de la sentildeal muestreada se ve modulado por la forma del espectro del pulso muestreador

Otra forma de realizar el muestreo praacutectico es el denominado muestreo natural

donde el espectro no se ve distorsionado aunque en cada armoacutenico aparezca multiplicados por un factor de escala (Hernando Raacutebanos 1982)

sumsum minussdotsdot=hArrminussdot=m

ssspnm

pn mffXmfPffXmTtptxtx )()()()()()( (33)

Podemos ver como el tren de pulsos se encuentra multiplicado por la sentildeal

original y no por su muestra mientras que en el plano de la frecuencia el espectro se encuentra multiplicado por un factor de escala constante pero que variacutea de un armoacutenico a otro

A pesar de los efectos mencionados si el muestreo se ha efectuado

correctamente (teorema de muestreo) siempre podriacuteamos recuperar la sentildeal original analoacutegica mediante el filtro interpolador adecuado

65

323 CUANTIZACION O DIGITALIZACION

El proceso de cuantizacioacuten se encarga de traducir la amplitud (todaviacutea

analoacutegica) a un valor numeacuterico siguiendo un coacutedigo binario En la figura 33 se muestra un simple ADC que traduciriacutea la tensioacuten analoacutegica

ldquoVINrdquo a un valor numeacuterico representado por 2 bits

e

Figura 3 3- Esquema de un ADC de 2 bits VIN representa la tensioacuten de la sentildeal que deseamos cuantizar VRef s el voltaje de referencia L1 L2 y L3 son las salidas de los respectivos comparadores que es codificado en los

dos bits de salida B0 y B1 (Havskov y Alguacil 2003)

Como podemos observar se compara la tensioacuten de entrada con tres tensiones generadas a partir de la tensioacuten de referencia VRef Si la tensioacuten de entrada es mayor o igual que una de estas tensiones (pe la correspondiente a L2) tambieacuten seraacute mayor que las de menor valor por ello soacutelo hay 4 combinaciones o estados posibles para L1 L2 y L3 El codificador traduce estos cuatro estados posibles representaacutendolos en binario con dos bits

Aunque en nuestro ejemplo soacutelo hemos utilizado tensiones positivas el

cuantizador debe poder evaluar tanto voltajes positivos como negativos El problema presenta varias soluciones pe antildeadir otro ADC con referencia negativa o sumar a la sentildeal de entrada la mitad de la tensioacuten de referencia La codificacioacuten binaria se realiza en la mayoriacutea de los casos en complemento a dos representando asiacute tanto nuacutemeros positivos como negativos Para un convertidor de n bits obtenemos 2n-1 cuentas negativas y 2n-1 positivas (incluyendo el cero)

Muchos convertidores AD reales realizan ambos procesos en un solo circuito

integrado aunque algunos requieren un circuito ldquoSample and Holdrdquo para mantener la tensioacuten de la muestra inalterable mientras se realiza el proceso de cuantizacioacuten

324 RUIDO DE CUANTIZACION

La tensioacuten correspondiente al bit menos significativo (LSB) es el ldquocuantumrdquo o salto de tensioacuten entre dos valores binarios consecutivos

nFSVQ

2= (34)

66

siendo ldquonrdquo el nuacutemero de bits y ldquoVFSrdquo el fondo de escala desde el miacutenimo valor negativo al maacuteximo positivo

Al cuantificar en niveles discretos se comete un error de redondeo o

cuantizacioacuten La densidad de probabilidad del error es plana entre plusmnQ2 lo que representa un ruido blanco de varianza Q212 (Scherbaum 1996)

En la figura 34 se muestra el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con una

tensioacuten de referencia de 10 voltios en funcioacuten de la tensioacuten de entrada asiacute como el error cometido

Figura 3 4- Relacioacuten entre la tensioacuten de entrada y el coacutedigo binario de un ADC de 3 bits con tensioacuten de referencia de 10 voltios En la figura inferior se muestra el error siendo Q el valor de un cuantum (LSB)

33 EL CONVERTIDOR AD SIGMA-DELTA

La teacutecnica utilizada por los convertidores Sigma-Delta se basa en una integracioacuten continua y sobremuestreo (modulador) en combinacioacuten con filtros digitales paso-bajo

En la figura 35 se muestra el diagrama de bloques de un convertidor Delta-Sigma de

una etapa asiacute como la salida digital despueacutes del proceso de filtrado y decimacioacuten Los elementos baacutesicos son un sumador el integrador un ADC (de baja resolucioacuten

usualmente de 1 bit) y un DAC de 1 bit (convertidor digital-analoacutegico) El integrador funciona como un filtro paso bajo (en los convertidores reales

normalmente se componen de varias etapas) La componente DC de la salida del circuito sumador (amplificador diferencial) presenta un gran problema por lo que en realidad se disentildean como filtros paso banda con una frecuencia de corte pasa alta suficientemente baja (Havskov y Alguacil (2003) box 41)

El caso representado en la figura 35 se refiere a un ADC de plusmn1V de fondo de escala

empleando como sentildeal de entrada un sismo sinteacutetico de alta resolucioacuten (mayor de 22 bits) y suponiendo un muestreo de 8Kbitss para el modulador El convertidor DA de 1bit situado en el lazo de realimentacioacuten proporciona plusmn1V para un bit uno o cero respectivamente Ejemplos numeacutericos asiacute como una explicacioacuten completa del proceso pueden encontrarse en Havskov y Alguacil (2003 paacuteginas 90-92)

67

Circ

uito

Sum

ad

or

Inte

gra

do

rA

DC

1 b

it

DAC 1b

it

Filtr

os

dig

itale

s+

-

Entr

ad

aAn

aloacute

gic

aSa

lida

Dig

ital

Figura 3 5- Esquema de un convertidor Delta-Sigma de una etapa con un rango de conversioacuten de plusmn 1V yuna relacioacuten de decimacioacuten de 80

68

El filtrado digital se ha realizado en dos etapas con filtros FIR paso bajo de 50 puntos y una frecuencia de corte de ldquo08R fmrdquo donde ldquoRrdquo es el factor de decimacioacuten en cada etapa y ldquofmrdquo es la frecuencia de muestreo de la entrada al filtro La velocidad de muestreo finalmente obtenida es de 100 mps (factor de decimacioacuten total de 80)

Debe observarse que todas las sentildeales representadas en la figura son analoacutegicas

excepto las salidas del convertidor AD (ADC de 1 bit) y la correspondiente salida de la fase de filtrado y decimacioacuten Esta uacuteltima se ha escalado para representar la tensioacuten correspondiente en lugar del nuacutemero de cuentas al objeto de compararla con la entrada original

La resolucioacuten de la sentildeal de salida es de 66 bits algo superior a la teoacuterica (como

veremos) debido a que la fase de filtrado se ha efectuado utilizando la maacutexima resolucioacuten del ordenador

331 SOBREMUESTREO

La razoacuten sentildeal-ruido (SNR) de un conversor AD ideal viene dada por (Texas Instruments 1998)

761026)( +sdotasymp NdBSNRmax (35)

siendo N el nuacutemero de bits Ya que el ruido de cuantizacioacuten es independiente de la velocidad de muestreo

(Asch 2002) al sobremuestrear extendemos la potencia del ruido sobre un mayor ancho de banda Al filtrar la sentildeal sobre la banda de intereacutes eliminando el ruido en las frecuencias maacutes altas incrementamos la SNR

)(log10761026)( 10 kNdBSNRmax sdot++sdotasymp (36) Comparando las ecuaciones (35) y (36) es faacutecil deducir la relacioacuten entre el

incremento en resolucioacuten (nuacutemero de bits) y el factor de decimacioacuten En la figura 36 se ilustran ambos efectos

Figura 3 6- Reduccioacuten de la potencia de ruido en un sistema sobremuestreado y relacioacuten entre el incremento del SNR y el factor de decimacioacuten En la tabla se indican para los valores de ldquokrdquo sentildealados con ciacuterculos en la

figura los incrementos del SNR y del nuacutemero de bits sobre el sistema original (Asch 2002)

69

Como puede verse en la tabla de la figura en el caso de un valor de k=80 como el utilizado en el ejemplo anterior la resolucioacuten final teoacuterica seriacutea de 416 bits en lugar de los 66 bits mencionados

332 FILTROS ANTIALIASING FIR

Havskov y Alguacil (2003) muestran como los filtros antialiasing analoacutegicos con gran atenuacioacuten en la banda de rechazo necesarios con ADCrsquos de alta resolucioacuten son difiacuteciles de implementar La teacutecnica de sobremuestreo permite suavizar las restricciones impuestas a estos filtros Incluso el integrador de un ADC Sigma-Delta realiza funciones de filtro paso bajo pero la sentildeal sobremuestreada necesita de filtros antialiasing (loacutegicamente digitales) previos a la decimacioacuten

Cualquier filtro digital lineal y causal presenta una funcioacuten de transferencia en

el dominio de la transformada ldquozrdquo de la siguiente forma

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

++++++

=+

==

sum

sumK

K1

1

11

1

0

11)()()( (37)

donde siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo La correspondiente ecuacioacuten de diferencias viene dada por

[ ] [ ] [ ]sumsum==

minussdotminusminussdot=N

kk

M

jj knyajnxbny

10 (38)

Las ecuaciones (37) y (38) definen filtros realimentados denominados IIR

por tener una respuesta impulsiva infinita Si los coeficientes ldquoakrdquo son nulos filtros FIR la salida del filtro soacutelo dependeraacute de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (con una duracioacuten de M muestras)

Aunque los filtros FIR requieren un gran nuacutemero de coeficientes para obtener

respuestas con cortes abruptos presentan la ventaja de ser siempre estables Ademaacutes los filtros de fase lineal o nula son faacuteciles de implementar

Scherbaum (1996) sentildeala que las teacutecnicas usualmente utilizadas limitan el

nuacutemero de coeficientes de los filtros FIR a un maacuteximo de 100 Esta limitacioacuten hace que en la mayoriacutea de los casos la decimacioacuten se efectuacutee en varias etapas

La mayoriacutea de los ADCrsquos utilizan filtros FIR de fase lineal o fase cero pero

presentan el conocido fenoacutemeno de generacioacuten de artefactos precursores no siempre faacutecilmente identificables que pueden ser corregidos a posteriori (Scherbaum y Bouin 1997 Scherbaum 1997 [1] y [2]) Son los denominados filtros ldquoacausalesrdquo y su ecuacioacuten de diferencias (Havskov y Alguacil 2003) semejante a (38) es

[ ] [summinus

=

minussdot=minus1

02

M

jj

M jnxbny ] (39)

70

donde la salida no soacutelo depende de las muestras previas sino tambieacuten de muestras posteriores

333 EL CONVERTIDOR CS5323CS5322 DE CRYSTAL

El modulador analoacutegico CS5323 junto con el filtro digital CS5322 funcionan como un convertidor de alta resolucioacuten de 24 bits basados en la modulacioacuten Delta-Sigma (Crystal 1995)

El modulador CS5323 utiliza una arquitectura de 4ordm orden con un conversor

AD de 1 bit y sobremuestreo de 256 Kmuestras por segundo (frecuencia de reloj de 1024 MHz)

El CS5322 implementa 3 filtros FIR antialiasing de fase lineal que aplica en

cascada con la correspondiente decimacioacuten La salida se puede seleccionar para los siguientes periodos 16 8 4 2 1 05 y 025 milisegundos (DECA DECB y DECC del Switch S1)

En el disentildeo del prototipo se ha utilizado un esquema electroacutenico (en la figura

37 se muestra el circuito utilizado y el listado de componentes puede encontrarse en el apeacutendice A) siguiendo las recomendaciones y las especificaciones teacutecnicas del conversor asiacute como de la tarjeta de evaluacioacuten CDB5323 (Cirrus Logic 1998)

Se ha fijado la frecuencia de reloj en 1024 MHz seleccionaacutendose una

velocidad de muestreo de 125 mps (Swicth S1 DECA=1 DECB=0 y DECC=0) siendo el valor tiacutepico del rango dinaacutemico de 129 dB

Para la frecuencia de muestreo seleccionada el conjunto de filtros FIR

presentan una banda cuasi-plana hasta los 466 Hz (con un rizado inferior a 01 dB) y una frecuencia de corte (-3dB) de 515 Hz La banda eliminada se mantiene por debajo de ldquo-130 dBrdquo

La accioacuten de los filtros FIR presenta un retardo de grupo constante de 232

milisegundos (valor teoacuterico retardo de 29 muestras) que deberaacute ser corregido a posteriori (Crystal 1995)

El rango de conversioacuten (fondo de escala) es de plusmn10V (VREF = +10 V) con una

corriente de entrada de 1 mA en el pin 4 (IREF) del modulador analoacutegico CS5323 El circuito presenta ligeras modificaciones sobre el indicado por Cirrus Logic

(1998) Principalmente en lo que se refiere al control de las sentildeales de reinicializacioacuten (reset RST) y sincronismo (SYNC) necesarias para iniciar el proceso de conversioacuten

El conector de salida presenta las sentildeales correspondientes a los datos serie

(SOD) las sentildeales de reloj (SCLK y CLK) la sentildeal de dato disponible (DRDY) y las sentildeales de entrada mencionadas de reset y sincronismo

Se han incluido 4 puntos de test para las alimentaciones (puntos Tp1 a TP4) y

otros tantos para las sentildeales de salida ldquoSOD SCKL CLK y nDRDYrdquo)

71

++ R

5

R6

R7

R9

R10

R11

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

SENtilde

AL

R12

C10

+

C11

C12

C13

C14

C15

+C16

228

22

1510 5

U3

VA+

(+5V

)

Tp1

AG

ND

Vref

(10V

)T

p2

R8

VA-

(-5V

)

Tp3

C17+

C18

228

22

1510 5

U4

U5C

LK

J2

14 178

1 7814

C19

DECA

DECB

DECC

PWDN

HnS

CSEL

TDATA

U6

S2U

SEO

R

OR

CA

L

SID

nER

RO

R

RSE

L

nCS

Rn

W

R16

C20

R15

S1

C21

Tp4

VD

(+5V

)

U7

DG

ND

R17

R18

J3C22

R19

R14

R13

R20

C23RST

SYN

C

R21

+

C24

J4SOD

SCLK

____

__D

RD

Y

SYNCRST

+5V

+5V

SOD SC

LK

______DRDY

1 7814U8

1 7814CLK

Figura 3 7- Esquema electroacutenico del AD

72

Ademaacutes del retardo producido por los filtros FIR existe un retardo hardware en

las sentildeales presentes en el conector J4 de 8 ns para la sentildeal nDRDY y 16 ns para las sentildeales SCLK CLK y los datos serie SOD

La sentildeal nDRDY seraacute utilizada para la datacioacuten de la muestra por lo que hay

que tener presente que se encuentra invertida (loacutegica negativa) respecto a la original producida por el integrado CS5322 y tiene una duracioacuten de 234375 micros plusmn 25 ns

Como ya hemos mencionado el CS5322 se encarga de los procesos de filtrado

y decimacioacuten (figura 38) pudiendo encontrar los coeficientes de los 3 filtros FIR en Johnston (1996)

Como se aprecia en el esquema de filtrado el FIR 2 puede programarse para obtener diversos factores de decimacioacuten mientras que los FIR 1 y 3 presentan un factor de decimacioacuten fijo de 8 y 2 respectivamente El FIR 2 actuacutea hasta nueve veces de forma recurrente y decima los datos en un factor de dos en cada paso Los resultados son almacenados en 9 registros de 50 bits El FIR 3 actuacutea sobre el registro correspondiente para obtener la frecuencia de muestreo seleccionada situando su salida en el registro serie de salida de 24 bits

Asch (2002) analiza la pareja CS53215322 utilizada por los sistemas de

adquisicioacuten de Reftek y Guumlralp El modulador CS5321 es semejante al utilizado en este trabajo pero con un fondo de escala de plusmn5V Ademaacutes los sistemas de adquisicioacuten mencionados utilizan una frecuencia de reloj de 512 kHz

La respuesta de total de los filtros para una frecuencia de muestreo de 125 Hz

utilizando un reloj de 1024 MHz puede encontrarse en las figuras 1 y 3 de las caracteriacutesticas teacutecnicas (Crystal 1995)

Figura 3 8- Diagrama de bloques de los filtros digitales FIR implementados en el CS 5322 (Johnston 1996)

73

34 ADQUISICIOacuteN DE DATOS POR EL PUERTO PARALELO

El puerto paralelo de cualquier PC consiste en 17 liacuteneas de sentildeales y 8 de masa Estas sentildeales se dividen en 3 grupos

bull Liacuteneas de control (4 liacuteneas) siempre de salida (visto desde el PC) bull Liacuteneas de estado (5 liacuteneas) son de entrada bull Liacuteneas de datos (8 liacuteneas 1 byte) originalmente de salida aunque actualmente

son de entrada-salida (dependiendo del modo seleccionado) Originalmente el puerto paralelo se disentildeoacute para el control de impresoras por lo que

las liacuteneas de datos eran uacutenicamente de salida (modo SPP) pero en 1994 se aprueba el estaacutendar IEEE 1284 que permite la bidireccionalidad del puerto Diversas resentildeas histoacutericas pueden encontrarse faacutecilmente por ejemplo en Yoson (2002) y en Warp Nine Engineering (2002)

Este estaacutendar presenta dos niveles (Texas Instruments 1999) compatibles con la

interface original El primero utiliza una configuracioacuten ldquoopen drainrdquo mientras que el segundo emplea la denominada configuracioacuten ldquototem-polerdquo que permite una mayor longitud de cable y velocidades maacutes altas

El estaacutendar define 5 modos de transferencia de datos ampliamente conocidos y que

pueden ser encontrados faacutecilmente nuevamente recomendaremos la descripcioacuten efectuada por Yoson (2002) y Warp Nine Engineering (2002)

De todos ellos hemos seleccionado el modo EPP (Enhanced Parallel Port) que

permite una transferencia de datos bidireccional a alta velocidad y es el recomendado Texas Instruments (1999) y Warp Nine Engineering (2002) para adquisicioacuten de datos

341 EL PROTOCOLO EPP

El protocolo EPP permite la transferencia bidireccional tanto de datos como de direcciones Cada transferencia se realiza en un solo ciclo del bus logrando velocidades de transferencia entre 500KB y 2MB por segundo (Warp Nine Engineering 2002) ya que el ciclo es controlado por hardware al contrario que en los puertos estaacutendar SPP (modo byte)

Yoson (2002) sentildeala que la direccioacuten del puerto EPP no puede ser la 3BCh ya

que eacutesta corresponde al antiguo puerto SPP y no puede proporcionar los registros necesarios

Ya que tarjeta ldquoembeddedrdquo utilizada PCM-4823 (PC monoplaca basado en

486) soporta todos los modos posibles configuraremos el puerto paralelo con la direccioacuten 378h la IRQ7 y modo EPP tipo 19 (totalmente compatible con IEEE 1284) desde el ldquosetuprdquo Los registros de este protocolo se indican en la tabla 3I

Los registros 5 a 7 son utilizados algunas veces por diversos moacutedulos y

pueden emplearse para implementar interfaces de 16 y 32 bits

74

Nombre Offset Modo RW Descripcioacuten SPP (datos) +0 SPPEPP W Estaacutendar SPP SPP (estado) +1 SPPEPP R Lee las liacuteneas de estado (entrada) de la interface SPP (control) +2 SPPEPP W Escribe el estado de las liacuteneas de control EPP (direccioacuten) +3 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de direcciones EPP (datos) +4 EPP RW Genera un ciclo de transferencia de datos No definido +5 - +7 EPP No asignado Puede utilizarse para transferencias de 16 y 32 bits

Tabla 3 I - Definiciones de los registros utilizados por el protocolo EPP donde R= Lectura y W=escritura Debido a que en numerosos casos la nomenclatura de los pines del puerto se

refieren al protocolo SPP original en la tabla 3II se indica la correspondiente nomenclatura definida para el modo EPP

Sentildeal SPP Sentildeal EPP IO Comentarios

NSTROBE nWRITE Salida W=0 R=1 NAUTOFEED nDATASTB Salida Ciclo IO de datos en proceso cuando es baja NSELECTIN nADDRST Salida Ciclo IO de direcciones cuando es baja (Siempre alta) NINIT nRESET Salida Reset del perifeacuterico = 0 NACK nINTR Entrada Peticioacuten de interrupcioacuten generada por el perifeacuterico BUSY nWAIT Entrada Perifeacuterico listo para iniciar ciclo = 0 finalizar ciclo=1 D[81] AD[81] Bi-Dir Liacuteneas de datosdirecciones PE Usuario Entrada ----- SELECT Usuario Entrada ----- NERROR Usuario Entrada -----

Tabla 3 II - Definiciones de las sentildeales EPP Las negrillas indican las sentildeales que utilizaremos y las que comienzan por ldquonrdquo indican loacutegica negativa (activas cuando estaacuten bajas) ldquordquo Liacuteneas que pasan fiacutesicamente a

traveacutes de un inversor De los diversas formas de transferencia posibles soacutelo utilizaremos los ciclos de

lectura de datos por lo que algunas liacuteneas del puerto no seraacuten utilizadas Para iniciar un ciclo de lectura de datos es necesario que el perifeacuterico genere la

sentildeal de interrupcioacuten (ACK) y disponer de la subrutina ISR correspondiente El ldquohandshakerdquo del ciclo de lectura comienza cuando el PC recibe la peticioacuten

de interrupcioacuten y la ISR ejecuta el ciclo de Entrada-Salida (IO) sobre el puerto 4 (Tabla 3I) Las sentildeales que intervienen se muestran en la figura 39

Como se aprecia en la figura toda la transferencia de datos (1 byte) se realiza

en un solo ciclo del bus del PC Ademaacutes la transferencia se realiza de forma asiacutencrona adaptaacutendose al dispositivo maacutes lento de forma automaacutetica y por tanto la transferencia es transparente tanto al PC como al perifeacuterico

Debemos sentildealar que la sentildeal ldquonIORrdquo es interna al PC (generada por la CPU en

respuesta a la interrupcioacuten solicitada por el perifeacuterico) y no corresponde fiacutesicamente a ninguacuten pin del puerto paralelo

La sentildeal ldquonWRITErdquo del puerto EPP permanece alta durante toda la operacioacuten

indicando que el ciclo es de lectura Esta sentildeal podemos dejarla fija en alto ya que siempre realizaremos ciclos de lectura Asiacute mismo la sentildeal ldquonADDRSTBrdquo siempre permaneceraacute alta ya que nunca realizaremos un ciclo de lectura o escritura de direcciones

75

nIOR

nSTROBE(nWRITE)

nAUTOFEED(nDATASTB)

BUSY(nWAIT)

DATOS[18] DATOS VALIDOS

1 2 3 4 6

Figura 3 9- Diagrama de sentildeales durante un ciclo de lectura de datos del puerto EPP la nomenclatura se refiere al puerto SPP entre pareacutentesis la correspondiente al EPP 1) Comienzo del ciclo IO del puerto EPP 2) El PC pone nDATASTB a cero (operacioacuten de lectura en proceso) 3) El perifeacuterico pone en alto la sentildeal

nWAIT (datos vaacutelidos listo para finalizar ciclo) 4) El PC pone en alto nDATASTB (dato leiacutedo y aceptado) 5) Fin del ciclo IO del puerto 6) El perifeacuterico pone a cero nWAIT (listo para comenzar un ciclo)

342 LA INTERFACE SERIE-PARALELO

Utilizando las liacuteneas del conector ldquoJ4rdquo de la tarjeta AD (figura 37) podemos convertir los datos serie a paralelo El esquema utilizado se muestra en la figura 310 y el listado de componentes se adjunta en el apeacutendice A

En primer lugar utilizamos optoacopladores (U10 a U15) para aislar la tarjeta

interface de la conversioacuten AD Los circuitos ldquoSmith trigerrdquo (U16 y U17) son utilizados para conformar las sentildeales siguiendo un esquema anaacutelogo al utilizado en Cirrus Logic (1998)

La salida correspondiente a la sentildeal SCLK se encuentra invertida respecto a la

entrada en J5 por lo que el dato vaacutelido corresponderaacute al flanco de subida Sentildealar que originalmente el bit cambia en los flancos de subida del reloj (sentildeal CLK)

Mediante un flip-flop (U18) se sincronizan los flancos de la sentildeal nDRDY con

los de bajada de SCLK De esta forma el lanzamiento de los registros serie (U20 U21 y U22) sobre la salida paralelo se produciraacute justo despueacutes de que haya entrado el bit LSB (menos significativo)

Ademaacutes la sentildeal nDRDY se sincroniza con el siguiente flanco de subida antes

de generar la IRQ (utilizando el segundo flip-flop del integrado U18) con objeto de garantizar que los datos ya se hayan cargado en paralelo antes de producirse la peticioacuten de lectura

La IRQ se genera mediante otro flip-flop (U19) donde nDRDY actuacutea de reloj

Cuando llega el flanco de subida (datos cargados en el registro paralelo) se genera el pulso IRQ que se inyecta en el pin nACK que en este caso se activa por el flanco de subida

76

SOD

SCL

K

SYN

CR

ST +5V

+5V

____

__D

RD

Y

1 45

LSB

MSB

1 7814

17 8

14

CL

K

1

45

1 7814

1

4 5

1 7814

(+5V

)G

ND

1 7814

178 14

1

4 5

1 45

1 45

J5R22 R

23

R24

R25

R26

R27

R28

R29

R30 R31

U9

U10

U11U12

U13

U14

U15

U16

U17

U18

U19

U20

U21

U22

U23

U24

U25

U26

U27

U28 U

29 U30

U31

R32

R33

R34

R35

R36

R37 R

38 R39

C25

C26

C27

C28

C29

C30 C

31+++

+

++

C32

C33

C34

C35

C36

C37

C38

C39C

40

C41

C42

C43

C44

C45

C46

C47

C48

C49

C50

C51

C52 C53

C55

C56

C57

C58

C59

J7J8J9

J10

189 16

116

8

J6

9

1 11

11

1

1

1

1

1C

54

Figura 3 10- Esquema electroacutenico de la interface paralelo

77

Este pulso de interrupcioacuten se utiliza ademaacutes para cargar los datos paralelos en

los registros A de los transceptores (U23 U24 y U25) Asiacute mismo tras ser invertido carga la configuracioacuten inicial del contador (U27) ponieacutendolo a cero que seraacute utilizado para multiplexar los 3 bytes de datos sobre el puerto paralelo

El flanco de subida del pulso IRQ presenta un retardo maacuteximo de 238 micros

respecto al flanco de bajada la sentildeal nDRDY presente en el jumper J5 sin incluir el retardo del integrado 74ACT1284 (U29) que es de 25 ns como maacuteximo

El control del multiplexado se efectuacutea utilizando la peticioacuten de datos del PC

(sentildeal nDATASTB ver figura 39) por medio de un contador (U27) y un decodificador (U28) Paralelamente se genera la sentildeal nWAIT (pin 21 BUSY del puerto paralelo J10) como respuesta del perifeacuterico

Debido a que los registros serie-paralelo 74HC595 (U20 U21 y U22 de la

figura 310) son de tres estados podriacuteamos multiplexar los 3 bytes directamente seleccionando en cada momento el byte transferido y dejando los otros dos en alta impedancia Sin embargo al objeto de poder efectuar diversos tests (jumper J6 J7 J8 y J9) de funcionamiento hemos utilizado los transceptores con registro U23 U24 y U25

En cada ciclo de lectura se transfiere un byte (registro A del tranceptor

correspondiente) al bus de datos paralelo garantizando que en ninguacuten instante dos bytes puedan estar conectados simultaacuteneamente al puerto paralelo En la figura 311 se muestra la evolucioacuten de sentildeales indicaacutendose los eventos maacutes significativos asiacute como los integrados que intervienen en cada fase

Para evitar dantildeos en el puerto paralelo debemos cumplimentar las

especificaciones eleacutectricas seguacuten el estaacutendar IEEE 1284 (Yoson 2002) Para ello hemos utilizado dos transceptores (U29 y U30) de Texas Instruments que cumplen dicha norma

Como ya hemos mencionado en el punto anterior soacutelo hemos realizado el

ldquohandshakerdquo para ciclos de lectura EPP Para evitar dantildeos durante el arranque donde el puerto puede solicitar un ciclo de escritura (deteccioacuten de dispositivos) utilizaremos la sentildeal nWRITE (pin 1 nSTROBE del puerto paralelo) para poner en estado de alta impedancia los 3 shift-register (U20 U21 y U22) y conectar el puerto paralelo al registro B del transceptor U23

Finalmente se han incluido las componentes necesarias para reinicializar la

tarjeta AD por programa Para ello debemos generar los pulsos RESET y SYNC (figura 14 de Cristal 1995) a partir del pulso recibido por el pin 6 (nINIT) del conector J10 utilizando el flip-flop U17 y el registro de desplazamiento U31 Estas sentildeales se dirigen a la tarjeta AD a traveacutes del conector J5 utilizando optoacopladores de aislamiento (U14 y U15)

En la figura 312 se muestra el diagrama de tiempos para estos dos pulsos

78

CONECTOR J5

MSB LSB

nDRDY

SOD

SCLK

Shift-reg U20-U21-U22

35 ns max 40 ns max

MSB LSB

RCK

SER

SCK

130 ns

30-80 ns

Desplazamientoserie

Cargaparalelo

CLK1

Generacioacuten IRQ en U1920 ns 20 ns

CLR1

Sentildeal nAUTOFID (nDATASTB)pin 2 de J10

Respuesta PC a la IRQ7

20 ns 20 nsQ1 Sentildeal IRQ al pin 19 (ACK) de J10

Multiplexado de bytes en U23-U24-U25

CPAB

nPL (U27)8 ns

16 ns

Contador a cero (U27)

nE1 (U28) y CP (U27)

nO0 (U28) y G (U23)8 ns

nO1 (U28) y G (U24)

nO2 (U28) y G (U25)

nWAIT (BUSY pin 21 J10)24 ns

8 ns

24 ns

8 ns

24 ns

Contador a uno Contador a dos Contador a tres(sin efecto)

Carga registros A(U23-U24-U25)

Registro A (U23)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U24)al bus paralelo

Busesaislados

Registro A (U25)al bus paralelo

Busesaislados

1ordm byte (MSB) 2ordm byte 3ordm byte (LSB)

nAUTOFID(nDATASTB)

238 us max

n

Figura 3 11- Esquema de la evolucioacuten de las sentildeales por la interface serie-paralelo indicaacutendose los retardos y eventos maacutes significativos Debe observarse que la escala de tiempos es aproximada

representando por espacios en blanco intervalos indeterminados donde la situacioacuten no cambia La omenclatura se refiere a la utilizada en la hoja de especificaciones correspondientes a cada integrado (el

prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa)

Pin 6 de J10 (nINIT)

CLK2 (U19)

CLR2 (U19)

SER (U31)

SCK (U31)

RCK (U31)13 ns

Oa (U31)20 ns

13 ns

33 ns

Oc (U31) 20 ns

CONECTOR J5

RST103 ns

SYNC

CLKgt20ns

gt20ns

Figura 3 12- Generacioacuten de pulsos de reset y sincronismos para el convertidor AD

79

Hay que sentildealar que tanto la tarjeta AD como la de interface se pueden

simplificar reduciendo ampliamente el nuacutemero de componentes y por tanto el consumo Como ya se ha mencionado en este prototipo se han introducido componentes adicionales con el objeto de efectuar diversas pruebas intermedias tanto de los moacutedulos como de los programas

Ademaacutes hay que sentildealar que la adaptacioacuten a una tarjeta de 3 componentes no

implica triplicar el nuacutemero de integrados ya que mucha de la circuiteriacutea necesaria seriacutea comuacuten a los tres canales En lo que se refiere a la lectura del puerto paralelo la ISR deberiacutea leer nueve bytes en lugar de los 3 correspondientes a un canal

343 EL PC Y LOS PROGRAMAS DE CONTROL

El PC utilizado es el PCM-4823 (Advantech 1999) con 32 MB de memoria RAM con sistema operativo Linux (Red Hat 62)

Se trata de una tarjeta ldquoembeddedrdquo con procesador 486 y que dispone de 2

puertos serie bus PC104 un conector para floppy disk un puerto paralelo con capacidad EPPECP un bus IDE para disco duro conector para LCD puerto de red Ethernet un puerto de infrarrojos conector para teclado y ratoacuten y conector para pantalla SVGA

El disco duro tiene una capacidad de 10 GB mayor que la soportada por la

tarjeta por lo que se han hecho tres particiones La primera de 2 GB donde se encuentra el sistema operativo y los programas la segunda de 76 GB que se monta en el sistema de directorios durante el arranque se reserva para datos y la tercera particioacuten de 78 MB de ldquoswaprdquo necesaria en todos los sistemas Linux

Como ya se ha mencionado se ha seleccionado en el BIOS (ldquosetuprdquo) el puerto

paralelo con la direccioacuten base 0x378h la IRQ7 modo ECPEPP y puerto EPP tipo 19 (nivel 2 de la IEEE 1284)

Pero antes de comenzar a utilizar el puerto debemos asegurarnos que se

encuentra correctamente configurado utilizando los registros de la tabla 3I y que se describen con detalle en la tabla 3III

DATOS (Offset +4) CONTROL (Offset +2) ESTADO (Offset + 1) Nordm Bit Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin Nombre Nordm Pin

7 DATO 7 17 No usado -- BUSY 21 6 DATO 6 15 No Usado -- ACK 19 5 DATO 5 13 Enab Bi-dir -- PE 23 4 DATO 4 11 Enab IRQ ACK

line -- SELECT 25

3 DATO 3 9 nSLCTINI 8 nERROR 4 2 DATO 2 7 nINIT 6 nIRQ -- 1 DATO 1 5 nAUTOFD 2 Reservado -- 0 DATO 0 3 nSTROBE 1 Time-out(1) --

Tabla 3 III- Registros del puerto paralelo EPP indicando el pin correspondiente del conector de la PCM-4823 (caso de que exista la sentildeal fiacutesica) y utilizando la nomenclatura estaacutendar SPP (1) El bit 0 del registro de estado se activa cuando se produzca un ldquotime-outrdquo de aproximadamente 10 micros (este bit se reserva en el modo SPP) es decir si el perifeacuterico no responde antes de que transcurra este tiempo el sistema finaliza la transferencia Como

en ocasiones anteriores el prefijo ldquonrdquo indica loacutegica negativa y los pines marcados en negrita pasan a traveacutes de un inversor (liacuteneas fiacutesicamente invertida respecto a su valor en el registro)

80

Ademaacutes de los registros indicados existen otros asociados al protocolo ECP

De ellos soacutelo nos interesa el llamado ECR (registro de control extendido) con una direccioacuten de Base+0x402h y que es utilizado por todos los modos para fijar la forma en que operaraacute el puerto Para el modo EPP este registro debe estar en ldquo0100XXXXrdquo (MSB primero) Una descripcioacuten completa de estos registros se puede encontrar en Esquitino (1999)

Durante el arranque y en el espacio del nuacutecleo (sistema operativo) se instala el

driver ldquosyspprdquo (disentildeado en el ROA) mediante un ldquoscriptrdquo que ejecuta la instruccioacuten de Linux ldquoinsmod sysppordquo Mediante este comando se antildeade este moacutedulo al nuacutecleo del SO inicializa el puerto y el perifeacuterico (la tarjeta AD ver figura 312)

La inicializacioacuten del puerto paralelo consiste en fijar el modo de operacioacuten EPP

(escribiendo ldquo0100XXXXrdquo en el ECR) e inicializar el perifeacuterico (escribiendo ldquoXXXX0000rdquo en el registro de control)

Una vez inicializado el perifeacuterico el driver queda activado poniendo el registro

de control en ldquoXXX00100rdquo Debemos sentildealar que en este estado el puerto no responderaacute todaviacutea a las posibles interrupciones generadas por la tarjeta AD

Cuando el sistema arranca y en el espacio de usuario se lanza el programa de

adquisicioacuten ldquoadqsisrdquo de forma automaacutetica La primara tarea que se realiza es la apertura del driver del puerto paralelo alistaacutendolo para su normal funcionamiento (ldquoXX110100rdquo en el registro de control)

A partir de este momento cada vez que llega una interrupcioacuten el driver leeraacute

el dato del puerto paralelo mediante tres ciclos de lectura (1 byte) consecutivos asiacute mismo interroga al sistema para datar la muestra Ambos datos se almacenan en un buffer circular con capacidad para almacenar 30000 datos (muestras de 3 bytes y el instante)

Cada 10 segundos el programa de adquisicioacuten vaciacutea el buffer y antildeade los

datos al fichero abierto en cada instante Aunque cada muestra es datada soacutelo se guarda el instante de la primera muestra del fichero correspondiente

Ya hemos mencionado que el sistema opera bajo Linux (Red Hat versioacuten 62)

que permite un control de las interrupciones mejor que los sistemas basados en Windows o el antiguo MS-DOS En este sistema cualquier interrupcioacuten seraacute atendida antes de 10 micros lo que es esencial para la datacioacuten de las muestras y sincronizacioacuten del sistema En los sistemas basados en Windows no se tiene un control preciso del retardo producido por el sistema antes de atender una interrupcioacuten presentando una resolucioacuten que puede estar en el orden de varias centeacutesimas de segundo lo que lo hace poco adecuado para mantener el sincronismo y la datacioacuten de muestras

En la datacioacuten hay que tener presente que existe un retardo hardware (ya

mencionado) de 238micros los 10micros maacuteximos debido a la interrupcioacuten y los 232 milisegundos de retardo provocados por los filtros FIR

81

Por tanto el instante de la muestra tenderemos que corregirlo por 232029 ms con un error del orden de 10micros debido a la incertidumbre del tiempo de interrupcioacuten Pero este error es un orden inferior a la incertidumbre del sistema de sincronismo como veremos y puede ser despreciado

En la figura 313 se muestra el diagrama esquemaacutetico de todo el proceso de

adquisicioacuten

ARRANQUE

CONFIGURAPUERTO EPP

RESETPERIFERICO

ABRE DRIVERSYSPP

LECTURA DATOSDRIVER

ALMACENODATOS BUFFER

SALVO DATOSFICHERO (sad dts)

15000MUESTRAS

NO

SI

ESPACIO KERNEL

CARGA MODULO SYSPP

ESPACIO USUARIO

EJECUCION ADQSYS

Figura 3 13- Esquema del proceso de adquisicioacuten de datos

Paralelamente a los procesos descritos se ejecutan otros procesos como el ejecutado desde el nuacutecleo del sistema operativo de sincronismo la salida de adquisicioacuten (al presionar Crtl- C) etc

El formato de ficheros utilizado es el mismo que el empleado por la red de

corto periodo del ROA (fichero sad de datos y fichero dts de informacioacuten) almacenando cada uno 5 minutos de datos En un futuro proacuteximo se emplearaacute el formato miniSEED al igual que las estaciones de la red VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

En cuanto a las comunicaciones en este prototipo se emplea internet (la tarjeta

dispone de Ethernet 10100) pudiendo copiar datos ver el estado de los procesos etc Desde una estacioacuten de trabajo en la estacioacuten central se actualiza constantemente una copia de los datos cada 10 minutos con objeto de procesar los datos en tiempo cuasi-real

Estaacute previsto contemplar comunicaciones viacutea radio-moacutedem y moacutedem-

telefoacutenico una vez cambiado los formatos a miniSEED y en la actualidad se estaacute construyendo el segundo prototipo de 3 canales maacutes simplificado

82

En cuanto a la transmisioacuten de datos continua se estaacuten desarrollando los

programas para ecualizar en tiempo real los datos y decimarlos a 20 mps En este nuevo disentildeo se contempla salvar los canales de 125 mps por disparo y los canales de 20 mps de forma continua siguiendo la misma filosofiacutea que la utilizada por las estaciones de banda ancha de la RED VBB ROAUCMGFZ con sistemas de adquisicioacuten Quanterra

35 SINCRONISMO Y BASE DE TIEMPOS

Una de las necesidades importantes en los sistemas de adquisicioacuten es el mantenimiento de una buena referencia de tiempo En la figura 31 se indicaron las dos opciones seguidas por diversos sistemas de adquisicioacuten comerciales la primera se basa en efectuar el control de tiempo en el propio digitilizador mientras que la segunda corriente lo hace en el PC

Nuestro disentildeo se basa en esta segunda filosofiacutea utilizando el desarrollo de un

sistema preciso realizado en la seccioacuten de hora del ROA que es el laboratorio primario de tiempo y frecuencia en Espantildea

Este sistema utiliza la sentildeal del pulso por segundo ldquoppsrdquo generada por el GPS (se ha

elegido el Oncore UTC por las altas prestaciones en tiempo) como IRQ 11 ( pin 4 del conector PC104) y los mensajes del GPS se reciben a traveacutes del puerto serie COM1

Este sistema de sincronismo actuacutea como un PLL software sobre el reloj del sistema

mediante un ldquoparcherdquo que modifica al nuacutecleo (kernel) de Linux El estaacutendar de cualquier PC (tambieacuten de maacutequinas SUN y alfa entre otras) utilizan

un divisor de frecuencia programable en funcioacuten del sistema operativo para generar las marcas de tiempo ldquoticksrdquo de la IRQ0 (en Linux y sistemas multitarea la frecuencia es de 100 Hz mientras que en sistemas basados en DOS es de 182 Hz)La placa CPU mantiene dos registros contadores uno de segundos y otro de microsegundos por lo que cada vez que se recibe un ldquotickrdquo se produce el incremento correspondiente (10000 micros en Linux y 54945 micros para sistemas operativos basados en DOS) En la figura 314 se muestra un esquema del funcionamiento

OSCILADORA CRISTAL

DIVISORFRECUENCIA

CONTADORSEGUNDOS

CONTADORMICROSEG

IRQ0

TO

Figura 3 14- Esquema de funcionamiento del contador de una placa CPU de PC ldquoTordquo es el intervalo entreldquoticksrdquo

83

El parche del nuacutecleo compara las marcas de tiempos (ldquoticksrdquo) con el pps (IRQ11)

Cuando se recibe el pps se registra el valor del contador de micros calculaacutendose la diferencia de frecuencia y el offset Este caacutelculo se realiza sobre ventanas de datos filtrados que van de 16 segundos (ajuste grueso al principio) hasta 256 segundos (ajuste fino una vez que el sistema se estabiliza) El filtro utilizado es de medianas de 3 puntos ( Jefe Servicio de Hora comunicacioacuten personal) evitando asiacute grandes correcciones producidas por ldquospikesrdquo que pudiesen introducir fuertes fluctuaciones

La correccioacuten se realiza variando el periodo entre ldquoticksrdquo de acuerdo con la siguiente

foacutermula

TfTT ppmof ∆+∆+= (310)

donde ldquoTfrdquo es el periodo entre ticks ajustado ldquoTordquo es el teoacuterico ldquo∆fppmrdquo es la diferencia de frecuencia en partes por milloacuten (coincide numeacutericamente con el nordm de micros) y ldquo∆Trdquo es el offset de tiempo en micros

Debe observarse que esta correccioacuten es aplicada por software es decir es el

incremento que se aplica al contador de microsegundos cada vez que se recibe un ldquotickrdquo no actuando sobre la frecuencia de batido del oscilador

La correccioacuten por frecuencia (∆fppm) se aplica de forma inmediata al ser calculada

mientras que la correccioacuten por ldquooffsetrdquo (∆T) se realiza de forma gradual para que no haya saltos en la escala de tiempos lo que generariacutea incertidumbre en la datacioacuten Es decir la primera hace que la frecuencia del contador de microsegundos se enclave con el batido del pps mientras que la segunda correccioacuten las pone en fase

En definitiva este programa (parche) realiza las misiones de un PLL pero no

comprueba si la hora es la correcta o no Para ello se utilizan los mecanismos que proporciona el programa del protocolo NTP (aunque no se use la red)

El ldquodemoniordquo de NTP trata de sincronizar la maacutequina con alguna referencia externa

pero soacutelo actuacutea sobre el contador de segundos mientras que programas tales como TARDIS o DIMENSION4 actuacutean sobre los dos contadores mencionados lo que perjudicariacutea al funcionamiento del PLL software realizado

Por otro lado NTP puede proporcionar la informacioacuten de los mensajes del GPS

(posicioacuten nordm de sateacutelites) necesaria para comprobar la calidad de la referencia de tiempos y conocer si el sistema tiene o no referencia externa en caso de fallo del GPS Asiacute mismo incorpora rutinas de inicializacioacuten del GPS muy uacutetiles cuando se traslada el sistema a una nueva posicioacuten alejada de la inicial (cambios de emplazamiento) lo que permite un raacutepido ldquostart uprdquo al GPS

36 LA FUENTE DE ALIMENTACION

Todo el conjunto que compone la estacioacuten siacutesmica digital disentildeada toma corriente de dos bateriacuteas en serie (24 V) que pueden ser recargadas mediante un regulador desde paneles solares o bien por un cargador conectado a la red eleacutectrica

84

Este primer prototipo se ha disentildeado para operar con transmisioacuten por Ethernet disponiendo en su emplazamiento (Estacioacuten SFS) de alimentacioacuten eleacutectrica 220Vac 50Hz Cada una de las tarjetas presenta necesidades diferentes por lo que es necesario disponer de las fuentes necesarias

bull plusmn5V para la alimentacioacuten analoacutegica de la tarjeta AD bull +10V para la tensioacuten de referencia del conversor AD bull +5V para la alimentacioacuten digital de las tarjetas AD e interface bull +5V para alimentacioacuten de la PCM-4823 ( 2 A tiacutepico) y para el GPS Algunas son de igual valor pero es preferible mantenerlas aisladas dependiendo de

las especificaciones requeridas en cada caso y evitando que eventuales caiacutedas por demanda de corriente no influyan en otras partes del circuito

Aunque se podriacutean generar todas estas tensiones utilizando 1 uacutenica bateriacutea y

convertidores dc-dc no se ha considerado para evitar interferencias tal y como recomienda la hoja de caracteriacutesticas teacutecnicas del CS5323 (Cristal 1995) En caso de utilizarlas deberaacuten operar por debajo de 48kHz minimizando el efecto de las mencionadas interferencias si se utiliza un convertidor dc-dc sincronizado con la frecuencia de reloj de 1024 MHz

Futuras versiones utilizando el CS5321 (con referencia +5V) simplificaraacuten las

necesidades de alimentacioacuten y por tanto el disentildeo de la fuente a partir de una bateriacutea En la figura 315 se muestra el disentildeo de la fuente de alimentacioacuten (el listado de

componentes se indica en el apeacutendice A)

+

-

+

-

Bateriacuteas12V

D1

D2

D3

D4

D5

D6

+

+

+

+

+

+

+

C60

C61

C62

C63

C65

C64

C66

+C67

C68 C69

C70 C71

C72

C73 C74

U32

U33

U34

U35

U36

(-5V)VA-

(+5V)VA+

ALIMENTACIONANALOGICA

DEL CONVERSORAD

(10V)VRef

TENSION DEREFERENCIA

(CONVERSOR AD)

(+5V)VD

ALIMENTACIONDIGITAL

(CONVERSOR AD)

(+5V)Vo

ALIMENTACIONPCM-4823 GPS

eINTERFACE IEEE

Figura 3 15- Esquema de la fuente de alimentacioacuten

85

37 BIBLIOGRAFIacuteA

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87

88

CAPITULO 4

LA RESPUESTA INSTRUMENTAL PRUEBAS Y CALIBRACION

41 Introduccioacuten 90 42 Pruebas de funcionamiento del sistema AD 90

421 La tarjeta conversora AD 90

422 Pruebas de la interfase paralelo y programas de adquisicioacuten 93

423 Pruebas del sistema de sincronismo 93 43 La calibracioacuten parameacutetrica 95

431 Medida de la impedancia de carga RC-serie 96

432 Medida de la frecuencia propia 98

433 Medida del amortiguamiento 101 434 Medida de la transductancia 103 435 Medida de la amplificacioacuten 104

436 Respuesta del sensor con impedancia de carga 104

44 La bobina de calibracioacuten 105 45 La calibracioacuten empiacuterica 107 46 Comparacioacuten de resultados y de los registros 111 47 Bibliografiacutea 114

89

41 INTRODUCCION En los dos capiacutetulos anteriores hemos desarrollado las diversas componentes que

integran la estacioacuten de campo digital comenzando por el sensor hasta la placa CPU utilizada (PC monoplaca PCM-4823)

Pero para poder correlacionar correctamente los datos registrados con el movimiento

real del suelo debemos caracterizar todas las componentes del sistema asiacute como comprobar su correcto funcionamiento y analizar la incertidumbre de los distintos paraacutemetros lo que permitiraacute una mejor explotacioacuten de los datos

Con este fin se han efectuado diversas pruebas y calibraciones de las diversas

tarjetas disentildeadas que podemos dividir en dos grandes grupos

bull Pruebas de funcionamiento del sistema digital y sincronismo bull Calibracioacuten del instrumento (componente analoacutegica)

En el Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando se encuentran

instaladas actualmente en el mismo emplazamiento (coacutedigo de estacioacuten USGS ldquoSFSrdquo) una estacioacuten siacutesmica VBB con sistema de adquisicioacuten Quanterra y sensor STS-2 una estacioacuten analoacutegica de la red de corto periodo del ROA y una estacioacuten de largo periodo lo que nos ha permitido comparar los registros obtenidos por el sistema desarrollado con todas ellas comprobando las mejoras introducidas y la calidad de sus registros

42 PRUEBAS DE FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA AD Englobaremos dentro del sistema AD todo el desarrollo involucrado desde el

instante en que la sentildeal analoacutegica procedente del sistema preamplificador es digitalizada a intervalos regulares de 8 milisegundos (125 mps) hasta su almacenamiento en un fichero incluyendo el sistema de datacioacuten

421 LA TARJETA CONVERSORA AD

En primer lugar debemos conocer la relacioacuten entre tensioacuten y nuacutemero de cuentas

digitales De acuerdo con las especificaciones teacutecnicas del conversor CS532223 (Crystal 1995) eacuteste presenta un fondo de escala de plusmn10 voltios dando el resultado de la conversioacuten en 24 bits lo que significa que la relacioacuten buscada seriacutea de 1192 microVcuenta

Sin embargo tomando los valores dados en la tabla 4 de las mencionadas

especificaciones la conversioacuten es de 1907 microVcuenta Esta diferencia se debe al hecho de que el fondo de escala de la entrada no se corresponde con el maacuteximo nuacutemero de cuentas que pueden representarse mediante 24 bits Esto es comuacuten en conversores de este tipo cuya etapa de salida es un filtro numeacuterico

Para comprobar la linealidad el fondo de escala y la razoacuten entre el nuacutemero de

cuentas y tensioacuten hemos inyectado mediante un generador de ondas sentildeales conocidas con diversa amplitud medidas previamente en un osciloscopio

90

Esta prueba se realizoacute tanto sin utilizar el registro de ldquooffsetrdquo del CS5322 y utilizaacutendolo por lo que ademaacutes permite calcular la componente de continua introducida por el propio conversor

En la figura 41 se muestran los resultados obtenidos para ambos casos y los

ajustes de la escala

Figura 4 1- Ajuste de la conversioacuten Analoacutegico-Digital efectuada utilizando el registro de ldquooffsetrdquo delCS532223 y sin utilizarlo El eje abcisas se extiende entre los liacutemites en que podemos representar las

tensiones de entrada con 24 bits (saturacioacuten del conversor)

A partir de los datos obtenidos se ha estimado que el factor de conversioacuten es de

1906 microVcuenta coincidiendo con las especificaciones Los valores de ldquooffsetrdquo estimados sin embargo son superiores a los sentildealados

en las especificaciones teacutecnicas -400 mV (-210239 cuentas digitales) cuando no se utiliza la correccioacuten por ldquooffsetrdquo y 28 mV (1512 cuentas) en el caso de utilizar la correccioacuten

La linealidad de la conversioacuten se mantiene dentro del 12 en ambos casos

siendo algo mejor cuando se efectuacutea la correccioacuten por ldquooffsetrdquo que se reduce hasta 11

Debe observarse que la propia incertidumbre de la medicioacuten de la tensioacuten

analoacutegica (eje de abcisas que se estima en el orden del 1) debida a las precisiones de los equipos de medida disponibles puede ser la causante de este alto valor de

91

continua La utilizacioacuten de equipos maacutes precisos podriacutea resultar en una ligera mejora de la estimacioacuten del ldquooffsetrdquo y de la linealidad ya que los valores resentildeados son los maacuteximos calculados

Para poder medir el rango dinaacutemico del conversor se ha cortocircuitado la

entrada analoacutegica registraacutendose el ruido generado por la propia electroacutenica asociada a la entrada de sentildeal del conversor AD (ver figura 37) En la figura 42 se muestra los resultados obtenidos tomando como referencia el fondo de escala de 10 voltios

Figura 4 2- Espectro de ruido respecto al fondo de escala de 10 V promediado para ventanas de 4086puntos (32688 segundos) En el graacutefico se puede observar la interferencia de los 50 Hz de la red

introducidos por la fuente de alimentacioacuten utilizada

Como se puede observar en la figura el ruido generado por el propio conversor

se mantiene por debajo de 160 decibelios para frecuencias superiores a 16 Hz mientras que en el rango de frecuencias inferiores se detecta un exceso de ruido debido al ldquooffsetrdquo Si eliminamos la componente de continua (simplemente restando la media de los registros) el ruido en esta banda de bajas frecuencias se mantiene inferior a ndash120dB permaneciendo por debajo de los ndash130 decibelios a partir de 005 Hz Esto representa un margen dinaacutemico en la banda de intereacutes (01-50 Hz) algo superior al especificado 129 dB para la frecuencia de muestreo de 125 mps

Hay que destacar que en la figura se aprecia un pico de ruido de 50 Hz debido

a que la fuente de alimentacioacuten utilizada se conectoacute a la red eleacutectrica produciendo pequentildeas interferencias Auacuten asiacute eacuteste es inferior a -130 dB

92

422 PRUEBAS DE LA INTERFACE PARALELO Y PROGRAMAS DE

ADQUISICIOacuteN Las siguientes pruebas efectuadas fueron superadas con eacutexito

bull Carga y apertura del driver ldquosyspprdquo (ver figura 313)

bull Prueba de disparo de la IRQ 7 (pin nACK del puerto paralelo) comprobaacutendose la velocidad real de muestreo por medio de la datacioacuten de cada una de ellas Los intervalos entre muestras obtenidos a partir de la datacioacuten muestran errores que llegan a alcanzar varias centenas de microsegundos respecto a su valor teoacuterico de 8 ms Estos son debidos a que el sistema presenta un retardo variable a la hora de atender la interrupcioacuten Este retardo es funcioacuten de la carga de trabajo del PC en el instante de llegada de la peticioacuten de interrupcioacuten (IRQ 7)

bull Lectura de datos del puerto EPP Esta prueba consistioacute en introducir valores binarios conocidos en las liacuteneas de datos utilizando el jumper J6 y los pines J7 a J8 de la interface serie-paralelo (figura 310) comprobando su correcta lectura e interpretacioacuten del programa de adquisicioacuten

bull Digitalizacioacuten de sentildeales conocidas Para efectuar esta prueba se inyectaron sentildeales sinusoidales de amplitud y frecuencia conocida directamente a la entrada del convertidor comprobando posteriormente el resultado de la digitalizacioacuten

Ademaacutes de estas pruebas se realizaron medidas de retardo en la transmisioacuten de

los datos a traveacutes de las placas AD e interface serie-paralelo (como se mostroacute en la figura 311) Este retardo ldquohardwarerdquo debe ser utilizado para corregir el instante de datacioacuten Adicionalmente hay que corregir el instante de datacioacuten por los 232 ms de retardo de grupo (Crystal 1995)

Auxiliados por la Seccioacuten de Hora del Real Instituto y Observatorio de la

Armada de San Fernando (laboratorio primario de calibracioacuten de tiempo y frecuencia de Espantildea) se midioacute el retardo entre la generacioacuten del pulso DRDY del CS5322 y el flanco de subida de la IRQ7 resultando ser de 23760 micros plusmn 12 ns

423 PRUEBAS DEL SISTEMA DE SINCRONISMO

El sistema de sincronismo (punto 35 del capiacutetulo anterior) utiliza el pps

generado por el GPS para mantener el tiempo del sistema dentro de las precisiones necesarias

En la figura 43 se muestran las diferencias entre el pps y la hora leiacuteda en el

sistema Se observa que incluso en los periodos de mayor actividad (incluyendo las interrupciones de la red de aacuterea local producidas por los protocolos de red y no por los programas de adquisicioacuten) las diferencias se mantienen por debajo del milisegundo

93

sis

Figura 4 3- Diferencias de tiempos observadas entre los ldquoppsrdquo generados por del GPS y los tiempos del tema Ademaacutes se muestra la correccioacuten en frecuencia expresada en partes por milloacuten (numeacutericamente igual

al nuacutemero de micro s segundo sumando de la ecuacioacuten (310))

Las diferencias de tiempo entre la hora del sistema y el pps muestran picos

esporaacutedicos que llegan a alcanzar los 700 microsegundos siendo debidas al retardo del sistema operativo en atender la interrupcioacuten del pps (IRQ 11) en los periodos de gran actividad

La correccioacuten en frecuencia en partes por milloacuten coincide numeacutericamente con

el valor de los microsegundos del segundo sumando de la ecuacioacuten (310) y permanece praacutecticamente inalterada a pesar de la grandes oscilaciones lo que se debe al filtro de medias utilizado en su caacutelculo

Debemos indicar que la curva correspondiente a la correccioacuten en frecuencia no

parte del origen como cabriacutea esperar debido a que el sistema llevaba varios diacuteas funcionando antes de realizar la prueba mostrada Es decir la frecuencia ldquosoftwarerdquo del sistema ya se encontraba esclavizada de forma estable a la de referencia (pps)

Para estudiar el comportamiento del sistema de sincronismo hemos utilizado

las recomendaciones de la UIT (1994) sobre la medida de la estabilidad en frecuencia y en el tiempo estimando tanto la desviacioacuten de Allan modificada ldquoσx(τ)rdquo como el maacuteximo error en un intervalo de tiempo ldquoMTIE (τ)rdquo ambas representadas en la figura 44

94

osdees

y q

la reacouacutende

43 LA La

intervien Po

Figura 4 4- Estudio de la estabilidad en tiempo presentando la desviacioacuten de Allan modificada yel error maacuteximo en un intervalo de tiempo (MTIE)

La desviacioacuten de Allan modificada nos indica el valor eficaz de las

cilaciones en torno a la referencia que podemos esperar se produzcan en un terminado intervalo de tiempo mientras que el MTIE representa el maacuteximo valor perado (pico a pico) de estas oscilaciones

Por tanto podemos decir que el error eficaz en la datacioacuten es mejor que 35 micros

ue el error maacuteximo pico a pico no superaraacute 14 ms Finalmente se simuloacute el fallo del GPS (suprimiendo la antena) para comprobar

estabilidad en frecuencia A partir de los datos obtenidos de las diversas pruebas lizadas (simulaciones de fallo durante 5 10 15 20 y 30 minutos) hemos

mprobado que el sistema garantiza una precisioacuten mejor que un milisegundo icamente durante los 15 primeros minutos contados a partir del instante de fallo l GPS

CALIBRACION PARAMETRICA

calibracioacuten parameacutetrica consiste en la medida de cada una de las constantes que en en la respuesta del sistema (ecuacioacuten 212)

r tanto debemos medir los siguientes paraacutemetros

95

bull Impedancia de carga serie (RL y C) Aunque se han utilizado componentes de pequentildea tolerancia (1 para la resistencia y 5 para el condensador) debemos conocer de forma exacta la impedancia vista por el sensor paralelo de la impedancia de carga con la de entrada del preamplificador

bull La frecuencia propia del sensor Mark L4-C cuyo valor nominal es de 1 Hz

bull El amortiguamiento en circuito abierto (028 nominal)

bull La resistencia interna y el coeficiente de autoinduccioacuten de la bobina

bull La constante del generador o transductancia El uacutenico paraacutemetro que interviene en la respuesta y que supondremos conocido es la

masa tomando el valor dado por el fabricante para el sensor utilizado (Mark L4C de 5500Ω masa de 9780 gramos y Gcal = 430 dinasamperio)

431 MEDIDA DE LA IMPEDANCIA DE CARGA RC-SERIE

Para la medida de la impedancia RC-serie se han utilizado dos canales de la

tarjeta AD DT-322 de 16 bits de resolucioacuten programada para una velocidad de muestreo de 100 mps El esquema del circuito empleado se muestra en la figura 45

Mediante un generador de ondas se inyectan sentildeales sinusoidales de amplitud conocida al circuito preamplificador (impedancia de carga incluida) a traveacutes de una resistencia auxiliar de 1005 KΩ Se registran digitalmente tanto la tensioacuten en bornas del generador ldquoVgrdquo (canal 0) como en los terminales de la impedancia que se desea medir ldquoVsrdquo (canal 1) tal y como se indica en la figura

La impedancia de entrada viene determinada por la siguiente ecuacioacuten

auxsg

sin R

VVVZminus

= (41)

Las ondas registradas en ambos canales se ajustan tanto en frecuencia como

en amplitud y fase (procedimiento explicado en el capiacutetulo 6 punto 625) de forma que aplicando la ecuacioacuten (41) obtendremos medidas de la impedancia compleja

Raux

Zin

Generadorondas Circuito

I

Canal 0 Canal 1

Figura 4 5- Esquema del circuito utilizado para la medida de impedancias de entrada de un circuito

96

Pero esta expresioacuten debe ser corregida por dos problemas presentes en la

propia medida En primer lugar el ldquocanal 1rdquo presenta un retardo constante respecto al ldquocanal 0rdquo lo que implica un incremento lineal de la fase medida Este problema ha sido tratado entre otros por Stich et al (2001) al efectuar la localizacioacuten relativa de ldquomultipletesrdquo en la serie de Almeriacutea de 1993-1994

Por otro lado la impedancia calculada debe ser corregida por la que presenta el

propio ldquocanal 1rdquo en paralelo con la que presenta el circuito

bull Retardo del ldquocanal 1rdquo La medida del desfase se efectuoacute por un procedimiento similar al esquema

descrito en la figura 45 pero conectando ambos canales directamente al generador Tras ajustar la frecuencia la amplitud y la fase de las ondas registradas

obtenemos el desfase entre ambos canales es decir el retardo del ldquocanal 1rdquo respecto del ldquocanal 0rdquo de la tarjeta utilizada En la figura 46 se muestran los resultados obtenidos y el ajuste

Figura 4 6- Retado entre los canales de la tarjeta de adquisicioacuten DT 322 El retardo entre el ldquocanal 1rdquo conectado a la entrada del circuito cuya impedancia se quiere medir respecto al ldquocanal 0rdquo conectado a

la fuente de alimentacioacuten es de 5 ms

Del ajuste de los datos obtenidos resulta un retardo de 5ms plusmn 01 micro s que debe

ser corregido antes de efectuar los caacutelculos de impedancia

bull Impedancia del ldquocanal 1rdquo La impedancia del canal se midioacute utilizando el esquema de la figura 45 y

utilizando como resistencias de carga de 10KΩ y 1MΩ En ambos casos se observoacute que la impedancia del canal es muy alta y puede ser despreciada no introduciendo

97

variaciones de fase apreciables a muy altas frecuencias mayores a 30 Hz la fase es de 025 grados por lo que puede despreciarse

bull Caacutelculo de la impedancia RC-serie con preamplificador

Siguiendo nuevamente el mismo procedimiento descrito hemos conectado la

impedancia de carga (RC serie) en paralelo con el circuito preamplificador Como ya hemos discutido en el punto 281 el efecto de la impedancia de

entrada del circuito preamplificador sobre la impedancia de carga del sensor (RC serie) es praacutecticamente nulo

A partir del ajuste de los datos figura 47 hemos obteniendo para la resistencia

de carga un valor de 956plusmn001 KΩ y para el condensador de 204plusmn01 microF concordando con las tolerancias de cada elemento

43

Figura 4 7- Impedancia de entrada del circuito preamplificador e impedancia de carga RC serie esdecir la impedancia total vista por el sensor

2 MEDIDA DE LA FRECUENCIA PROPIA La mediada de la frecuencia propia o del periodo libre por medio de sentildeales

sinusoidales aplicadas por la bobina auxiliar conduce a error debido al efecto de acoplamiento magneacutetico entre las bobinas principal y auxiliar (Alguacil 1986)

98

Alguacil (1986) determina la impedancia equivalente del sismoacutemetro cargado

con una resistencia de carga ldquoRcrdquo vista desde sus terminales de salida

2223

2223

)2()2()2()2(

2

2

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

oLR

oLR

ooLMG

ooLR

co ttt

iii

ssssss

RZωωωξωξωωωξωξ

++++++

++++++= (42)

donde ldquoRirdquo es la resistencia interna ldquoLrdquo la autoinduccioacuten ldquoRtrdquo es la suma de la resistencia de carga y la interna ldquoGrdquo la constante de transduccioacuten ldquoξordquo el amortiguamiento a circuito abierto y ldquoωordquo la frecuencia angular propia del sensor

En el caso de que podamos despreciar la autoinductancia frente a la resistencia

total la ecuacioacuten anterior se simplifica (Alguacil 1986)

22

22

)2()2(

2

2

oooRMG

oooRMG

t

ico ss

ssR

RRZt

i

ωωξωωξ

+++

+++asymp (43)

La impedancia dada por la ecuacioacuten (43) se vuelve real (fase nula) a la

frecuencia propia por ello eligiendo una resistencia de carga alta podemos determinar el periodo libre por inyeccioacuten de sentildeales sinusoidales por la bobina principal y observar cuando la entrada y la salida estaacuten en fase

Este procedimiento ha sido utilizado entre otros por White (1970) y Donato

(1971) utilizando el puente de Maxwell y un osciloscopio Mitronovas y Wielandt (1975) utilizan la observacioacuten de la curva de Lissajous

producida en un osciloscopio para la medida de la fase Alguacil (1986) indica que la precisioacuten obtenida para la frecuencia propia por

utilizacioacuten de este meacutetodo puede ser algo mejor que el 1 Debe observarse que parte del error se debe al hecho de utilizar la ecuacioacuten (43) aproximada en lugar de la original (42) donde la impedancia no es puramente real a la frecuencia propia

Utilizando el mismo procedimiento que el explicado en el punto anterior para

la medida de la impedancia de carga hemos obtenido la impedancia de salida del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 1016 MΩ

Aunque igualmente engorroso que los meacutetodos indicados nuestro

procedimiento presenta la ventaja de no utilizar ni un puente de Maxwell que debe ser balanceado previamente ni osciloscopio facilitando enormemente los ajustes

Por otro lado la frecuencia de las sentildeales sinusoidales inyectadas es medida

con gran exactitud mediante el ajuste que explicaremos en el capiacutetulo 6 mejorando la precisioacuten dada por el propio generador de ondas

En la figura 48 se muestran los resultados obtenidos asiacute como el ajuste de las

ecuaciones (42) y (43)

99

Figura 4 8- Impedancia del conjunto sensor y resistencia de carga (1016 MΩ ) vista desde sus terminales de salida En la figura se muestran ademaacutes los ajustes obtenidos para de las ecuaciones (42) y (43)

Graacuteficamente la fase nula corresponde a una frecuencia de 12573 Hz

mientras que el valor obtenido por ajuste de la ecuacioacuten (42) es de 12570 Hz Debe observarse que al haber utilizado una resistencia de carga alta la aproximacioacuten dada por la ecuacioacuten (42) es vaacutelida hasta unos 5 Hz A partir de esta frecuencia el error en fase comienza a ser apreciable

Por ajuste de la ecuacioacuten (42) a los datos medidos hemos obtenido todos los

paraacutemetros del sensor y que se relacionan en la tabla 4I

Paraacutemetro Valor Error Error Rel Cte Transduccioacuten G (Voltms) 266 plusmn1 05 Resistencia interna Ri (Ω ) 5458 plusmn8 01 Autoinductancia L (henrios) 35 plusmn01 34 Amort Circ abierto ξo 0203 plusmn0003 14 Frec Propia fo (Hz) 1257 plusmn0005 04

Tabla 4 I- Valores de los paraacutemetros del sensor Mark L4-C obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (42) a partir de los datos medidos de impedancia (figura 48)

El error en la estimacioacuten de la autoinductancia es elevado debido a que su

efecto soacutelo se manifiesta apreciablemente a muy altas frecuencias y difiere ampliamente de su valor nominal de 605 henrios

100

433 MEDIDA DEL AMORTIGUAMIENTO

Mitronovas y Wielandt (1975) Alguacil (1986) y Rodgers et al (1995) entre

otros utilizan la inyeccioacuten de pulsos de corriente por la bobina principal para la medida de la frecuencia propia y el amortiguamiento

Alguacil (1986) sentildeala que la respuesta al escaloacuten para un sistema con pequentildeo

amortiguamiento (resistencia de carga elevada) no difiere si se toma en cuenta la autoinduccioacuten o no Ademaacutes para sistemas con poco amortiguamiento se produciraacuten oscilaciones apreciables que permiten medir con mayor exactitud la frecuencia propia

La respuesta a un escaloacuten podemos obtenerla a partir de la funcioacuten de

transferencia dada por la ecuacioacuten (26) obteniendo

)1sin(1

)( 2

2teaGtu o

t

o

e o ξωξω

ξω minusminus

= minus (44)

donde ldquoGerdquo es la transductancia efectiva ldquoardquo la aceleracioacuten equivalente producida por el escaloacuten y ldquoξrdquo el amortiguamiento efectivo

Si llamamos ldquo∆trdquo a la diferencia de tiempo entre los instantes en que la

respuesta cruza por cero en el mismo sentido y siendo ldquoDrdquo el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos consecutivos obtenemos

2

222

22

22

)()2()2(

tDD

D

o ∆+

=

+=

πω

πξ

(45)

En caso de que el amortiguamiento sea 07 o mayor es difiacutecil medir el decremento logariacutetmico entre dos maacuteximos y se puede realizar entre un maacuteximo y un miacutenimo sin maacutes que sustituir en la ecuacioacuten (45) el teacutermino ldquo2πrdquo por ldquoπrdquo (Alguacil 1986)

Siguiendo este procedimiento y utilizando el esquema indicado por Rodgers et

al (1995) hemos registrado la respuesta en el caso de una resistencia de carga de 6804KΩ (figura 49)

La estimacioacuten del amortiguamiento y de la frecuencia propia a partir de las

ecuaciones (45) presentan el inconveniente de que la presencia de ruido dificulta las medidas tanto de los cruces por cero como del decremento logariacutetmico Por ello se ha realizado un ajuste de la ecuacioacuten (44) por miacutenimos cuadrados una vez linealizada

Debemos considerar que incluso en ausencia de ruido la resolucioacuten temporal

se encuentra limitada por el periodo entre muestras (ldquoTsrdquo) aunque podemos mejorarla por interpolacioacuten de los datos en las proximidades de los cruce por cero

101

0 05 1 15 2 25 3 35 4-1500

-1000

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Tiempo (segundos)

Cue

ntas

dig

itale

sRESPUESTA A UN ESCALON

Datos ObservadosAjuste ec (44)

D = 17344

08272 s

Mo

Figura 4 9- Respuesta al escaloacuten del sensor Mark L4-C con una resistencia de carga de 6804 KΩ straacutendose el ajuste de la ecuacioacuten (44) y la medida del decremento logariacutetmico y el intervalo entre dos

cruces por cero de igual sentido consecutivos

Debido a que el instante en que se produce el escaloacuten presenta la misma incertidumbre temporal (ldquoTsrdquo) hemos modificado la ecuacioacuten (44) introduciendo este paraacutemetro como una de las incoacutegnitas a determinar

Partiendo de los valores nominales hemos iterado el ajuste por miacutenimos

cuadrados de la ecuacioacuten (44) linealizada hasta alcanzar el miacutenimo error cuadraacutetico medio Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 4II

fo ξef toEc (45) 12541 02661 05000 Ec (44) 12540plusmn00001 02661plusmn00001 04983plusmn00001

Tabla 4 II- Valores obtenidos para el amortiguamiento efectivo y la frecuencia propia por ajuste de la ecuacioacuten (44) y por medida del intervalo entre cruces por cero y del decremento logariacutetmico El

paraacutemetro ldquotordquo indica el instante en que se produce el escaloacuten y como era de esperar difiere del valor teoacuterico en menos de un intervalo entre muestras ldquoTsrdquo

Debemos observar que el error en la medida del intervalo entre los cruces por

cero de un intervalo de muestreo (001 segundo) se traduce en un error del orden de 005 Hz en la estimacioacuten de la frecuencia propia Adicionalmente hay que antildeadir el error debido a la estimacioacuten del decremento logariacutetmico por ello este procedimiento por medida directa no es aconsejable obtenieacutendose mejores resultados mediante el ajuste de la respuesta

102

434 MEDIDA DE LA TRANSDUCTANCIA

Aunque teoacutericamente podemos calcular el valor de la constante de transduccioacuten

y del amortiguamiento a circuito abierto a partir de los resultados obtenidos (Rodgers et al 1995) es preferible utilizar el meacutetodo propuesto por Mitronovas y Wielandt (1975) para obtener una mejor precisioacuten

))(()( icoefice RRRRK +minus=+= ξξξ (46)

donde ldquoξerdquo es el amortiguamiento eleacutectrico ldquoξefrdquo el amortiguamiento efectivo y ldquoKrdquo una constante proporcional al cuadrado de la transductancia

Alguacil (1986) utiliza un procedimiento similar efectuando una regresioacuten

lineal de la ecuacioacuten del amortiguamiento efectivo sobre los valores obtenidos para diversas resistencias de carga

)(2

2

icooef RRM

G+

+=ω

ξξ (47)

En la figura 410 se muestran los resultados del ajuste de esta ecuacioacuten

Figura 4 10- Medida de la constante de transduccioacuten y del amortiguamiento mecaacutenico (a circuitoabierto) por ajuste de la ecuacioacuten (47)

El amortiguamiento a circuito abierto obtenido por este meacutetodo es de 0200 plusmn 0002 (09) algo maacutes impreciso que el obtenido en el punto 432 mientras que la constante de transduccioacuten es de 2676 plusmn 07 Vms (026)

103

435 MEDIDA DE LA AMPLIFICACION

Una vez determinadas todas las constantes del sensor soacutelo nos resta medir con

precisioacuten la amplificacioacuten del sistema preamplificador para poder determinar la respuesta total del sistema (ecuacioacuten (221) o su versioacuten simplificada (222))

Para ello hemos estimado su respuesta por comparacioacuten de las sentildeales

sinusoidales de entrada y salida del circuito preamplificador y filtro antialiasing Los resultados se indican en la tabla 4III

Ganancia seleccionable Frec Corte (Hz) Amortiguamiento

9706 31323 101111 80004plusmn003 12plusmn04 Tabla 4 III- Paraacutemetros de respuesta del circuito preamplificador incluyendo el filtro antialiasing

(ecuaciones (215) y (220))

Para los valores de ganancia soacutelo se han representado las cifras significativas

siendo el error inferior a 0001 en todos los casos Como puede apreciarse el amortiguamiento presenta un gran error debido a que las medidas se han efectuado a frecuencias mucho maacutes bajas a la de corte del filtro

436 RESPUESTA DEL SENSOR CON IMPEDANCIA DE CARGA

A partir de los paraacutemetros estimados en los puntos anteriores podemos generar

la respuesta del sensor cuando se conecta a su salida la impedancia de carga (RC serie) utilizando la ecuacioacuten (212)

En la figura 411 se muestran las respuestas a partir de los datos obtenidos por

ajuste de la frecuencia propia (punto 432) y la correspondiente si utilizamos los resultados de la medida del amortiguamiento (punto 433) y de la transductancia (punto 434)

La diferencia maacutexima obtenida entre ambas es de 013 dB en amplitud y de

062 grados en fase Por tanto la eleccioacuten del meacutetodo de calibracioacuten no es criacutetica Aunque efectuar ambos procedimientos aumenta el nuacutemero de pruebas en el

laboratorio si elegimos los paraacutemetros con menor error obtendremos una respuesta maacutes exacta (ver figura 411) aunque las diferencias entre todas ellas son muy pequentildeas

Se observa la existencia de una pequentildea resonancia en 1418 Hz (calculada a

partir del anaacutelisis de los polos y ceros obtenidos) no prevista en el disentildeo original (punto 255) y que la frecuencia de corte es de 0868 Hz algo superior a la de disentildeo de 064 Hz Este hecho se debe en gran medida a la alta frecuencia propia del sensor mucho mayor (25) que la nominal de 1 Hz

Para este sensor la impedancia de carga (RC serie) produce un aumento del

ancho de banda en algo maacutes del 30

104

44

bc

p

Figura 4 11- Respuesta del sensor de prueba con impedancia de carga RC serie utilizando diversosvalores de los paraacutemetros

La ecuacioacuten utilizada (212) en la estimacioacuten de la respuesta puede ser

aproximada por sus polos dominantes En la tabla 4IV se muestran la ganancia y los polos y ceros obtenido para el caso de utilizar los paraacutemetros con menor error

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-17067 (plusmn 001) (-73093 e5)

0 (doble) -51 (plusmn 01)

-495 (plusmn 006) -3177 (plusmn 0003) plusmn 556 (plusmn008) j

-42827 (plusmn01)

Tabla 4 IV- Ganancia polos y ceros de la respuesta del sensor con impedancia de carga El polo indicado con asterisco puede despreciarse por estar mucho maacutes alejado del eje imaginario que los polos dominantes (en caso de que no se desprecie para el

caacutelculo de la respuesta se debe utilizar la ganancia indicada entre pareacutentesis y con un asterisco)

LA BOBINA DE CALIBRACION La determinacioacuten de la respuesta por inyeccioacuten de sentildeales armoacutenicas a traveacutes de la

obina de calibracioacuten ha sido utilizado entre otros por Giner et al (1992) para la alibracioacuten de la red de microsismicidad de Alicante

Kim y Ekstroumlm (1996) estiman la respuesta por inversioacuten del transitorio producido

or la inyeccioacuten de pulsos por esta bobina auxiliar

105

Alguacil (1986) sentildeala que el acoplamiento entre las bobinas principal y auxiliar

induce a errores en la respuesta del sistema Steck y Prothero (1989) proponen su utilizacioacuten en la calibracioacuten por medio de

inyeccioacuten de sentildeales binarias aleatorias pero corrigiendo la respuesta por el mencionado acoplamiento

Nosotros hemos seguido el procedimiento indicado por Giner et al (1992) pero

corrigiendo la respuesta obtenida por las medidas del efecto de acoplamiento realizadas previamente

Los resultados mostrados en la figura 412 indican un decaimiento de la respuesta a

partir de unos 12 Hz no siendo corregido totalmente por las medidas del acoplamiento entre bobinas en parte debido a que han sido realizadas con el sensor invertido (masa bloqueada fuera de su posicioacuten de reposo)

Por otro lado el uso de la bobina de calibracioacuten presenta el inconveniente de que

debemos suponer conocida la constante de transduccioacuten de esta bobina lo que puede llevar a resultados poco exactos

Sobre los datos corregidos por acoplamiento entre bobinas hemos ajustado una

funcioacuten de transferencia (ecuacioacuten (213)) con tres polos (uno real y dos complejos conjugados) y tres ceros reales (uno doble en el origen y otro sobre el eje real negativo) Los resultados se muestran en la tabla 4V

au

Figura 4 12- Respuesta observada del sensor con impedancia RC serie de carga utilizando la bobina xiliar Se muestran los valores medidos para el acoplamiento entre bobinas la respuesta observada y la

corregida y la respuesta estimada por ajuste de la ecuacioacuten (213)

106

GANANCIA (Vms-1) CEROS POLOS

-132 (plusmn 2) 0 (doble) -27 (plusmn 2) -343 (plusmn 02) -32 (plusmn 02) plusmn 55 (plusmn 01) j

Tabla 4 V - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la ecuacioacuten (213) a los datos corregidos por el acoplamiento entre la bobina auxiliar y

principal La frecuencia de corte para este sensor incluyendo la impedancia de carga es de

0868 Hz algo mayor a la esperada (0648 Hz) tomando los valores nominales Esto se debe a la que la frecuencia propia del sensor es como hemos visto del orden del 25 superior a la nominal de 1 Hz

Asiacute mismo se observa una ligera resonancia en 1426 Hz (calculada a partir del

anaacutelisis de polos y ceros) con una ganancia de unos 3 dB mayor que la correspondiente para altas frecuencias

45 LA CALIBRACION EMPIRICA La calibracioacuten empiacuterica no presupone ninguacuten modelo para la respuesta del

instrumento sino que uacutenicamente presupone que el sistema es causal lineal e invariante en el tiempo o al menos invariante en el tiempo que dura la calibracioacuten

Para los sistemas lineales e invariantes en el tiempo la funcioacuten de transferencia viene

determinada por la relacioacuten de la transformada de Laplace de la salida (funcioacuten respuesta) a la correspondiente de la entrada (funcioacuten excitadora) bajo la suposicioacuten de que todas las condiciones iniciales son cero (Ogata 1980)

El principal problema al que nos enfrentamos para efectuar la calibracioacuten empiacuterica

es por tanto el conocimiento preciso de la sentildeal de entrada (velocidad del suelo) Pavlis y Vernon (1994) desarrollan una teacutecnica de calibracioacuten por comparacioacuten de

los datos de ruido siacutesmico registrados por dos sensores suficientemente proacuteximos siendo conocida la respuesta de uno de ellos y que describimos a continuacioacuten

El espectro de un sismograma ldquosi(t)rdquo registrado por el instrumento ldquoirdquo se relaciona

con el la velocidad del suelo ldquoe(t)rdquo mediante la siguiente ecuacioacuten

)()()()( ωωωω EATS iii sdotsdot= (48)

donde ldquoTirdquo es la respuesta en velocidad del sismoacutemetro ldquoirdquo ldquoAirdquo es la correspondiente del sistema AD y ldquoErdquo es el movimiento (velocidad) real del suelo

Si dos sensores se situacutean muy proacuteximos para poder suponer que el movimiento del

suelo es el mismo para ambos la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos es

)()()()(

)()()(

12

21

2

1

ωωωω

ωωω

ASAS

TTZ

sdotsdot

== (49)

Si del instrumento ldquo2rdquo conocemos la respuesta podremos obtener la del otro por

107

)()()( 21 ωωω TZT sdot= (410)

que es independiente de la sentildeal ldquoErdquo que se utilice Pavlis y Vernon (1994) obtienen buenos resultados tomando como sentildeal el ruido

siacutesmico y sentildealan los principales problemas para la estimacioacuten de la respuesta del instrumento que se desea calibrar

El primer problema que nos podemos encontrar es la componente DC debida al

efectos de los amplificadores y al convertidor AD La forma maacutes sencilla de eliminarla es simplemente restando la media del registro pero debe tenerse presente que la longitud de cada ventana debe ser mucho mayor que el periodo maacutes grande que podamos registrar (en el caso de sensores de banda ancha STS2 es de 100 segundos)

El segundo problema se refiere a la estimacioacuten de los espectros de la sentildeal El factor

maacutes criacutetico es la ventana elegida para su estimacioacuten Pavlis y Vernon (1994) utilizan una ventana ldquo4πrdquo con forma de campana La eleccioacuten de este tipo de ventana se debe a que proporciona una caiacuteda aproximada de 100 dB fuera de su ancho de banda

Finalmente el tercer gran problema se refiere a la estimacioacuten de la respuesta entre

ambos instrumentos (ecuacioacuten (49)) En primera aproximacioacuten podriacuteamos estimarla efectuando la media de los espectros obtenidos para cada una de las ventanas Sin embargo es preferible efectuar una media ponderada para reducir los efectos de espuacutereos en los datos

sum

sum

=

=

sdot= M

jj

M

jjj

w

ZwZ

1

1)(

)(ˆω

ω (411)

donde los coeficientes ldquowjrdquo son los pesos asignados a la estimacioacuten ldquojrdquo

Pavlis y Vernon (1994) utilizan el siguiente estimador robusto de forma iterativa

(hasta tres veces consecutivas)

bull Inicialmente estiman la respuesta entre ambos instrumentos como la mediana de las partes reales e imaginarias

bull En la estimacioacuten de los coeficientes soacutelo se considera el moacutedulo de los

residuos )(ˆ)()( ωωω jjj ZZr minus=

bull Consideran como escala de error del proceso la distancia intercuantil dada

por 44

3 NN rrSIQ minus= Es decir entre el 75 y el 25 de la distribucioacuten de los residuos

bull Finalmente estiman los pesos de la ecuacioacuten (411) mediante la siguiente

foacutermula

108

)(242

)exp(

34

)(

LnLnSddrx

ew

IQIQ

IQjj

xj

j

minus===

minus= minus

σσ

αα

(412)

siendo ldquoαrdquo el Neacutesimos cuantil de la distrubucioacuten de Rayleigh )2(2 NLn

Siguiendo esta teacutecnica hemos situado el sensor de corto periodo a calibrar junto al

ldquoStreckeisen STS-2rdquo (a unos 75 cm) de la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo cuya respuesta se conoce con precisioacuten Si tenemos presente ademaacutes que la respuesta de los instrumentos de banda ancha presentan una respuesta plana en un mayor ancho de banda que los de corto periodo podemos estimar el movimiento del suelo por inversioacuten de su registro y por tanto conocer la entrada (funcioacuten excitadora) para el sistema de corto periodo

El cuadrado de la magnitud de la coherencia (MathWorks 2000) entre dos sentildeales

viene dada por

)()()(

2211

212

12 ωωωSS

SC

sdot= (413)

donde ldquoS12rdquo es la densidad espectral cruzada y ldquoC12rdquo es un nuacutemero (entre 0 y 1) que proporciona una medida de la correlacioacuten entre las dos sentildeales a la frecuencia angular ldquoωrdquo

Esta definicioacuten difiere de la utilizada por Pavlis y Vernon (1994) para estimar la

bondad del procedimiento

xx

rrxx

SSS minus

=2γ (414)

donde ldquoSxxrdquo y ldquoSrrrdquo son las potencias de la salida y de los residuos respectivamente

Como hemos mencionado la misioacuten de los pesos de la ecuacioacuten (411) es la de

reducir el efecto de espuacutereos en los datos Si alguno de los registros contiene alguacuten espuacutereo eacuteste afectaraacute a la estimacioacuten de su espectro y por tanto a la correspondiente respuesta entre ambos instrumentos Pero en este caso la coherencia definida por la ecuacioacuten (413) entre ambos disminuiraacute

Pazos y Alguacil (2000) aplicaron la coherencia dada por la ecuacioacuten (413) como

funcioacuten de peso para calibrar las estaciones de corto periodo de la red ROA obteniendo respuestas con el mismo orden de precisioacuten que utilizando los pesos descritos en Pavlis y Vernon (1994)

Los resultados obtenidos por ambos meacutetodos utilizando los datos de ruido

registrados durante maacutes de 2 horas se muestran en la figura 413 El ajuste de la respuesta se realizoacute siguiendo el meacutetodo de Pazos y Alguacil (2000) sobre los datos con una coherencia mayor del 90

109

0

10

20

30

40

50CALIBRACION EMPIRICA

Vm

s-1 (

dB)

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Pavlis y Vernon (1994)Pazos y A lguacil (2000)Respues ta es timada Filtros FIR

Interferencias iquest

Figura 4 14- Respuesta observada por comparacioacuten de los registros de ruido siacutesmico entre la estacioacuten de Banda Ancha ldquoSFSrdquo y el sistema desarrollado siguiendo el meacutetodo descrito por Pavlis y Vernon (1994) y el propuesto por Pazos y Alguacil (2000) Se muestra ademaacutes la respuesta estimada por ajuste de una funcioacuten de transferencia con tres ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejos conjugados)

En la figura 414 se muestra la coherencia estimada por la ecuacioacuten (413) para uno de los

registros de ruido utilizados

1 0- 1

1 00

1 01

0 3

0 4

0 5

0 6

0 7

0 8

0 9

1

F r e c u e n c ia ( H z )

Coh

eren

cia

Figura 4 13- Coherencia (ecuacioacuten 413) de uno de los registros de ruido utilizados en la estimacioacuten (ecuacioacuten 411)de la respuesta entre ambos instrumentos (corto periodo y STS2)

110

Como se aprecia en la figura la coherencia es superior al 90 en la banda que se

extiende desde 03 hasta algo maacutes de 15 Hz Pavlis y Vernon (1994) obtienen una mejor coherencia a altas frecuencias al

comparar el ruido registrado por los sensores GS-13 y L-28 pero debemos recordar que utilizan una definicioacuten diferente (ecuacioacuten 414) Sin embargo al comparar dos sensores horizontales L-28 con una separacioacuten de un metro (similar a la utilizada en nuestro experimento) obtienen una coherencia muy baja para las altas frecuencias

Los resultados del ajuste de una funcioacuten de transferencia de tercer orden con tres

ceros (uno doble en el origen) y tres polos (uno real y dos complejo conjugados) se muestran en la tabla 4VI

GANANCIA(V(ms-1) CEROS POLOS

-1349 (plusmn 03) 0 (doble) -144 (plusmn 017) -1931 (plusmn 003) -34 (plusmn 014) plusmn 542 j (plusmn 007)

Tabla 4 VI - Ganancia polos y ceros obtenidos por ajuste de la una funcioacuten de transferencia de tercer orden

Como ya mencionamos para frecuencias inferiores a 03 Hz y para las superiores a

15 Hz los registros de ruido no presentan una alta coherencia A bajas frecuencias el ruido del sensor (punto 210) es el causante de la peacuterdida de coherencia mientras que a alta frecuencia (a partir de unos 40 Hz) se debe a la actuacioacuten de los filtros FIR de los sistema de adquisicioacuten (tanto del Quanterra de la estacioacuten de banda ancha como de los filtros FIR del CS5322) Adicionalmente se observa una pequentildea interferencia en torno a 25 Hz debido a la fuente de alimentacioacuten (onda rectificada) ya que en estos experimentos no se utilizaron bateriacuteas

Pavlis y Vernon (1994) observan tambieacuten desacuerdo entre las respuestas teoacuterica y

la observada a partir de unos 10 Hz atribuyeacutendolo a un efecto de distinto acoplamiento mecaacutenico y tal vez a influencia de modos propios de vibracioacuten del pilar Creemos que estos efectos requeririacutean un estudio maacutes en detalle

En la figura se observa al igual que en los meacutetodos anteriores una resonancia en

1418 Hz mientras que la frecuencia de corte es de 0858 Hz

46 COMPARACIOacuteN DE RESULTADOS Y DE LOS REGISTROS En los puntos anteriores hemos discutido varios meacutetodos de calibracioacuten del sensor

La calibracioacuten parameacutetrica proporciona resultados precisos pero requiere la utilizacioacuten de amplio material de laboratorio y numerosas pruebas La utilizacioacuten de la bobina auxiliar precisa corregir por el efecto de acoplamiento entre bobinas pero para estimarlo debemos bloquear la masa invirtiendo el sensor por lo que las correcciones a altas frecuencias se subestiman Finalmente el meacutetodo empiacuterico uacutenicamente requiere disponer de un sensor bien calibrado pero presenta la limitacioacuten de que la respuesta se subestima a partir de 10 oacute 15 Hz por falta de coherencia entre ambas salidas

111

En la figura 415 se representan las respuestas obtenidas por los tres meacutetodos descritos En el caso de la respuesta parameacutetrica se representa uacutenicamente la correspondiente a los paraacutemetros obtenidos con menor error

obsmanla d

calideb

perde con

resoaux

la b

0

10

20

30

40

50RESPUESTAS OBTENIDAS

Vm

s-1 (

dB)

Respues ta para el s ismo de SanlucarBobina AuxiliarCalibracion EmpiricaCalibracion Parametrica

10-1

100

101

-180

-135

-90

-45

0

Frecuecnia (Hz)

Fase

(gra

dos)

Figura 4 15- Comparacioacuten de la respuesta parameacutetrica con la empiacuterica y la obtenida por medio de labobina de calibracioacuten Se presenta la respuesta en amplitud estimada a partir del sismo de Sanluacutecar de

Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 mb=37

Al comparar las respuestas instrumentales correspondientes a los tres meacutetodos

ervamos que para frecuencias superiores a la resonancia la respuesta parameacutetrica se tiene por encima de las otras dos en el orden de tres decibelios Algo menos acusada es iferencia en fase que se mantiene siempre inferior a seis grados

Por otro lado la respuesta empiacuterica es similar a la obtenida utilizando la bobina de

bracioacuten Las diferencias en amplitud son inferiores a 05 dB y en fase se mantienen por ajo de 4 grados

Los tres meacutetodos presentan praacutecticamente los mismos polos complejos conjugados

o hay grandes diferencias en la ubicacioacuten del polo real y el cero real no nulo En el caso la calibracioacuten parameacutetrica existe una cancelacioacuten praacutectica mientras que esta sideracioacuten no puede efectuarse en los otros dos meacutetodos

Tanto la calibracioacuten parameacutetrica como la empiacuterica presentan una frecuencia de

nancia de 1418 Hz siendo algo mayor (1426 Hz) en el caso de uso de la bobina iliar

La frecuencia de corte es del orden de 086 Hz en los tres casos (0868 en el caso de

obina auxiliar y la calibracioacuten parameacutetrica y 0858 Hz para la empiacuterica)

112

En la figura se presenta ademaacutes la estimacioacuten de la respuesta instrumental a partir de los registros de un sismo de Sanluacutecar de Barrameda Para este caso la fuente siacutesmica se encuentra a unos 40 km de distancia por lo que ambos sensores se pueden considerar situados en el mismo punto Como se aprecia la calibracioacuten empiacuterica presenta un mejor acuerdo con esta estimacioacuten por lo que la consideramos maacutes realista

La utilizacioacuten de la bobina auxiliar situacutea el polo y el cero real (no nulo) en posiciones

claramente diferentes a la empiacuterica pero las diferencias en las respuestas (tanto en fase como en amplitud) es pequentildea pudiendo ser utilizado como procedimiento alternativo

Por otro lado los paraacutemetros obtenidos mediante las teacutecnicas parameacutetricas son muy

precisos a excepcioacuten de la autoinductancia pero se calculan sin que el sensor se cargue con la impedancia ldquoRC serierdquo La respuesta teoacuterica con el sensor cargado con la impedancia RC serie parece no ajustarse a las estimaciones calculadas sobre datos reales El modelo utilizado carece de capacidades paraacutesitas que estariacutean en serie con la impedancia de carga disminuyendo la parte capacitiva efectiva Aunque no se muestra en la figura hemos simulado la respuesta parameacutetrica pero con una capacidad menor (135 microF ) coincidiendo praacutecticamente con la respuesta empiacuterica errores inferiores a 05 dB en amplitud y a 2ordm en fase

El hecho de que el modelo no contemple esta posible capacidad paraacutesita podriacutea

justificar el pequentildeo valor obtenido para la autoinductancia que por otra parte se encuentra mal determinada debido a que su efecto se aprecia principalmente a muy alta frecuencia

-1

0

1x 10

4 SISMO DE SANLUCAR DE BARRAMEDA DEL 18072003

SFS

(VBB

)

-4

-2

0

2

4x 10

4

RC

ser

ie

20 40 60 80 100 120 140-1000

0

1000

T iem po en segundos

SFS

(CP)

Figura 4 16- Registros filtrados paso bajo (12 Hz) del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del diacutea 18 de Julio de 2003 a las 21232150 horas UTC mb=37 En la parte superior se muestra el registro de la estacioacuten de Banda Ancha SFS en el centro el correspondiente al sistema descrito en esta tesis y en la parte inferior el registro de la estacioacuten de corto periodo SFS situada a unos 25 metros de las anteriores El eje de ordenadas

muestra el nuacutemero de cuentas digitales

113

Finalmente en la figura 416 se muestran los registros filtrados paso bajo (12 Hz)

del sismo de Sanluacutecar de Barrameda del 18 de Julio de 2003 a las 212321 y mb=37 El registro del sistema desarrollado (RC serie) presenta el mayor nuacutemero de cuentas

debido a la amplificacioacuten seleccionada (1905 para el preamplificador y 156 del fitro antialiasing) En el caso de la estacioacuten de corto periodo la amplificacioacuten es de 1062 pero la conversioacuten a digital es de 12 bits

El registro del corto periodo aparece cortado debido a que el algoritmo de deteccioacuten

utilizado por la red de corto periodo subestimoacute el tiempo de coda

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seismographs using a Maxwell Bridgerdquo BSSA Vol 60 Nordm 6 pp 2015-2022

115

116

CAPITULO 5

TRANSFORMADAS INTEGRALES FOURIER Y WAVELET

51Introduccioacuten 118 52 La transformada de Fourier (FT) 118

521 La transformada discreta de Fourier (DFT) 119 522 Divisioacuten de la ldquoDFTrdquo en ventanas temporales (STFT) 120 523 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 121

53 La transformada wavelet (WT) 122

531 La transformada discreta wavelet (DWT) 124 532 Descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia 127 533 Diagramas en aacuterbol (Wavelet Packets) 129

54 Aplicacioacuten a los registros siacutesmicos 130 55 Bibliografiacutea 132

117

51 INTRODUCCION Una sentildeal analoacutegica es una representacioacuten de una magnitud fiacutesica variable mediante

una variable eleacutectrica Una sentildeal digital es asimismo otra representacioacuten del mismo objeto mediante una serie numeacuterica que puede ser representada en diversos dominios dependiendo de las caracteriacutesticas que deseemos estudiar o el tratamiento que convenga hacer

Las transformadas integrales transforman una sentildeal temporal ldquof(t)rdquo a un nuevo

dominio generalmente al plano de la frecuencia ldquoF(w)rdquo En este dominio podemos analizar el contenido espectral de la sentildeal y caracterizarla en funcioacuten de la frecuencia Muchas ecuaciones diferenciales que describen la respuesta dinaacutemica de sistemas por ejemplo se transforman en el dominio de la frecuencia en ecuaciones algebraicas

La transformada de Fourier ha sido es y continuaraacute siendo una de las herramientas

maacutes ampliamente utilizadas para representar las sentildeales estacionarias en el plano de la frecuencia (Mallat 1998) Asiacute una sentildeal sinusoidal representada en el plano de Fourier queda perfectamente definida por un uacutenico coeficiente complejo ldquoArdquo correspondiente al vector base ldquoδ(f-fo)rdquo donde ldquofordquo es la frecuencia de la sentildeal

Pero debemos observar que lo que maacutes nos llama la atencioacuten son las sentildeales

transitorias el claxon de un camioacuten que suene repentinamente sobresalta nuestros sentidos mientras que el continuo y monoacutetono ruido de un motor pronto es olvidado sin que le prestemos la mayor atencioacuten De hecho son estas sentildeales transitorias o las variaciones temporales de sentildeales casi-estacionarias las que aportan maacutes informacioacuten

Las sentildeales siacutesmicas de los terremotos son altamente no-estacionarias De la propia

definicioacuten de la transformada de Fourier no se puede obtener ninguna informacioacuten sobre la evolucioacuten de las caracteriacutesticas espectrales o la posible ocurrencia de un evento localizado en el tiempo (Flandrin 1987)

La transformada integral ldquoidealrdquo seriacutea aquella que de informacioacuten puntual de la sentildeal

sobre su contenido espectral en cada instante pero sabemos que tal transformada no puede existir debido al principio de incertidumbre de Heisenberg (una discusioacuten detallada puede encontrarse en Mallat 1998)

La transformada wavelet es una buena aproximacioacuten en este sentido ya que

proporciona informacioacuten simultaacutenea en ambos dominios tanto en el temporal como en el de la frecuencia

Revisaremos en este capiacutetulo las principales transformadas integrales maacutes

comuacutenmente utilizadas en el campo de la sismologiacutea poniendo especial eacutenfasis en la forma en que cada una descompone el plano tiempo-frecuencia es decir las propiedades de localizacioacuten temporal y en frecuencia que cada representacioacuten proporciona

52 LA TRANSFORMADA DE FOURIER

En 1807 Fourier presenta su desarrollo en serie de cualquier sentildeal perioacutedica teniendo un gran impacto en el anaacutelisis matemaacutetico en la fiacutesica y en el campo de la

118

ingenieriacutea Posteriormente se generaliza esta transformada a sentildeales no perioacutedicas surgiendo la transformada de Fourier y su inversa definidas de la siguiente forma

int

intinfin

infinminus

infin

infinminus

minus

=

=

dwewFtf

dtetfwF

iwt

iwt

)(21)(

)()(

π

(51)

La transformada ldquoF(w)rdquo representa la sentildeal en el plano de la frecuencia donde las

funciones base son senos y cosenos (exponencial compleja) sin proporcionar informacioacuten temporal (duracioacuten infinita de las funciones base) mientras que la representacioacuten ldquof(t)rdquo en la base eucliacutedea (cuyas funciones base son deltas de Dirac) localiza de forma precisa en el tiempo pero no da informacioacuten sobre la frecuencia

Esta transformacioacuten presenta numerosas e interesantes propiedades ampliamente

conocidas (pe Hernando Raacutebanos 1982 Papoulis 1986 Scherbaum 1996 Mallat 1998) por lo que las omitiremos

521 LA TRANSFORMADA DISCRETA DE FOURIER (DFT)

Los registros digitales se encuentran formados por una secuencia de N

muestras tomadas a intervalos regulares separados en T=1fm (siendo fm la frecuencia de muestreo) Desde el punto de vista del Aacutelgebra esta secuencia se puede considerar como un vector del espacio ZN y su descripcioacuten en la base eucliacutedea toma la siguiente expresioacuten

summinus

=

partsdot=minus=1

0][][]1[]1[]0[][

N

nnnfNfffnf

rr (52)

donde son las muestras de la sentildeal tomadas a intervalos regulares ldquonTrdquo (0 le n lt N)

)(][ nTfnf =

En esta representacioacuten cada coeficiente queda perfectamente localizado en el

tiempo lo que permite datar con precisioacuten las llegadas de las diversas ondas hecho esencial pe para obtener buenas localizaciones hipocentrales

Al igual que para el caso de sentildeales continuas para conocer las propiedades

espectrales de la sentildeal es usual la utilizacioacuten de la bien conocida transformada discreta de Fourier (DFT normalmente mediante el algoritmo de su transformada raacutepida FFT) representando la sentildeal en el plano de la frecuencia Las ecuaciones de transformacioacuten podemos encontrarlas en numerosos textos y salvo diferencias en los factores de normalizacioacuten (escala) vienen dadas por

NnekFN

nf

NkenfkF

N

k

ni

N

n

ni

Nk

Nk

ltlesdot=

ltlesdot=

sum

summinus

=

minus

=

minus

0][ˆ1][

0][][ˆ

1

0

1

0

2

2

π

π

(53)

En este plano las coordenadas del vector transformado proporcionan informacioacuten precisa sobre el contenido en frecuencia de la sentildeal (localizacioacuten en

][ˆ kF

119

frecuencia) pero como vemos en el caacutelculo de cada uno de sus coeficientes interviene toda la secuencia (el sumatorio se extiende para todos los valores de ldquonrdquo) Por ello cualquier propiedad estacionaria de la sentildeal quedaraacute bien descrita por la DFT

522 DIVISION DE LA ldquoDFTrdquo EN VENTANAS TEMPORALES (STFT)

Cuando la sentildeal es no-estacionaria (como sucede en sismologiacutea) su

representacioacuten en la base eucliacutedea o en la de Fourier pueden ser no adecuadas en tanto que no describen la evolucioacuten de sus propiedades espectrales en el tiempo

Una de las teacutecnicas utilizadas para estimar esta variacioacuten es el empleo de la

DFT sobre una secuencia de ventanas (elegidas simeacutetricas y generalmente normalizadas) que se desplazan a lo largo de la duracioacuten del registro Sin embargo la eleccioacuten de la longitud de la ventana es a menudo problemaacutetica Una ventana corta implica buena resolucioacuten temporal pero puede ocultar las componentes de mayor periodo mientras que una ventana demasiado larga supone una resolucioacuten en frecuencia muy precisa a expensas de aumentar la incertidumbre temporal

La eleccioacuten de la forma de la ventana tambieacuten es un compromiso Una ventana

abrupta (tipo pulso rectangular) pesa por igual a todos los coeficientes pero presenta problemas de borde Una ventana de bordes suaves (figura 51) elimina el efecto de borde pero cada coeficiente tiene un peso diferente en funcioacuten de su posicioacuten relativa dentro de la ventana

Tra

Figura 5 1- Diversos tipos de ventanas (sin normalizar) de 100 puntos (muestras)

La ecuacioacuten que describe la transformacioacuten ldquoSTFTrdquo (Short Time Fourier

nsform) es

NnelmSmngN

nf

NlmemngnflmS

N

m

N

l

nif

N

n

nif

Nl

Nl

ltlesdotminus=

ltlesdotminussdot=

sum sum

summinus

=

minus

=

minus

=

minus

0][][1][

0][][][

1

0

1

0

1

0

2

2

π

π

(54)

120

donde g[n-m] es la funcioacuten peso (ventana elegida) que se desplaza a lo largo del eje temporal y de tamantildeo ldquoM lt Nrdquo por lo que soacutelo intervienen ldquoMrdquo elementos de f[n] en el caacutelculo de cada coeficiente Sf[ml]

523 DESCOMPOSICION DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

Como hemos ido mencionando cada tipo de representacioacuten presenta unas

propiedades de localizacioacuten diferentes es decir descomponen el plano tiempo-frecuencia de diversa forma Mallat (1998) utiliza los denominados ldquoaacutetomos de Gaborrdquo que son representados por cajas (rectaacutengulos de Heisenberg) similares a los descritos en el paacuterrafo anterior ilustrando la descomposicioacuten mediante el dibujo de unos pocos aacutetomos

En la figura 52 se muestran la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia

para cada una de las representaciones (eucliacutedea DFT y STFT) mediante la representacioacuten de la caja de Heisenberg de uno de los coeficientes

re

Figura 5 2- Representacioacuten de cajas de Heisenberg de un aacutetomo de Gabor en las diversas presentaciones para una secuencia de tamantildeo N En el eje de frecuencias el elemento ldquoN2+1rdquo

corresponde a la frecuencia de Nyquist y ldquoNrdquo a la frecuencia de muestreo

En la figura se representa la caja de Heisenberg correspondiente a los coeficientes ldquof[n]rdquo de la representacioacuten eucliacutedea ldquo rdquo de la representacioacuten en la DFT y ldquoS

][ˆ kFf[lm]rdquo en la STFT Ademaacutes se indican las dimensiones en funcioacuten del

tamantildeo del registro ldquoNrdquo de la ventana utilizada ldquoMrdquo de la frecuencia de muestreo ldquofmrdquo y de su inversa el periodo de muestreo ldquoTrdquo

121

De la figura deducimos que la representacioacuten eucliacutedea presenta maacutexima

localizacioacuten temporal pero sin resolucioacuten en frecuencia en el caso de la Transformada Discreta de Fourier (DFT) la situacioacuten se invierte (maacutexima localizacioacuten en frecuencia sin resolucioacuten temporal) y para la transformada STFT la situacioacuten es intermedia pudiendo aumentar la resolucioacuten en uno u otro sentido en funcioacuten del tamantildeo de la ventana elegida

Finalmente cabe indicar que soacutelo los coeficientes de las transformadas DFT y

STFT que localicen frecuencias inferiores a la de Nyquist son relevantes (los N2+1 primeros si N es par o los (N+1)2 primeros si N es impar) ya que al ser una sentildeal real la transformada es par en moacutedulo e impar en fase Es decir la maacutexima frecuencia de la que podemos obtener informacioacuten es la frecuencia de Nyquist (el desarrollo matemaacutetico podemos encontrarlo en numerosos textos como por ejemplo Papoulis 1986 Hernando Raacutebanos 1982)

53 LA TRANSFORMADA WAVELET (WT) La transformada wavelet continua (WT) de una sentildeal ldquof(t)rdquo con respecto a la funcioacuten

wavelet ldquoψ(t)rdquo viene determinada por

( )

int

int int

int

infin

infinminus

infin

infinminus

+

Ψ=

=

minusisinisin⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ minus

sdot=

0

2

0 21

)(

)(1)(

0)(1)(

dwww

C

adadbabW

Ctf

RaRbdta

bttfa

abW

abt

af

f

ψ

ψ

ψ

ψ

(55)

donde el asterisco indica complejo conjugado el paraacutemetro ldquoardquo define la escala y ldquobrdquo el tiempo y ldquoΨ(w)rdquo es la transformada de Fourier de la funcioacuten wavelet

Obseacutervese que si elegimos la ecuacioacuten anterior se convierte en la

transformada de Fourier tomando b=0 y siendo

itet =)(ψaw 1= por tanto la escala es

directamente proporcional al periodo Pero la funcioacuten wavelet debe cumplir entre otras dos condiciones tener energiacutea

finita (por tanto media nula) y desvanecerse en el tiempo Estas dos condiciones significan que la wavelet deberiacutea oscilar como una pequentildea onda por lo que las funciones seno y coseno de Fourier no son realmente wavelets (Meyer 1987)

Grossmann et al (1987) analizan las propiedades de localizacioacuten en tiempo y

frecuencia para esta transformacioacuten en el plano escala-tiempo si elegimos una funcioacuten ldquoψ(t)rdquo que se desvanece fuera de unos intervalos de tiempo (tmin a tmax) y de frecuencia determinados (wmin a wmax) Los resultados se esquematizan en la figura 53

122

Figura 5 3- Semiplano ldquoabrdquo (Escala-Tiempo) en el que representan esquemaacuteticamente la localizacioacuten temporal y en frecuencia por medio de zonas de influencia El semieje de la escala aumenta hacia abajo

Debemos observar que elegida adecuadamente la funcioacuten wavelet ldquoψ(t)rdquo (tambieacuten llamada ldquowavelet madrerdquo) la escala ldquoardquo es inversamente proporcional a la frecuencia angular ldquowrdquo (como el caso representado) Observemos que el intervalo temporal de influencia crece a medida que disminuye la frecuencia (la escala ldquoardquo aumenta) e inversamente un instante dado ldquotordquo presenta un cono de influencia que se ensancha con el periodo Por tanto la localizacioacuten temporal mejora al aumentar la frecuencia

En el campo de la transformada observamos que los puntos correspondientes a la

misma escala ldquoaordquo presentan influencia del un mismo intervalo (oo a

wa

w w maxmin ltlt )que aumenta al disminuir la escala (frecuencias altas) Asiacute mismo la franja en la que influye una determinada frecuencia (

oo ww

ww a maxmin ltlt ) disminuye a frecuencias altas (ldquoardquo pequentildeo)

En definitiva la localizacioacuten en frecuencia empeora a frecuencias altas Daubechies (1987) describe las analogiacuteas y las principales diferencias entre la STFT

y la WT Enfatiza el hecho de que mientras la envolvente de la STFT siempre es la misma (la forma de la ventana elegida) aunque variacutee ldquolrdquo la envolvente de la WT se estrecha al aumentar ldquoardquo Por tanto hay una marcada diferencia en las propiedades de localizacioacuten temporal (figura 54) Asiacute mismo sentildeala que al aumentar ldquoardquo empeora la resolucioacuten en frecuencia

123

Figura 5 4- Ejemplo de funciones utilizadas por la STFT y la WT A la izquierda las funciones base de Fourier con ventanas Hanning de 100 puntos para las frecuencias centrales de 5 y 13 Hz (frecuencia de

muestreo de 100 mps ldquo∆f=1 Hzrdquo) A la derecha la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies-6rdquo para frecuencias centrales similares (ldquo∆f=3675 y 125 Hz respectivamenterdquo)

531 LA TRANSFORMADA DISCRETA WAVELET (DWT)

En el campo discreto tanto la escala ldquoardquo como el factor de traslacioacuten temporal

ldquobrdquo se encuentran cuantizadas (a = 2j j=01J siendo J el nuacutemero total de escalas) (b = 2j m m = 0 1 N2j) La escala se cuantiza de forma exponencial y el factor de traslacioacuten uniformemente proporcional a la escala con objeto de que las cajas de Heisenberg cubran totalmente el plano tiempo-frecuencia

La funcioacuten wavelet (o madre wavelet) viene dada por (comparar con (55))

[ ]j

Nj

j

jjm mJj

tmnn2

1010

22

21

==

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛∆

minus= ψψ (56)

donde ldquoNrdquo es el nuacutemero de muestras ldquo∆trdquo el intervalo entre muestras y el factor de traslacioacuten es dependiente de la escala ldquojrdquo

Al haber limitado el factor de escala hasta un maacuteximo 2J para poder

describir la sentildeal es necesario introducir una nueva funcioacuten llamada ldquofuncioacuten de escala o padre wavelet φ(t)rdquo que de cuenta de la informacioacuten a escalas mayores (frecuencias bajas) y que viene determinada por la siguiente relacioacuten en el campo de la transformada de Fourier

intinfin

=1

22)(ˆ)(ˆ

adaaww ψφ (57)

donde el siacutembolo ldquo^rdquo representa la transformada de Fourier

124

Si la wavelet se disentildea apropiadamente la DWT puede ser calculada mediante un raacutepido algoritmo basado en un banco de filtros FIR (respuesta impulsiva finita) que sigue el esquema de la figura 55

Debe observarse que en cada etapa el nuacutemero de coeficientes de cada una de las salidas del banco de filtros se reduce a la mitad El filtro ldquohrdquo se encuentra asociado a la funcioacuten de escala mientras que el ldquogrdquo se asocia a la funcioacuten wavelet

Ademaacutes es posible una perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original

(transformada inversa) mediante un banco de filtros similar (figura 56)

En el caso maacutes general (wavelets biortogonales) este banco de filtros de siacutentesis o reconstruccioacuten pueden diferir de los utilizados en el anaacutelisis Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal (como supondremos en lo que sigue) ambos bancos de filtros coinciden [ ] [ ] [ ] [ ]( )ngngnhnh == ~~ lo que se traduce en que el conjunto de funciones Jmjm φψ forman una base ortonormal del espacio ZN siendo N el nuacutemero de muestras de la sentildeal original

2 g _

2 h_

aj

dj+1

aj+1

Figura 5 5- Esquema del banco de filtros de anaacutelisis wavelet donde ldquo [ ] [ nhn ]minus=h rdquo y

ldquo [ ] [ ]ngng minus= rdquo representan filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente Los cuadrados representan convoluciones y los ciacuterculos decimacioacuten por un factor de 2

2 g

2 h

aj

dj+1

aj+1

+

Figura 5 6- Esquema del banco de filtros de siacutentesis wavelet donde ldquo [ ]nh~ rdquo y ldquo rdquo representan los filtros FIR paso bajo y paso alto respectivamente asociados Los cuadrados representan convoluciones y los

ciacuterculos la intercalacioacuten de ceros

[ ]ng~

125

En la figura 57 se muestran algunos ejemplos de los filtros FIR utilizados por

wavelets ortogonales (Daubechies de orden 6) y biortogonal de orden 3 (reconstruccioacuten) y 9 (descomposicioacuten)

Figura 5 7- Wavelets y sus filtros FIR asociados A) En la parte superior se muestra la funcioacuten wavelet ldquoDaubechies de orden 6rdquo y su funcioacuten de escala asiacute como los filtros (y su espectro) utilizados en la descomposicioacuten y reconstruccioacuten Debe observarse como los filtros de reconstruccioacuten son el reflejo

especular de los de anaacutelisis o descomposicioacuten B) Idem para la wavelet ldquobiortogonalrdquo de orden 3 y 6 Sentildealar que las wavelets biortogonales presentan funciones duales para la perfecta reconstruccioacuten y por ello

los filtros de siacutentesis difieren de los utilizados en el anaacutelisis

En el caacutelculo del espectro de los filtros FIR se ha supuesto una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la magnitud se presenta en decibelios

126

Por tanto en las wavelets ortonormales podemos interpretar la transformada

como un cambio de base donde los coeficientes ldquodjrdquo representan los detalles a la escala ldquojrdquo (en realidad a = 2j) y los ldquoaJrdquo representan la aproximacioacuten de la sentildeal en la escala ldquoJrdquo

[ ] [ ] JmoJjmoj amaamd φψ == (58)

siendo ldquoaordquo la sentildeal original y ldquom = 01N2jrdquo Es decir cada coeficiente es la proyeccioacuten del vector ldquoa0rdquo del espacio vectorial Z sobre los nuevos vectores de la base ortonormal

N

Jmjm φψ La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal original viene dada por

[ ] [ ]434214434421

J

JN

j

jN

P

mJmJ

J

j

Q

mjmjo mamda sumsumsum

minus

==

minus

=

+=1

01

1

0

22

φψ (59)

es decir la sentildeal original es la suma de los detalles ldquoQjrdquo y la aproximacioacuten ldquoPJrdquo que se puede interpretar como la descomposicioacuten de la sentildeal en suma de la salida de un banco de filtros paso banda (Qj) y uno paso bajo (PJ) En el caso de las wavelets biortonormales las funciones wavelet y la funcioacuten de escala utilizadas en la ecuacioacuten (59) difieren de las de la ecuacioacuten (58)

Un completo desarrollo matemaacutetico de la teoriacutea de la transformada wavelet

tanto continua como discreta puede ser encontrado en Mallat (1998) o Frazier(1997) entre otros

La eleccioacuten de la wavelet debe ser elegida en funcioacuten de la sentildeal La idea es

que la energiacutea se concentre en el menor nuacutemero de coeficientes por ello el aspecto de la wavelet debe parecerse a la sentildeal que queramos analizar en nuestro caso las llegadas de las ondas siacutesmicas (Anant y Dowla 1997) pero la eleccioacuten no parece ser tan criacutetica (Fedorenko and Husebye 1999)

Pazos et al (1998) indican la capacidad de concentracioacuten si se elige una

wavelet que se asemeje a la sentildeal analizada de forma que el nuacutemero de coeficientes significativos sea pequentildeo y por tanto la energiacutea se concentre en pocos coeficientes Este es el principio en que se basan muchos algoritmos de compresioacuten de datos

532 DESCOMPOSICIOacuteN DEL PLANO TIEMPO-FRECUENCIA

De las ecuaciones (56) y (58) se puede deducir faacutecilmente que el intervalo

entre los coeficientes de la transformada variacutea con la escala siendo de ldquo2jrdquo de forma que la localizacioacuten temporal disminuye al aumentar la escala (al disminuir la frecuencia)

127

En la figura 54 se mostroacute como la funcioacuten wavelet se dilata al aumentar la

escala sin variar su forma Nuevamente se observa una resolucioacuten temporal inversamente proporcional a la resolucioacuten en frecuencia

Cada coeficiente (ecuacioacuten (58)) se determina por el producto interior de la

sentildeal original y la correspondiente wavelet (o vector base) por lo que el nuacutemero de muestras que influyen en su caacutelculo viene determinado por la duracioacuten de la wavelet (coeficientes no nulos) Por otro lado en cada etapa se produce una decimacioacuten en un factor de dos (figura 55) lo que se traduce en que la localizacioacuten temporal se duplica respecto a la etapa anterior

Al haber cuantizado el factor de escala en potencias de 2 la funcioacuten wavelet

representa una octava en cada escala que suelen llamarse ldquovocesrdquo (Mallat 1998) La caja de Heisenberg asociada a un determinado coeficiente ldquodj[m]rdquo se centra

en la muestra ldquo2j-1 (2m+1)rdquo presentando una localizacioacuten temporal de ldquo2jrdquo y una resolucioacuten en frecuencia de ldquofN2jrdquo con centro en ldquo3 fN2j+1rdquo siendo fN la frecuencia de Nyquist En la figura 58 se muestra la divisioacuten del plano tiempo-frecuencia

Figura 5 8- Esquema de la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la DWT En la figura se sentildealan las cajas de Heisenberg para diversos coeficientes hasta una escala J=4 donde ldquofnrdquo representa la

frecuencia de Nyquist

128

533 DIAGRAMAS EN ARBOL (WAVELET PACKETS)

El banco de filtros utilizado en el anaacutelisis (figura 55) puede aplicarse tambieacuten

sobre los detalles ldquodjrdquo en lugar de hacerlo sobre la aproximacioacuten como se ha supuesto hasta el momento obteniendo un diagrama de descomposicioacuten (aacuterbol) diferente

De esta forma cada coeficiente de la aproximacioacuten obtenida en el nivel ldquoj+1rdquo

a partir de la sentildeal ldquodjrdquo viene representado por una caja de Heisenberg que ocupa el doble espacio temporal y la mitad inferior del ancho de banda mientras que los nuevos detalles ocupan el mismo ancho temporal y la mitad superior de la banda original del nivel anterior

La perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal es posible utilizando el mismo diagrama

de siacutentesis representado en la figura 56 En la figura 59 se representan las diferentes diagramas de aacuterbol posibles hasta

el nivel ldquoJ=2rdquo donde las ramas o flechas representan el filtro paso bajo o alto seguacuten su tendencia hacia la izquierda o hacia la derecha respectivamente

Debe observarse que el nuacutemero de nodos posibles en el nivel ldquoLrdquo es de 2L numeraacutendose de izquierda a derecha desde cero (aproximacioacuten y hemos omitido el superiacutendice) hasta 2L-1 Dependiendo del tipo de aacuterbol elegido el nuacutemero de nodos finales de la descomposicioacuten variacutea

Si la funcioacuten wavelet elegida es ortonormal el conjunto de funciones

generadas por cualquier tipo de descomposicioacuten (aacuterbol) conjuntamente con sus desplazadas ldquomrdquo forman una base ortonormal del espacio ZN donde las funciones ldquo rdquo no variacutean y las ldquo rdquo vienen dadas por 0

0jj φφ = p

[ ] [ ] [ ][ ] [ ] [sum ]sum

minus=

minus=

++

+

n

jpj

pj

k

jpj

pj

knkgn

knkhn

2

2

121

21

ψψ

ψψ (510)

siendo [ ] [ ]nn jj 0

1 ψψ =

a0

d11

A) B) C)

a1

a2 d12

a0 a0

a1 a1d11 d1

1

a2 d12 d2

2 d32 d2

2 d32

Figura 5 9- Esquema de las posibles descomposiciones wavelets para el nivel ldquoJ=2rdquo A) Descomposicioacuten wavelet B) Descomposicioacuten completa C) Descomposicioacuten en aproximacioacuten a nivel 1 y detalles

El nivel se indica mediante el subiacutendice y el nuacutemero de nodo mediante superiacutendice habiendo omitido el superiacutendice cero (aproximaciones)

129

La reconstruccioacuten de la sentildeal puede ser efectuada a partir de la reconstruccioacuten

de forma independiente de cada una de los detalles y de la aproximacioacuten mediante una expresioacuten similar a la dada en la ecuacioacuten (59)

La eleccioacuten del mejor aacuterbol suele basarse en algoritmos que minimizan alguna

funcioacuten que represente la entropiacutea de la sentildeal (Misiti et al 2000) y que verifique alguna propiedad de tipo aditivo aunque otros criterios han sido utilizados como por ejemplo maximizar el nivel de sentildeal-ruido SNR (por ejemplo Pazos et al 2000 Galiana et al 2000)

Como ya se indicoacute si la wavelet es ortonormal el nuevo conjunto de funciones

ldquo JjJMMpj leltle 0 0ϕψ ldquo (para todos los nodos del aacuterbol ldquo(jp)rdquo elegido)

forman una base de ZN y el anaacutelisis y la siacutentesis de la sentildeal pueden ser interpretados como un cambio de base

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

[ ] [ ] [ ]( )

[ ] [ ]4444 34444 21444 3444 21

0

22

22

22

01

0

0

1

00

00

M

MN

pj

jN

P

MM

mM

pj

Q

m

jpj

pj

MM

jpjo

pj

mnmamnmdna

mnnamamnnamd

minus+minus=

minus=minus=

sumsumsumminus

=

minus

=

φψ

φψ

(511)

El anaacutelisis multiresolucioacuten no es maacutes que considerar la sentildeal descompuesta en

suma de los vectores ldquo rdquo y ldquo rdquo Cada uno de estos vectores puede ser considerado como la salida de haber aplicado un banco de filtros lineales paso banda que cubren la totalidad del espectro y que presentan la particularidad de que la suma todas las salidas es la perfecta reconstruccioacuten de la sentildeal

pjQ 0

MP

54 APLICACIOacuteN A LOS REGISTROS SISMICOS En el anaacutelisis de las sentildeales siacutesmicas pueden interesarnos muchas diferentes

caracteriacutesticas en funcioacuten de las propiedades que deseemos estudiar Asiacute por ejemplo si queremos datar las diversas llegadas de las ondas la eleccioacuten de la representacioacuten eucliacutedea presenta la mayor resolucioacuten temporal

Para el anaacutelisis de las caracteriacutesticas espectrales se utiliza la transformada de Fourier

si bien hay que sentildealar que eacutesta suele efectuarse sobre una ventada de pequentildea duracioacuten normalmente para analizar un determinado tren de ondas Bakun y Jonson (1970) utilizan el espectro para discriminar explosiones de sismos naturales Caton (1998) analiza el factor de escala para obtener amplitudes del espectro de Fourier correctas Solomon (1994) estudia el nivel sentildeal ruido y la distorsioacuten armoacutenica de trenes de onda mediante la DFT en funcioacuten del tamantildeo de la ventana utilizada

El anaacutelisis de caracteriacutesticas no estacionarias puede ser efectuado mediante la STFT

Rogers y Stephens (1995) la utilizan para efectuar medidas de amplitud espectral en tiempo real sobre sentildeales volcaacutenicas Margheriti et al (2000) la utilizan para el estudio de efectos de sitio Ibaacutentildeez et al (2000) para clasificar diferentes eventos volcaacutenicos

130

En las uacuteltimas deacutecadas la transformada wavelet ha sido desarrollada ampliamente siendo aplicada a numerosos campos como por ejemplo Saito y Coifman (1997) la aplican para extraer informacioacuten geoloacutegica de los registros de perfiles acuacutesticos Freeden y Schneider (1998) para la determinacioacuten del campo gravitatorio de la tierra Liu et al (1998) aplican una nueva familia ortonormal de wavelets sobre datos geodeacutesicos Machu et al (1999) en su estudio sobre la concentracioacuten de la clorofila en Sudaacutefrica Zheng et al (1999) para procesar imaacutegenes digitales Gibert et al (1998) la aplican al anaacutelisis de la variacioacuten del eje de rotacioacuten de la Tierra

En el campo de la sismologiacutea la transformada Wavelet presenta numerosas

aplicaciones Yomogida (1994) la utiliza para detectar fases siacutesmicas anoacutemalas en los registros del terremoto de La Unioacuten (Meacutexico) de 1985 Lilly y Park (1995) la utilizan para estimar el espectro de procesos no estacionarios particularmente sobre registros siacutesmicos Gao et al (1999) la utilizan para extraer la amplitud fase y frecuencia instantaacutenea de forma precisa Tibuleac y Herrin (1999) entre otros la utilizan en sus algoritmos de picking

En la figura 510 se muestra un sismo local sinteacutetico y la descomposicioacuten del plano

tiempo-frecuencia en las diversas representaciones Para mayor claridad en cada caja de Heisenberg se representa la energiacutea en decibelios de cada uno de los coeficientes en lugar de su moacutedulo

Figura 5 10- Sismo sinteacutetico con llegada en el segundo 20 y una frecuencia de muestreo de 100 Hz y la descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia para las diversas representaciones En la transformada STFT se ha utilizado una ventana rectangular de 25 segundos de duracioacuten y sin solapar Para la descomposicioacuten

DWT se ha elegido la base de ldquoDaubechiesrdquo de orden 4

131

Como puede observarse la representacioacuten que presenta el menor nuacutemero de

coeficientes significativos es la DWT donde la energiacutea de la sentildeal se concentra en torno a una ventana que se extiende de 20 a 30 segundos

En la representacioacuten STFT la energiacutea se concentra un intervalo algo mayor Tanto la

resolucioacuten en frecuencia como la localizacioacuten temporal dependen ampliamente de la duracioacuten y tipo de ventana elegida

La DWT seguacuten la descomposicioacuten wavelet presenta una gran resolucioacuten temporal a

altas frecuencias donde el ancho de banda de cada coeficiente es grande La descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia puede mejorar utilizando las ldquowavelet packetsrdquo de forma que el aacuterbol utilizado maximice la concentracioacuten de energiacutea de la sentildeal analizada

55 BIBLIOGRAFIA

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134

CAPITULO 6

TEacuteCNICAS DE FILTRADO DIGITAL

61Introduccioacuten 136 62 Filtros lineales 136

621 Filtros IIR claacutesicos 138

622 Filtros FIR 143 623 Filtros lineales con wavelets 145 624 Filtros ecualizadores ampliacioacuten del ancho de banda 147

625 Filtrado de ruidos perioacutedicos 149

63 Filtros no lineales con wavelets 150

631 Hard y Softhreshold 151 632 Meacutetodo de estructuras coherentes 152 633 Estructuras coherentes por niveles 153

64 Reduccioacuten de ldquospikesrdquo 155 65 Comparacioacuten y resultados 156 66 Bibliografiacutea 165

135

61 INTRODUCCION

Como cualquier proceso en la Naturaleza los registros siacutesmicos estaacuten afectados por ruido debido principalmente a fuentes naturales (viento corrientes de agua mareas etc) o a fuentes artificiales (traacutefico industria etc) El ruido estaacute siempre presente aunque algunas veces sea despreciable en comparacioacuten con la sentildeal siacutesmica

Por otro lado ruidos transitorios y de muy corta duracioacuten lsquospikesrsquo pueden

contaminar el registro Son causados principalmente por la transmisioacuten de datos analoacutegicos viacutea radio aunque tambieacuten pueden encontrarse en sistemas digitales

El ruido variacutea con el tiempo la estacioacuten del antildeo y es diferente en cada estacioacuten

siacutesmica por lo que es muy difiacutecil construir un modelo matemaacutetico que lo represente pe Bormann et al (1997) comparan el ruido de varias estaciones de la red siacutesmica regional de Alemania (GRSN) Cesca (2001) estudia la variabilidad del ruido de la estacioacuten SFUC de la red VBB ROAUCMGEOFON

Uno de los objetivos del procesado de datos siacutesmicos es la separacioacuten en la medida

de lo posible de la sentildeal y ruido Todos los programas de procesado de sentildeales incluyen la aplicacioacuten de diversos filtros digitales (paso alta paso banda y paso baja normalmente no incluyen filtros de rechazo de banda) bien de forma automaacutetica bien a juicio del analista

Los filtros lineales tratan de minimizar el efecto del ruido pero reducen el ancho de

banda de la sentildeal Estos meacutetodos se basan en la transformada de Fourier por tanto cualquier perturbacioacuten en uno de sus coeficientes afecta a la totalidad del registro

Las propiedades de localizacioacuten de la transformada wavelet (capiacutetulo 5) permiten el

disentildeo de filtros tanto lineales como no lineales donde la modificacioacuten de alguno de los coeficientes soacutelo afecta a la ventana temporal que lo soporta (Pazos et al 2000)

62 FILTROS LINEALES

Cualquier filtro digital linear y causal presenta una funcioacuten de transferencia en el dominio de la transformada ldquozrdquo dada por la ecuacioacuten (37) y cuya ecuacioacuten de diferencias viene dada por la ecuacioacuten (38) Ambas ecuaciones las reunimos en la siguiente ecuacioacuten

sum sum

sum

sum

= =

minusminus

minusminus

=

minus

=

minus

minussdotminusminussdot=

++++++

=+

==

M

j

N

kkj

NN

MMo

N

k

kk

M

j

jj

knyajnxbny

zazazbzbb

za

zb

zXzYzH

0 1

11

11

1

0

][][][

11)()()(

K

K

(61)

donde ldquo rdquo siendo fmffiez 2π= m la frecuencia de muestreo Si existe alguacuten coeficiente ldquoakrdquo no nulo el filtro se encuentra realimentado y su

respuesta impulsiva es infinita (filtro IIR) mientras que si todos los coeficientes ldquoakrdquo son nulos la ecuacioacuten de diferencias queda reducida al primer sumatorio la salida soacutelo

136

dependeraacute de las ldquoM+1rdquo uacuteltimas muestras de la entrada y su respuesta impulsiva seraacute finita (filtros FIR)

Los filtros FIR son siempre estables y no recursivos mientras que los IIR pueden

presentar inestabilidades debido a la realimentacioacuten (recursividad) Scherbaum (1996) sentildeala que el disentildeo de filtros puede realizarse directamente los

polos y ceros en el plano complejo ldquoZrdquo analizando las propiedades asociadas a su ubicacioacuten para conseguir la respuesta deseada

La forma tradicional de disentildeo de filtros digitales involucra la trasformacioacuten de un

filtro analoacutegico a uno digital que verifique las especificaciones deseadas En la figura 61 se muestra un esquema de la relacioacuten entre un filtro analoacutegico paso bajo y su aproximacioacuten digital

La transformacioacuten de un filtro analoacutegico a digital se efectuacutea comuacutenmente por el meacutetodo de la invarianza del impulso o bien mediante la transformacioacuten bilineal basaacutendose el primero en el muestreo de la respuesta impulsiva mientras que el segundo aplica la siguiente ecuacioacuten para transformar la funcioacuten de transferencia analoacutegica ldquoH(s)rdquo al plano discreto ldquoH(z)rdquo

112

+minus

=zzfs m (62)

siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo

Figura 6 1 Relacioacuten entre las caracteriacutesticas de un filtro paso-bajo analoacutegico y su correspondiente digital utilizando la transformacioacuten bilineal

137

Ambos meacutetodos obtienen filtros digitales que se aproximan al original analoacutegico La

aplicacioacuten directa de la relacioacuten entre ambas transformadas es poco praacutectica ya que se obtendriacutean relaciones transcendentales (Plesinger et al 1996)

sTez =

Debe observarse que los filtros digitales presentan una respuesta espectral perioacutedica

por lo que antes de efectuar la transformacioacuten de un filtro analoacutegico paso-alto o de supresioacuten de banda debemos ser cuidadosos para que no se produzca el efecto de contaminacioacuten (aliasing)

Una forma de evitar este inconveniente es disentildear siempre filtros digitales paso bajo

y posteriormente transformar la frecuencia utilizando las ecuaciones mostradas en la siguiente tabla (Oppenheim y Schafer 1975)

Tipo de filtro Transformacioacuten Formulas de disentildeo

Paso-bajo 1

11

1 minus

minusminus

minusminus

=Z

Zzα

α

)sin()sin(

2

2pp

pp

ωθ

ωθ

α +

minus

=

Paso-alto 1

1

1 minus

minus

++

minusZ

α

)cos()cos(

2

2pp

pp

θω

ωθ

α minus

+

minus=

Paso-banda

111

2211

111

122

+minus+minus

minus minus+

minus+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kk

kk

kk

kk

α

α

)tan()cot()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Supresor de banda

111

221

11

111

22

+minus+minusminus

+minus

+minus

+minusminus

+minus

ZZZZ

kkk

kk

α

)tan()tan()cos()cos(

222

2 12

12

12pk θωω

ωω

ωω

α sdot== minusminus

+

Tabla 6 I- Transformaciones de un prototipo de filtro digital paso-bajo con una frecuencia de corte ldquoθprdquo donde ldquoωprdquo representa la nueva frecuencia de corte deseada y ldquoω2rdquo y ldquoω1rdquo las frecuencias de corte alta y baja

respectivamente ldquoZrdquo es la variable compleja del nuevo sistema mientras que ldquozrdquo es la correspondiente al sistema original

621 FILTROS IIR CLAacuteSICOS

Los sistemas de registro analoacutegicos tradicionales suelen disponen de una

bateriacutea de filtros tanto paso-bajo como paso-alto con diversas frecuencias de corte prefijadas (Alguacil 1986) de forma que combinaacutendolos adecuadamente se pueda sintetizar cualquier tipo

Los sistemas de procesado de sentildeales suelen implementar filtros IIR

equivalentes a los utilizados en los sistemas analoacutegicos aunque incorporan ademaacutes nuevas teacutecnicas de filtrado

Nosotros revisaremos los principales filtros IIR maacutes comuacutenmente utilizados

indicando en cada caso sus principales caracteriacutesticas Aunque los filtros son descritos en el dominio de la transformada de Laplace (analoacutegico) su conversioacuten al dominio digital puede realizarse faacutecilmente mediante la transformacioacuten bilineal (ecuacioacuten (62)) y la posterior transformacioacuten en frecuencia siguiendo la tabla 6I

Para poder comparar las caracteriacutesticas normalizaremos la ganancia a la

unidad la frecuencia de corte (digital) a 05Hz y supondremos una frecuencia de muestreo de 2 Hz

138

bull FILTRO BUTTERWORTH

Los filtros Butterworth se definen por la propiedad de que su respuesta en

amplitud es maacuteximamente plana El cuadrado de la magnitud del filtro analoacutegico paso bajo tiene la siguiente forma

( ) Ncjws

sH 22

11)(

+= (63)

siendo ldquowcrdquo la frecuencia angular de corte y ldquoNrdquo el orden del filtro

Cuanto mayor es el orden la respuesta es maacutes abrupta y permanece maacutes

proacutexima a la unidad en la banda de paso En la figura 62 se muestra la respuesta en frecuencia de varios filtros

Butterworth digitales paso-bajo

0

02

04

06

08

1

FILTRO BUTTERWORTH PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=1

N=2

N=4

N=8

N=1

N=2 N=4

N=8

Figura 6 2- Respuesta en frecuencia de filtros Butterworth digitales paso-bajo de orden 1 2 4 y 8

bull FILTRO CHEBYSHEV Los filtros Chebyshev tambieacuten llamados de igual rizado permiten tener igual

rizado en toda la banda de paso (tipo I) o de rechazo (tipo II) Para el primer caso el rizado se mantiene dentro de los maacutergenes especificados

en la banda de paso mientras que presenta maacutexima planitud en la banda de rechazo El cuadrado de la magnitud viene dado por la siguiente ecuacioacuten

)(11)( 22

2

cjws

NCsH

sdot+=

ε (64)

donde ldquoCN(x)rdquo es el polinomio de Chebyshev de orden N y el rizado viene dado por ldquo

2111ε+

minus rdquo

139

En la figura 63 se muestran las respuestas en frecuencias de varios filtros de

Chebyshev tipo I con un factor de rizado de 1 decibelio

El tipo II permite el rizado en la banda de rechazo mientras mantiene la maacutexima planitud la banda de paso En la figura 64 se muestran varios ejemplos de este tipo para los mismos oacuterdenes que en el caso anterior pero con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso

Los filtros tipo II no se aproximan a cero tan raacutepidamente como los tipo I pero

presentan la ventaja de que la banda de paso es plana

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEB YSHEV TIP O I (PASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)N=2

N=4 N=8

N=2 N=4

N=8

Figura 6 3- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo I con un rizado de 1 dB para los oacuterdenes 2 4 y 8

0

02

04

06

08

1

F ILTROS CHEBYSHEV TIP O II (P ASO B AJO)

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

50

100

150

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2

N=8

N=4

N=2

N=4 N=8

Figura 6 4- Respuesta en frecuencia de los filtros de Chebyshev tipo II con un rizado en la banda de rechazo de 10 dBrsquos por debajo de la banda de paso y para los oacuterdenes 2 4 y 8

140

Los filtros Chebyshev tanto del tipo I como del II presentan una transicioacuten maacutes abrupta que los Butterworth pero su respuesta transitoria es peor (Kuo 1966)

bull FILTRO ELIPTICO

Los filtros eliacutepticos presentan rizado tanto en la banda de paso como en la de

rechazo obteniendo un corte maacutes abrupto que en los casos anteriores y por tanto mayor selectividad

)(11)( 22

2

cN jwsUsH

ε+= (65)

donde ldquoUN(x)rdquo es el jacobiano de la funcioacuten eliacuteptica

En la figura 65 se muestran estos filtros para los oacuterdenes 2 y 4 con un rizado

de 1 dB en la banda de paso y una caiacuteda de 10 dBrsquos hasta la banda de rechazo (el filtro correspondiente al orden 8 se ha omitido por ser praacutecticamente igual al de orden 4)

0

02

04

06

08

1

FILTROS ELIP TICOS PASO-B AJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fas

e (g

rado

s)

N=2

N=2

N=4

N=4

Figura 6 5- Respuesta en frecuencia de los filtros eliacutepticos con un rizado en la banda de paso de 1 dB y una caiacuteda de 10 dBrsquos en la banda de rechazo y para los oacuterdenes 2 y 4

bull FILTRO BESSEL Los filtros Bessel maximizan la linealidad de la fase y vienen dados por la

siguiente ecuacioacuten

)(1)(

cjws

NBsH = (66)

donde ldquoBN(x)rdquo son los polinomios de Bessel

En la figura 66 se muestran los filtros de Bessel de orden 2 4 y 8

141

El retardo de grupo de un filtro es una medida del retardo promedio en funcioacuten de la frecuencia Se define como la opuesta a la primera derivada de la respuesta en fase del filtro seguacuten la siguiente ecuacioacuten

ωωϕωτ

dd

g)()( minus= (67)

donde ldquoφ(ω)rdquo es la fase de la respuesta en frecuencia del filtro

Un sistema de fase lineal no presenta distorsioacuten en fase en la salida y su

retardo de grupo seraacute constante De todos los filtros analizados los Bessel presentan la maacutexima linealidad de la

fase En la figura 67 se comparan los retardos de grupo producidos por cada tipo de filtro en el caso de orden 2

0

02

04

06

08

1

FILTROS BESSEL PASO-BAJO

Am

plitu

d

10-2

10-1

100

-90

0

90

Frecuenc ia

Fase

(gr

ados

)

N=2 N=4

N=2

N=4

Figura 6 6- Respuesta en frecuencia de los filtros Bessel paso-bajo de orden 2 y 4

10-3

10-2

10-1

100

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Frecuencia

RETARDO DE GRUPO

Butterw orthChebyshev IChebyshev IIElipticoBessel

Figura 6 7- Retardo de grupo de los diversos filtros analizados de orden 2

142

Una discusioacuten maacutes detallada todos los filtros analizados la localizacioacuten de sus

polos y ceros y toda la teoriacutea referente a las transformaciones mencionadas (tanto del plano ldquosrdquo al ldquozrdquo como las transformaciones en frecuencia sentildealadas en la tabla 6I) puede encontrarse en diversa bibliografiacutea destacando entre otros las explicaciones dadas por Kuo (1966) y Oppenheim y Schafer (1975)

622 FILTROS FIR

El filtro ideal es aquel que tiene una ganancia constante en la banda de paso y

nula en la de rechazo manteniendo la fase lineal Hemos visto diversos filtros claacutesicos IIR que tratan de aproximarse al filtro ideal maximizando alguacuten tipo de caracteriacutestica

Los filtros FIR ademaacutes de las ventajas indicadas en el punto 62 pueden

disentildearse faacutecilmente para obtener de forma cuasi-exacta la respuesta deseada Para los filtros FIR causales todos los coeficientes ldquoakrdquo de las ecuaciones

generales (61) son nulos

sumsumminus

=

minus

=

minus minussdot===1

0

1

0][][

)()()(

N

jj

N

j

jj jnxbnyzb

zXzYzH (68)

La principal ventaja sobre los filtros IIR es que pueden disentildearse con fase

exactamente lineal basta que cumpla la siguiente condicioacuten

]1[][ nNbnb minusminus= (69) La ecuacioacuten anterior representa la condicioacuten necesaria y suficiente para que un

filtro tenga fase lineal por lo que uacutenicamente los filtros FIR pueden tener fase lineal (Oppenheim y Schafer 1975) Ademaacutes implica un retardo de ldquo(N-1)2rdquo muestras correspondiendo a un nuacutemero de muestras entero si ldquoNrdquo es impar

Los filtros FIR ldquoacausalesrdquo responden a la ecuacioacuten (39) y son utilizados por

muchos sistemas de adquisicioacuten como filtros antialiasing produciendo artefactos precursores Su estudio y eliminacioacuten es discutido por Scherbaum (1996 y 1997 [1] y [2]) y por Scherbaum y Bouin (1997) y no seraacuten tratados en esta tesis

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR UTILIZANDO VENTANAS

La forma maacutes sencilla de disentildear un filtro FIR es por truncamiento del

muestreo de la respuesta impulsiva deseada

)()()( nwnhnb d sdot= (610)

donde ldquohd(n)rdquo es la respuesta impulsiva muestreada y ldquow(n)rdquo la ventana de duracioacuten ldquoNrdquo

Hay que observar que al truncar la respuesta impulsiva se produciraacute el

fenoacutemeno de Gibbs de igual forma que se observa al truncar una serie de Fourier

143

Cuanto menor duracioacuten tenga la ventana menor seraacute el nuacutemero de coeficientes del filtro (maacutes rapidez de caacutelculo) pero maacutes notable seraacute el fenoacutemeno de Gibbs

En la figura 68 se muestra el efecto del tamantildeo una ventana rectangular en el

disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase lineal por truncamiento de la respuesta impulsiva de un filtro ideal (funcioacuten sinc)

recBaefe

Flin

Fi

igura 6 8- Efecto de la longitud de la ventan en el disentildeo de un filtro FIR simeacutetrico de fase eal por truncamiento de la respuesta impulsiva Debe observarse que el retardo es diferente para

cada filtro siendo de 25 muestras para el FIR de 51 muestras y de 50 para el de 101

El fenoacutemeno de Gibbs puede reducirse utilizando otro tipo de ventana no tangular cuyos bordes sean menos abruptos como las ampliamente conocidas de rtlett Hanning Hamming Blackman Kaiser etc En la figura 69 se muestra el cto de la eleccioacuten del tipo de ventana ldquowrdquo de la ecuacioacuten (610)

10-2

10-1

100

-150

-100

-50

0

Frecuenc ia

dBs

EFECTO DEL TIPO DE VENTANA

RectangularBartlettHanningHammingBlackmanKaiser (Beta=3)Chebysehev (60 dBs)

gura 6 9- Efecto del tipo de ventana elegido en la ecuacioacuten (610) sobre el disentildeo de un filtro FIR lineal simeacutetrico de 101 muestras

144

bull DISENtildeO DE FILTROS FIR MUESTREANDO EN FRECUENCIA

Ademaacutes del disentildeo por truncamiento de la respuesta impulsiva podemos

disentildear el filtro FIR directamente por muestreo de la respuesta en frecuencia deseada

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

minus=sdot==

minus==

summinus

=

casosdemaacuteslosen

NnekHNnh

NkeHkHN

k

kj

kjd

N

N

0

110)(~1)(

110)()(~

1

0

2

2

L

L

π

π

(611)

donde ldquo rdquo representa la muestra ldquokrdquo de la respuesta en frecuencia del filtro deseado ldquoH

)(~ kHdrdquo y ldquoh(n)rdquo la respuesta impulsiva

En la figura 610 se muestra el disentildeo de un filtro FIR de fase lineal por

muestreo en frecuencia ademaacutes se indica la respuesta real del filtro disentildeado

ospu(enba

0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

02

04

06

08

1

DISENtildeO F ILTRO F IR P OR MUESTREO EN F RECUENCIA

Frecuenc ia

Am

plitu

d

F

623

de(ecpapava

igura 6 10- Disentildeo de un filtro FIR lineal paso bajo con un muestreo en frecuencia de 101puntos (La fase no es mostrada en la figura) En gris se muestra la respuesta real del filtro

disentildeado

Como podemos observar en la figura la respuesta real del filtro presenta cilaciones debidas al filtro interpolador (Oppenheim y Schafer 1975) que se eden suavizar si admitimos una o maacutes muestras de transicioacuten de valor intermedio tre 0 y 1) mejorando ademaacutes la atenuacioacuten de los loacutebulos que aparecen en la

nda de rechazo aunque se aumenta el ancho de la banda de transicioacuten

FILTROS LINEALES CON WAVELETS En el capiacutetulo anterior hemos sentildealado como una sentildeal puede ser

scompuesta utilizando la DWT como suma de detalles y una aproximacioacuten uacioacuten 59) Cada sumando representa la salida de un filtro FIR cuya banda de

so dependeraacute del nivel en el que nos encontremos (paso-alto para Q1 paso banda ra Qj con j=2J y paso-bajo para PJ) pero la forma de su respuesta en frecuencia riacutea en funcioacuten de la base wavelet que se elija

145

Una forma sencilla de filtro lineal se obtiene al eliminar uno o maacutes sumandos

de la mencionada ecuacioacuten Por ejemplo Oliva (1998) utilizoacute este procedimiento para el filtrado de sentildeales siacutesmicas Las bandas de frecuencia para cada sumando vienen determinadas por las propiedades de descomposicioacuten del plano tiempo-frecuencia de la descomposicioacuten wavelet (figura 58) y soacutelo dependen del nivel elegido

Otra estrategia se basa en la descomposicioacuten en el mejor aacuterbol (wavelet

packets) haciendo maacuteximo alguacuten criterio (maacutexima entropiacutea o maacutexima SNR) Nuevamente la sentildeal puede entenderse como suma de varias sentildeales filtradas (anaacutelisis multirresolucioacuten ecuacioacuten 511) La eliminacioacuten de alguno de los sumandos responde a un filtro lineal cuya banda de paso dependeraacute uacutenicamente de los sumandos eliminados y la forma de su respuesta de la base elegida Este meacutetodo ha sido utilizado por Galiana et al (2000) para la deconvolucioacuten y filtrado de sismogramas de corto periodo de la red siacutesmica de Alicante

En la figura 611 se muestra un ejemplo de filtrado del sismograma sinteacutetico de

la figura 510 contaminado con ruido

El resultado para este ejemplo es un filtro paso-bajo con una frecuencia de

corte aproximada de 3125 Hz

-1

0

1

Sentilde

al(S

NR

=40

dB)

FILTRADO LINEAL WAVELET

0 10 20 30 40 50 60-1

0

1

Tiempo (seg)

Sentilde

alF

iltr

ada

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

P6

P6+Q

6+Q

5

Figura 6 11- Filtrado de una sentildeal con SNR de 40 decibelios (sismograma sinteacutetico de la figura 510 contaminado de ruido) por medio de la descomposicioacuten wavelet hasta nivel 6 La sentildeal filtrada es la suma de

los detalles correspondientes a los niveles 5 y 6 y de la aproximacioacuten al nivel 6

146

624 FILTROS ECUALIZADORES AMPLIACIOacuteN DEL ANCHO DE BANDA

En la figura 215 se mostroacute la ganancia adicional que se debiacutea proveer el filtro

de ecualizacioacuten para el caso de un sistema con resistencia de carga (tanto para sistemas subamortiguados como sobreamortiguados) y con impedancia RC serie

Daniel (1979) Stauber (1983) Prothero y Schaecher (1984) y Roberts (1989)

entre otros aplican filtros paso bajo de 2ordm orden en dos etapas para ecualizar sensores de 1 segundo de periodo propio

Aunque cada uno aborda la ecualizacioacuten de forma diferente utilizando

amplificadores operacionales realimentados todos obtienen un sistema con polos y ceros reales casi siempre dobles Si se disentildean adecuadamente se puede cancelar el polo doble de un sistema con amortiguamiento criacutetico o los polos reales de un sistema sobreamortiguado

En sus disentildeos se incluye ademaacutes un filtro paso alto de primer orden para

eliminar el ldquooffsetrdquo introducido por los amplificadores La ecualizacioacuten analoacutegica por medio de esta teacutecnica presenta el inconveniente

de que tanto los sistemas amortiguados criacuteticamente como los sobreamortiguados reducen la ganancia efectiva necesitando una mayor amplificacioacuten (ver ecuacioacuten 26) Por otro lado al reforzar por amplificacioacuten electroacutenica la banda de menor frecuencia se reduce el rango dinaacutemico del sensor en esa banda

Aunque la exacta cancelacioacuten de polos y ceros es praacutecticamente imposible la

respuesta del sistema total seraacute parecida a la deseada ya que tanto ceros como polos se encontraraacuten muy proacuteximos

Los filtros ecualizadores analoacutegicos presentan ganancias mayores que la

unidad por lo que a menudo es necesario atenuar la sentildeal en etapas intermedias lo que puede enmascarar sentildeales saturadas En la figura 612 se muestra una simulacioacuten presentando este efecto para un sistema con amortiguamiento criacutetico

F

a

igura 6 12- Enmascaramiento de una sentildeal saturada por efecto del filtro ecualizador En la parte superior se muestra el registro del sismo de Algodonales de 02062001 Mb=23 para un sistema con

mortiguamiento criacutetico mientras en la inferior se ha simulado el mismo registro una vez ecualizado hasta 10segundos

147

Si el conversor AD presenta gran rango dinaacutemico como el utilizado es

posible realizar el filtro de ecualizacioacuten por software evitando la reduccioacuten del rango dinaacutemico electroacutenico debido a la necesidad de aumentar la amplificacioacuten

Ademaacutes en nuestro caso el disentildeo de un filtro ecualizador analoacutegico seriacutea

engorroso y complicado ya que deberiacutea proporcionar la cancelacioacuten del polo real los complejo conjugados y el cero real no nulo e introducir uacutenicamente dos polos complejo conjugados de forma que el sistema resultante fuese de segundo orden (ecuacioacuten 26) con amortiguamiento efectivo de 0707 y frecuencia propia de 01 Hz (la discusioacuten de la eleccioacuten de estos valores se realizoacute en el capiacutetulo 2)

Ya que el filtro de ecualizacioacuten deberiacutea encontrarse en cascada con el sistema

su funcioacuten de transferencia viene dada por

)2)(()2)((

2)2)(()(

221

221

22

2

221

21

ddd

eeeec

r

decdrec

ddd

ed

eee

er

wswszswswspsH

HHHHHH

wswssGH

wswspsszsGH

++++++

=

=rArr=sdot

++minus

=+++

+minus=

ξξ

ξξ

(612)

donde ldquoHrrdquo es la respuesta del sistema con impedancia RC serie (con dos polos complejo conjugados y uno real y un ceros real no nulo) y ldquoHdrdquo es la respuesta del sistema de segundo orden deseado

Ya hemos mencionado en el capiacutetulo 3 que el sistema grabaraacute el canal de 125

mps por disparo mientras que el correspondiente a 20 Hz (tras la oportuna decimacioacuten) se grabaraacute en continuo Por ello hemos disentildeado un filtro IIR de ecualizacioacuten de 4ordm orden (en la tabla 6II se dan los coeficientes) que se ajusta a la ecuacioacuten (612) y suponiendo una frecuencia de muestreo de 20 mps

0 1 2 3 4 bi 11147 -11529 -05837 08067 -01105 ai 1000 -13433 -04103 09026 -01477

Tabla 6 II- Coeficientes del filtro IIR de ecualizacioacuten la nomenclatura utilizada se refiere a la ecuacioacuten (61)

Debe tenerse presente que este filtro presenta una amplificacioacuten de

aproximadamente 35 decibelios en continua por lo que previamente debe ser aplicado un filtro paso alto que elimine el descentrado (offset) de la sentildeal

En cuanto al rango dinaacutemico debemos sentildealar que permanece inalterado ya

que la respuesta analoacutegica no se modificada Conviene recordar uacutenicamente que al cargar el sistema con una impedancia RC serie la ganancia del sistema a bajas frecuencias se ve incrementada en el orden de 5 dB respecto a los sistemas claacutesicos con resistencia de carga Al aplicar el filtro ecualizador digital sobre el canal de 20 mps la resolucioacuten se incrementa ligeramente debido al efecto de sobremuestreo ya que el factor de decimacioacuten es de 625

148

En la figura 613 se muestra su respuesta en frecuencia su respuesta impulsiva y la ubicacioacuten de los polos y ceros en el plano ldquozrdquo

-1 -0 5 0 05 1

-1

-05

0

05

1

P art e Real

Par

te I

mag

inar

ia

Plano z

0 5 10 15 20 25 30

-02

0

02

04

06

08

1

12

T iem po (seg)

Am

plit

ud

Respuesta impulsiva

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40Respuesta en Frecuencia

dBs

Filt ro analogFilt ro IIR

10-2

10-1

100

101

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

Frecuencia (Hz)

Fase

(ordm)

Figura 6 13- Respuesta en frecuencia del filtro IIR ecualizador de 4ordm orden (en azul se muestra el correspondiente filtro analoacutegico ecualizador ideal) Asiacute mismo se muestran las

posiciones de los polos y ceros en el plano complejo ldquozrdquo y la respuesta impulsiva del filtro

625 FILTRADO DE RUIDOS PERIODICOS

Los ruidos perioacutedicos pueden ser caracterizados por su desarrollo en serie de

Fourier Este tipo de ruido aunque no muy frecuente puede estar presente en los registros siacutesmicos y son causados principalmente por la actividad humana o por interferencias En los registros obtenidos en algunos sistemas por ejemplo en los MiniDOBS es frecuente encontrar interferencias del pps junto con el registro siacutesmico

Siguiendo la teoriacutea de las series de Fourier cualquier ruido perioacutedico puede ser

descompuesto en suma de sentildeales monocromaacuteticas que oscilan a la frecuencia fundamental o sus armoacutenicos

sum sum +sdot==i i

iiiip nTfAnwnw )2sin(][][ φπ (613)

donde ldquowprdquo es el ruido perioacutedico ldquowirdquo son los diversos armoacutenicos considerados como sentildeales monocromaacuteticas de frecuencia ldquofirdquo amplitud ldquoAirdquo y fase ldquoφirdquo

Estas sentildeales monocromaacuteticas pueden ser detectadas analizando el espectro del

ruido en el plano de la transformada de Fourier de forma que aquellas frecuencias ldquofirdquo con un valor de densidad espectral mucho mayor que la de un pequentildeo entorno

149

(experimentalmente se ha determinado un ancho de banda de 2 Hz) seraacuten consideradas como ruidos armoacutenicos

Debemos observar que si efectuamos la transformada de Fourier de una sentildeal

de ldquoNrdquo muestras la resolucioacuten en frecuencia que obtendremos es de ldquofmNrdquo siendo ldquofmrdquo la frecuencia de muestreo Para obtener con una mejor precisioacuten en la frecuencia de cada armoacutenico ldquowi[n]rdquo hemos aplicado el algoritmo explicado en el capiacutetulo 4 obteniendo la amplitud la frecuencia y la fase

La eliminacioacuten del ruido es realizada en el dominio del tiempo restando de la

sentildeal original la componente perioacutedica dada por la ecuacioacuten (613) En la figura 614 se muestra el registro del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de

08042001 a 084453 y de magnitud 24 y el resultado posterior a la eliminacioacuten de los ruidos perioacutedicos

Creduce que el rse encu

Terremoto de EL BOSQUE 08042001 a 084453 mb=24

30 35 40 45 50 55 60

T iempo en segundos

0 5 10 15 20 25 30-60

-40

-20

0

20

40

60

80Densidad espectral de potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Datos originalesFiltrado usando FourierFiltrado con ajus te de frec

F

63 FILTR Cuando

de determinatotalidad del registro debidplano tiempo

igura 6 14- Filtrado de ruidos perioacutedicos del sismo de ldquoEl Bosquerdquo de 08042001utilizando las frecuencias obtenidas por el anaacutelisis de Fourier y las correspondientes

utilizando el ajuste preciso propuesto

omo se aprecia en la figura el meacutetodo por ajuste preciso de la frecuencia el ruido monocromaacutetico aunque no logra eliminarlo por completo debido a uido real no es puramente monocromaacutetico sino que sus diversos armoacutenicos entran dispersos a lo largo de una banda estrecha de frecuencias

OS NO LINEALES CON WAVELETS

aplicamos filtros lineales basados en la transformada de Fourier la energiacutea das bandas de frecuencia (bandas de rechazo) es reducida afectando a la registro La reduccioacuten de alguacuten coeficiente de Fourier afecta a la totalidad del o a las propiedades de localizacioacuten (ya descritas en el capiacutetulo anterior) del

-frecuencia

150

La utilizacioacuten de filtros no lineales basada en transformadas con mayor capacidad de

localizacioacuten en el plano tiempo-frecuencia ha sido empleada por diversos sismoacutelogos Ulrych et al (1999) comparan diversas teacutecnicas de filtrado no lineal basadas en diversas transformadas que tratan de separar la sentildeal del ruido Fedorenko y Husebye (1999) aplican un suavizado no lineal sobre el filtro de polarizacioacuten en su algoritmo de ldquopickingrdquo

Los filtros no lineales basados en la transformada wavelet se basan en las

propiedades de localizacioacuten ya estudiadas de forma que la eliminacioacuten o reduccioacuten de algunos de sus coeficientes soacutelo afecta a una determinada banda de frecuencia y a una determinada ventana de tiempo que dependeraacute principalmente de la escala

631 HARD Y SOFTHRESHOLD

Donoho (1994) proboacute que en el caso las sentildeales se encuentren contaminadas

por ruido gausiano blanco la oacuteptima estimacioacuten de la sentildeal se obtiene amulando los coeficientes de la transformada wavelet ortonormal que no superen un determinado umbral Esta teacutecnica es ampliamente conocida por su teacutermino ingleacutes ldquothresholdingrdquo

Para un ruido gausiano de varianza ldquoσ2rdquo el umbral o ldquothresholdrdquo viene dado

por

NT elog2σ= (614)

donde ldquoNrdquo es el tamantildeo de los datos Auacuten suponiendo que el ruido presente en los registros siacutesmicos sea gausiano

su varianza no es conocida a priori por lo que debemos estimarla a partir de los datos ldquoz = s + wrdquo (donde ldquosrdquo es la sentildeal y ldquowrdquo representa al ruido)

Mallat (1998) establece que si la sentildeal ldquosrdquo es ldquosuaverdquo los coeficientes wavelet

ldquoltsψ1kgtrdquo son pequentildeos y por tanto los coeficientes ldquoltzψ1kgt asymp ltwψ1kgtrdquo representan una variable aleatoria gausiana de varianza ldquoσ2rdquo es decir se puede suponer que los coeficientes wavelet a escala 1 (d1) representan uacutenicamente los detalles del ruido En este caso un buen estimador de la desviacioacuten tiacutepica es

20

67450)(~ 1 Nk

zMediana k ltle=ψ

σ (615)

Para el denominado ldquosofthresholdrdquo los coeficientes wavelets son anulados por

umbral de la siguiente forma

⎪⎩

⎪⎨

ltminusle+

geminus=

TcTcTc

TcTcc

i

ii

ii

i

0 (616)

donde ldquocirdquo representa cada uno de los coeficientes de la descomposicioacuten wavelet tanto los detalles ldquodjrdquo a todos los niveles ldquojrdquo como la aproximacioacuten ldquoaJrdquo siendo ldquoJrdquo el uacuteltimo nivel alcanzado

151

En el ldquohardthresholdrdquo los coeficientes cuyo valor absoluto superan el nivel

umbral no son modificados

632 METODO DE ESTRUCTURAS COHERENTES Cuando no tenemos ninguacuten conocimiento a priori sobre las caracteriacutesticas del

ruido la estimacioacuten de la sentildeal es mejor efectuarla extrayendo las estructuras coherentes que tienen una alta correlacioacuten con los vectores base de forma que la varianza del ruido no es utilizada

Mallat (1998) propone este meacutetodo de forma que si ldquoB=gm0lemltMrdquo representa

una base wavelet ortonomal soacutelo extraeremos aquellos vectores de la base ldquoBrdquo que tengan una mejor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para ello debemos ordenar todos los coeficientes wavelets (dados por los

productos internos ldquoltzgmgtrdquo) en orden descendente de su valor absoluto

101

minusltlege+

Nkgzgzkk mm (617)

Los datos ldquozrdquo no seraacuten considerados como ruido si

NNT

z

gz

z

gze

NmNmm log2max

22

210

2

2

0 =gt= minusltle (618)

El vector ldquo rdquo es considerado como una estructura coherente 0mg

Para cada k ge 0 el vector correspondiente ldquo rdquo es una estructura coherente

si se verifica kmg

kNkNT

gz

gze

kNN

kpm

m

p

k

minusminus

=gt minusminus

=sum

)(log2

2

1 2

2

(619)

Es decir una vez ordenados los valores absolutos de los coeficientes wavelet

si la relacioacuten de su energiacutea (su cuadrado) respecto a la energiacutea contenida en el resto de coeficientes supera al umbral correspondiente se dice que el vector asociado a dicho coeficiente es una estructura coherente

El algoritmo para cuando encontramos el primer iacutendice ldquok=Mrdquo tal que ldquo rdquo

no es una estructura coherente y por tanto a partir de este iacutendice todos los coeficientes restantes (incluido eacuteste) son anulados La sentildeal ldquosrdquo es estimada por la suma de las ldquoMrdquo estructuras coherentes

kmg

summinus

=

sdot=1

0

M

kmm kk

ggzs (620)

152

Mallat (1998) sentildeala que este algoritmo estima la sentildeal de forma eficiente soacutelo si la mayor parte de la energiacutea es superior al nivel de ruido con respecto a la base wavelet ortonomal utilizada

633 ESTRUCTURAS COHERENTES POR NIVELES

El meacutetodo de filtrado no lineal que proponemos se basa en el meacutetodo de las

estructuras coherentes pero incorpora alguna informacioacuten sobre la forma de la sentildeal siacutesmica que deseamos filtrar

Al efectuar la descomposicioacuten wavelet de un registro siacutesmico la sentildeal se

descompone en suma de la aproximacioacuten (al maacuteximo nivel ldquoJrdquo alcanzado) y detalles a todas las escalas (ecuacioacuten (511)) La idea es extraer la energiacutea de la sentildeal siacutesmica de cada una de las bandas de frecuencia que representa cada nivel (cajas de Heisenberg) es decir extraer las estructuras coherentes por bandas de frecuencia

Por tanto baacutesicamente la principal diferencia radica en aplicar el meacutetodo de

las estructuras coherentes a cada nivel ldquojrdquo de la descomposicioacuten wavelet de forma independiente y no sobre la totalidad de los coeficientes como indica la ecuacioacuten (617)

Para cada nivel definimos un umbral dado por

jj

jekN Nk

kNkNp

Tj

ltleminus

minussdot=minus 0

)(log2 (621)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes wavelet del nivel ldquojrdquo ( jjNN 2= siendo N

el tamantildeo de los datos) y ldquoprdquo es un paraacutemetro (empiacutericamente determinado) que puede tomar los valores 0 2 oacute 3 dependiendo del valor SNR calculado para ese nivel

En la figura 615 se muestra el nivel umbral en funcioacuten del nuacutemero de

coeficientes y se compara por el dado por la ecuacioacuten (618)

01000200030004000500060000

001

002

003

004

005

006

007

008

009

01NIVEL UMBRAL

N-k

T2 N

-k

Umbral ec (618)Umbral ec (621) p=2Umbral ec (621) p=3

F

igura 6 15- Niveles de umbral o ldquothresholdrdquo dados por la ecuacioacuten (621) para ldquop = 2rdquo y ldquop = 3rdquo frente alpropuesto por Mallat (1998) para el meacutetodo de las estructuras coherentes ecuacioacuten (618)

153

Como se observa en la figura utilizamos siempre umbrales maacutes bajos que el propuesto por Mallat (1998) lo que implica considerar como estructura coherente vectores con menor correlacioacuten con los datos ldquozrdquo

Para estimar el nivel de sentildeal-ruido asumiremos que son independientes por lo

que se verifica el principio de adiccioacuten de la energiacutea El nivel de sentildeal-ruido (SNR) expresado en decibelios viene dado por

⎟⎟

⎜⎜

⎛minussdot=

⎟⎟

⎜⎜

⎛sdot=

+=

1log10log10 2

2

102

2

10

222

w

z

w

sSNR

wsz

dB

(622)

Para estimar este valor a cada nivel ldquojrdquo asumiremos que el pre-evento de los

registros proporcionan una buena estimacioacuten del nivel de ruido y la ecuacioacuten anterior se transforma en

⎟⎟⎟⎟⎟

⎜⎜⎜⎜⎜

minussdot=

sum

summinus

=

minus

= 1log10 1

0

2

1

0

2

10 P

kk

j

N

mm

j

cPN

cSNR

j

(623)

donde ldquoNjrdquo es el nuacutemero de coeficientes a nivel ldquojrdquo y los ldquoPrdquo primeros coeficientes son los correspondientes al pre-evento

Si el SNRj es mayor de 40 decibelios el ruido es despreciable frente a la

energiacutea de la sentildeal contenida en el nivel por lo que los coeficientes no son modificados es decir utilizaremos el valor ldquop = 0rdquo

En el caso de que SNRj esteacute comprendido entre 10 y 40 decibelios

utilizaremos ldquop = 2rdquo y todos los coeficientes que no sean considerados como estructuras coherentes son anulados Recordemos que el algoritmo siempre se aplica despueacutes de que los coeficientes correspondientes al nivel ldquojrdquo hayan sido reordenados en orden descendente de valor absoluto

Cuando la relacioacuten sentildeal-ruido es superior a 4 dB pero inferior a 10 decibelios

aplicaremos el umbral con ldquop = 3rdquo aumentando el nivel umbral ya que se trata de un nivel ruidoso En este caso ademaacutes estimaremos la desviacioacuten estaacutendar del ruido utilizando uacutenicamente sobre coeficientes de ese nivel que localizan en el pre-evento y aplicando la ecuacioacuten (615) sobre los mencionados coeficientes

Al igual que en el caso anterior los coeficientes no asociados a estructuras

coherentes son anulados pero en este caso los correspondientes a estructuras coherentes son reducidos en amplitud en una desviacioacuten estaacutendar de forma similar al softhreshold

Para valores de SNRj entre 25 y 4 dB se aplica el procedimiento del caso

anterior uacutenicamente para bajas frecuencias ldquoj gt 3rdquo en el caso de un muestreo de 100 Hz corresponde a frecuencias inferiores a 625 Hz mientras que para 125 mps es 781 Hz

154

Finalmente en cualquier otro caso todos los coeficientes son anulados ya que

se considera que no es posible distinguir entre sentildeal y ruido En la figura 616 se muestra un diagrama esquemaacutetico de este meacutetodo

Figura 6 16- Diagrama esquemaacutetico del meacutetodo propuesto de filtrado no-lineal estructuras coherentes por niveles

64 REDUCCION DE SPIKES Los ldquospikesrdquo son ruidos altamente transitorios caracterizados por su gran amplitud y

corta duracioacuten Generalmente tienen siempre el mismo signo y se producen principalmente por interferencias siendo mucho maacutes frecuentes en sistemas con transmisioacuten de datos analoacutegicos

155

Evans (1982) muestra la gran efectividad de un filtro de medianas frente a un filtro de promedios para su eliminacioacuten Ambos filtros son paso-bajo cuyo ancho de banda depende del nuacutemero de puntos seleccionado El principal problema radica en que este filtro es aplicado a la totalidad del registro afectando tambieacuten a las porciones de sentildeal no contaminadas por este tipo especial de ruido

Nosotros hemos desarrollado un algoritmo para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo

que se aplica sobre los coeficientes wavelets en cada uno de los niveles de la descomposicioacuten

En primer lugar se estima la media y la varianza de la energiacutea sobre un pequentildeo

intervalo por medio de los siguientes filtros FIR

sumsumminus=minus=

minus==k

klljk

k

kljk mldldm

9

222

9

2 )][(101][

101 σ (624)

Un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo cuando se verifica

kkj mkd σ4][2 +gt (625) Para evitar que una llegada impulsiva pueda ser considerada como ldquospikerdquo ambos

filtros se aplican tanto en sentido directo como reverso es decir en orden creciente de tiempo como decreciente debieacutendose cumplir la ecuacioacuten (625) en ambos sentidos

Cuando un coeficiente es considerado como ldquospikerdquo es anulado Los filtros FIR dados por la ecuacioacuten (624) presentan un decaimiento lento por lo

que ldquospikesrdquo proacuteximos pueden no ser detectados por el algoritmo Por este motivo el algoritmo se aplica sucesivamente hasta 8 veces o hasta que ya no se declara ninguacuten ldquospikerdquo

Por otro lado debido a las caracteriacutesticas de los transitorios de los filtros presentes al

comienzo (en sentido directo) y al final (cuando se aplica en sentido inverso) del nivel considerado la condicioacuten dada por la ecuacioacuten (625) soacutelo se considera en un sentido (inverso para el comienzo y directo al final) en esas ventanas

65 COMPARACION Y RESULTADOS El meacutetodo de filtrado que proponemos (Pazos et al 2003) consiste en la aplicacioacuten

en cascada de los algoritmos de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos reduccioacuten de ldquospikesrdquo y el filtrado de estructuras coherentes por nivel todos ellos desarrollados por el autor de la presente tesis

Para poder evaluar su comportamiento lo compararemos con otras teacutecnicas de

filtrado ya explicadas atendiendo a diversas caracteriacutesticas como son bull Error relativo en la amplitud maacutexima ya que este paraacutemetro interviene en el

caacutelculo de la magnitud de los terremotos

bull Error eficaz (rms) en amplitud que en cierta medida cuantifica la similitud de la sentildeal filtrada con la original no ruidosa

156

bull El nivel de sentildeal-ruido (SNR) calculaacutendolo tanto para la totalidad del registro como para la llegada de la onda P (sobre una pequentildea ventana que experimentalmente hemos fijado en 2 segundos)

Las dos primeras caracteriacutesticas indicadas requieren el conocimiento exacto de la

sentildeal en ausencia de ruido por lo que utilizaremos una base de datos generada a partir de un sismo sinteacutetico mostrado en la figura 510 al que se le ha antildeadido diversos tipos de ruidos Este registro sinteacutetico (amplitud maacutexima normalizada a la unidad) ha sido generado de forma que su densidad espectral de potencia sigua una curva suave promediando las densidades espectrales de 10 sismos registrados por las estaciones de la red de corto periodo del ROA

En cuanto a las comparaciones sobre el SNR se hace notar que su estimacioacuten para la

llegada de la onda P nos indica la calidad de ldquopickingrdquo mientras que su caacutelculo para la totalidad del registro nos proporciona informacioacuten sobre la calidad para datar llegadas de ondas de pequentildea amplitud asiacute como la contaminacioacuten por ruido de la onda de coda

Tras varias experiencias previas se ha comprobado que los resultados obtenidos

utilizando diversos tipos de filtros lineales de igual banda de paso no variacutean sustancialmente los resultados analizados por lo que finalmente hemos seleccionado para la comparacioacuten dos bancos de filtros filtros Butterworth de 4ordm orden y Eliacutepticos con 1 dB de rizado en la banda de paso y 20 dB de caiacuteda para la banda de rechazo

Cada banco se compone de los siguientes filtros

bull 2 filtros paso-alto con frecuencias de corte de 02 y 07 Hz bull 6 paso-bajo 4 6 8 10 16 y 32 Hz bull 12 paso-banda cuyas frecuencias de corte son las combinaciones de las

anteriormente indicadas para los paso-alto y paso-bajo Los resultados preliminares obtenidos por aplicacioacuten de las teacutecnicas de filtrado no

lineal por ldquoHard y softhresholdrdquo no resultaron satisfactorias a excepcioacuten de los registros con un alto SNR por lo que ha sido desestimado para esta comparacioacuten Por ello soacutelo consideraremos el filtrado por el meacutetodo de las estructuras coherentes

Los resultados sobre la base de datos sinteacuteticos con diferentes niveles de sentildeal-ruido

se muestran en las tablas 6III a 6VI La utilizacioacuten de una base de datos sinteacutetica presenta la gran ventaja del conocimiento exacto de la forma de onda de la sentildeal el instante de llegada de la P simulada y el SNR de la sentildeal contaminada de forma aleatoria con los diversos tipos de ruido (ruido gausiano blanco ruido coloreado ruidos perioacutedicos y ruido siacutesmico grabado por la red ROA) Ademaacutes se han antildeadido ldquospikesrdquo de forma aleatoria

Las tablas 6III y 6IV muestran los resultados del error relativo para la amplitud

maacutexima y el error eficaz en amplitud respectivamente El meacutetodo propuesto presenta un error relativo para la maacutexima amplitud inferior al 10 en para el 90 de los casos analizados mientras que el error eficaz es inferior a 25

Debemos indicar que el meacutetodo propuesto consideroacute al primer evento de esta base de

datos sinteacuteticos como ruido anulando todos los coeficientes

157

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 10003 ------- 4927 2477 3357 2 4385 6948 1510 2209 2994 3 2573 833 1216 1713 2022 4 2149 026 924 3195 3498

5 771 147 567 3001 3244 6 2955 1696 1274 695 731 7 166 757 019 4887 4004

8 1096 795 257 1227 337 9 3124 662 524 2153 1478 10 640 019 289 413 1012

11 122 382 199 319 956 12 742 261 532 719 762

13 8534 631 7005 4960 4299 14 188 171 1714 196 1405 15 043 636 203 025 745

16 570 151 1204 4699 4448 17 016 411 258 078 671 18 471 151 912 4683 4453

19 006 646 251 160 612 20 468 765 455 4525 4269 21 023 748 284 225 565

22 037 837 311 277 528 23 021 941 376 4784 1594 24 166 152 156 161 1363

25 119 153 012 114 1322 26 021 700 386 348 356 27 110 153 257 106 1313

28 038 186 318 033 1249 29 010 010 389 015 1207 30 10045 011 9960 2163 1134

Tabla 6 III- Error relativo en amplitud maacutexima obtenida por diferentes meacutetodos de filtrado

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliptico

1 11303 -------- 793 3801 3133 2 10214 113 4623 2342 2286

3 8367 014 8005 8001 7267 4 6406 138 2785 1577 1438 5 4812 004 4909 4779 4289

6 3574 217 315 1202 999 7 4294 089 3556 341 149 8 3168 099 161 1389 1249

9 2493 097 141 1210 215 10 1394 142 168 450 379

11 1130 135 155 380 324 12 1612 010 1287 1599 1018 13 1256 011 1091 128 041

14 787 009 685 780 528 15 450 080 088 161 138 16 350 004 389 328 323

17 284 061 077 107 092 18 221 004 235 226 222 19 179 063 067 073 062

20 162 024 059 080 076 21 113 043 058 047 043 22 071 035 053 031 030

23 067 019 046 039 037 24 031 004 044 031 026 25 021 004 042 021 019

26 011 010 041 008 010 27 007 004 042 007 009 28 003 005 041 003 005

29 001 002 037 001 003 30 000 000 040 000 004

Tabla 6 IV- Error rms en amplitud obtenido por las diferentes teacutecnicas de filtrado

De los numerosos resultados obtenidos por cada uno de los bancos de filtros lineales

(20 filtros por banco) hemos seleccionado uacutenicamente y de forma automaacutetica los correspondientes al que obtuvo mejor SNR para la onda P para cada uno de los eventos analizados Por este motivo se podriacutean mejorar los resultados del resto de las caracteriacutesticas analizadas con otro filtro con distintas frecuencias de corte

En las tablas 6V y 6VI se muestran los resultados para el nivel sentildeal-ruido de la

onda P y del registro completo respectivamente El meacutetodo propuesto proporciona los mejores resultados en el 733 de los casos

para la SNR de la onda P destacando el meacutetodo de estructuras coherentes en el resto de los casos Debemos destacar como ya hemos mencionado que este paraacutemetro fue maximizado para los bancos de filtros lineales

158

Original Meacutetodo Est Coh Butterw Eliacuteptico

1 -028 --------- -237 -032 -21352 -019 1300 -1388 -012 -913 3 -1038 1810 -943 -884 -790

4 -2070 -063 -380 -1521 -726 5 -858 3449 -821 -722 -642 6 -005 -853 -240 -1313 -813

7 -1391 392 -1216 -649 052 8 -1177 -231 -741 -911 -793 9 -818 -644 -108 -544 -424

10 -945 000 -126 -441 -293 11 -812 -293 -1272 -357 -223 12 -167 2090 -073 -167 -123

13 -422 2010 -520 298 1442 14 -080 1426 -117 -084 -091 15 -282 493 340 119 193

16 051 3434 248 099 163 17 -055 714 543 337 395 18 227 3432 521 254 315

19 162 621 936 548 595 20 303 1337 977 538 668

21 373 880 1198 755 793 22 580 1069 1429 958 988 23 855 1659 2054 1698 1628

24 1063 3430 2894 1063 1108 25 1254 3429 3020 1254 1302 26 1390 2002 1924 1753 1772

27 1630 3431 2839 1630 1672 28 2111 1541 1027 1346 1047 29 2839 3251 3025 2839 2899

30 3931 2884 2986 3932 3950

Tabla 6 V- SNR para la onda P obtenida por los diversos meacutetodos de filtrado

Original Method Est Coh Butterw Eiacuteiptico

1 -12 --------- -258 -848 -779 2 -11 546 -1218 -1471 -1259 3 -10 2300 -1061 -1278 -1217

4 -9 597 -1004 -942 -812 5 -8 4781 -847 -1019 -966 6 -7 356 297 -270 -250

7 -6 1079 -683 -077 341 8 -5 819 600 -324 -424 9 -4 845 882 -259 297

10 -3 684 611 160 164 11 -2 795 869 242 249 12 -1 1811 -288 -200 -083

13 0 2046 -067 648 1542 14 1 1805 -146 -062 057 15 2 1105 1297 640 643

16 3 4765 377 175 229 17 4 1308 1505 839 841 18 5 4764 627 375 428

19 6 1135 1708 1037 1038 20 7 1499 573 771 876

21 8 1347 1910 1236 1236 22 10 1428 2111 1434 1433 23 12 1886 2621 1878 1890

24 14 4515 3785 1397 1441 25 16 4510 3964 1598 1644 26 18 2440 2844 2228 2234

27 20 4508 4112 1998 2035 28 25 2013 412 688 981 29 32 4591 4479 3200 3260

30 64 2406 1019 1250 1144

Tabla 6 VI-Resultados para el SNR de la totalidad del registro

Para el nivel de sentildeal-ruido calculado para la totalidad del registro (tabla 6VI) el

meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 666 de los casos Como ya se comentoacute el primer evento fue considerado como ruido por el meacutetodo

que se propone y por tanto la sentildeal filtrada es nula En el caso del evento 30 soacutelo los filtros lineales presentan una ligera mejoriacutea en el

SNR para la onda P respecto al de la sentildeal original aunque es bajo cuando se calcula para la totalidad del registro debido al efecto de los ldquospikesrdquo presentes en la sentildeal (figura 617)

Los niveles de sentildeal-ruido de la sentildeal original columna 2 de las tablas 6V y 6VI

han sido calculadas antes de la adicioacuten de ldquospikesrdquo lo que debe tenerse presente a la hora de comparar los resultados para las sentildeales filtradas que incluyen sus efectos

159

100

101

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

Densidad Espectral de Potencia

Frecuencia (Hz)

dBs

Original Metodo Est CohButterw Eliptico

Original

Meacutetodo

Est Coh

Butterw

Eliacuteptico

EVENTO SINTETICO Nordm 30

Figura 6 17- Evento sinteacutetico nuacutemero 30 y las correspondientes sentildeales filtradas por los meacutetodos indicados En la figura inferior se muestra las densidades espectrales de potencia correspondientes

Estos mismos filtros se han aplicado a una base de 60 sismos registrados por la red de corto periodo del ROA seleccionados atendiendo a su localizacioacuten (figura 618) magnitud y principalmente por su contenido y caracteriacutesticas de ruido

La respuesta de las estaciones son las correspondiente a una resistencia de carga para

un amortiguamiento proacuteximo a 0707 y la resolucioacuten digital es de 12 bits a 100 mps Los errores relativos a la amplitud no son calculados debido al desconocimiento de la

forma de onda exacta de la sentildeal en ausencia de ruido por lo que el estudio comparativo se centra en los niveles de sentildeal ruido Para el caacutelculo del SNR de la onda P se han tomado los tiempos de llegada dados por el analista (ROA 2000 y 2002)

Figura 6 18- Epicentros de los 60 sismos utilizados como base de datos

160

El meacutetodo propuesto presenta los mejores resultados en el 50 de los casos para el

SNR de la onda P (tabla 6VII) siendo mejor que el meacutetodo de estructuras coherentes en un 566 un 70 mejor que el banco de filtros Butterworth y en el 611 de los casos mejor que los filtros eliacutepticos

Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 3003 3520 3224 3976 3892 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -016 1061 1048 1696 1634 3 990311 25733 Jerez 23 SFS 1386 2089 1348 1388 1481 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1917 -181 161 216 261 5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 2395 2483 3039 2783 2784 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija 136 2493 2611 2283 2264 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real -141 1304 1030 898 986 8 10115 104756 Medina 20 Sfs -391 1209 1128 661 634 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -2084 702 1573 492 499

10 10116 232822 Casares 25 SCRT -2303 1017 848 910 984 11 10131 174843 Torregorda 25 SFS -1151 -410 -041 -219 -179 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -039 -021 -2194 -157 -177 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 086 633 655 594 654 14 10213 110243 Olvera 25 Lija 2022 4392 3637 4565 4432 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -853 1140 899 996 1041 16 10224 110121 NE Tetuaacuten 27 Lija 229 2628 2212 2191 2266 17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 491 485 624 636 696 18 10313 131954 Algar 26 Momi -008 548 -026 478 685 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -004 387 142 -501 -563 20 10322 130603 Campillo 23 Real -309 1834 2470 1533 1603 21 10328 121517 Jimena 24 Alj -029 -064 -375 -029 -029 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1434 1598 1503 880 891 23 10408 84453 El bosque 24 Real 833 2512 2623 2511 2648 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -956 1461 1875 1332 1315 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1833 682 -011 127 232 26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2784 -140 -237 -310 -249 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2785 3775 4070 4190 4238 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija -046 1758 1001 1508 1577 29 10508 195915 Jubrique 19 Real 226 3493 3804 2732 2619 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -002 -216 -159 -113 -071 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 2951 2951 4190 4292 4255 32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 063 2272 2926 1933 1977 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -022 1747 100 343 387 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 2842 4527 4430 4662 4342 35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -655 569 915 1153 1206 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 397 3164 3475 3382 3309 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -2870 1154 1663 1094 1138 38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil -003 1236 1075 1208 1275 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -1828 1702 1008 2504 2417 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 120 2279 3260 3006 2987 41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -916 061 453 200 181 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1370 1086 770 936 986 43 10901 60028 S Faro 27 Alj -555 087 -051 -026 001 44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -299 1314 2209 1417 1450 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -1511 779 1094 727 825 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -1541 1465 1216 1041 1095

161

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 361 2525 2521 2103 2066 48 11009 90410 Ronda 22 Real -471 2451 2178 1115 1174 49 11011 23035 Algar 18 Lija -979 1029 924 869 940 50 11015 11100 Faro 27 Lija -971 820 372 363 408 51 11015 120803 Estrecho Gibraltar 27 Alj 715 2584 2230 3243 3159 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija 288 2580 2264 1821 1837 53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -958 317 -744 208 268 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1175 1619 1020 730 807 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -918 1680 1901 1671 1716 56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1097 ------ 1698 969 1012 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -1046 1747 1917 1642 1723 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -760 2402 2594 2245 2288 59 11118 202633 Montellano 23 Lija 265 2725 2932 2494 2551 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -744 1132 152 509 511

Tabla 6 VII-Nivel sentildeal-ruido para la onda P estimado para los diversos meacutetodos de filtrado usando una base de 60 sismos registrados por la red siacutesmica del ROA El evento nordm 11 sentildealado con ldquordquo es una explosioacuten

El evento nordm 56 (terremoto de ldquoDontildeanardquo de 06112001 a 221655 y de magnitud

21) fue considerado como ruido por el meacutetodo propuesto por lo que todos los coeficientes se anularon Este error del meacutetodo se debe a que las primeras llegadas del sismo han tenido lugar dentro de la ventana de pre-evento considerada y por tanto se subestimaron los niveles de sentildeal- ruido en todas las etapas de la descomposicioacuten wavelet imponiendo mayores niveles de umbral

La tabla 6VIII muestra los resultados obtenidos para el nivel de sentildeal-ruido estimado

para la totalidad del registro Fecha Hora Localizacioacuten mb Est Original Meacutetodo Est Coh Butterwoth Eliacuteptico

1 990108 130952 Sierra Lijar 25 Lija 2471 3706 3275 3373 3337 2 990119 121141 Sierra Momias 22 Momi -541 1805 384 -332 1570

3 990311 25733 Jerez 23 SFS 341 1516 323 342 425 4 990609 185046 Mar Alboran 31 Lija -1542 1702 1835 1580 1510

5 990921 221200 NE Grazalema 17 Real 1376 1545 2383 1752 1751 6 991118 65507 Zahara Sierra 18 Lija -171 2438 2722 2407 2450 7 10110 202649 Maacutelaga 25 Real 024 1262 1172 977 1045

8 10115 104756 Medina 20 Sfs -587 835 730 421 389 9 10115 125853 Puerto Serrano 24 Gibl -1755 924 084 171 291 10 10116 232822 Casares 25 SCRT -1156 1507 991 992 1013

11 10131 174843 Torregorda 25 SFS 1584 1516 3408 2858 2954 12 10202 134408 Alhucemas 37 Momi -1819 304 -497 -585 -593 13 10207 114409 El bosque 15 Alj 207 694 591 220 283

14 10213 110243 Olvera 25 Lija 1392 3934 3965 3943 4002 15 10223 104347 SW Coronil 22 Real -804 1443 1016 1128 1233 16 10224 110121 NE Tetuan 27 Lija -337 1927 1633 1571 1679

17 10309 92539 Arcos 26 Sfs 499 912 738 617 650 18 10313 131954 Algar 26 Momi -759 1189 1296 1099 1092 19 10317 201800 N Alboraacuten 22 Real -453 -1504 -733 -940 -905

20 10322 130603 Campillo 23 Real -413 2053 2179 1361 1371 21 10328 121517 Jimena 24 Alj 287 1776 1343 761 633 22 10406 62315 Paterna 26 Scrt -1614 1118 615 549 478

162

23 10408 84453 El bosque 24 Real 864 2668 3141 2610 2671 24 10409 75825 W Cordm S Vicente 37 Scrt -1524 953 1123 669 700 25 10419 132704 Rota 24 Sfs -1431 776 489 253 245

26 10425 22113 Huelva 27 Scrt -2054 858 419 491 563 27 10429 175230 Alcalaacute Gazules 27 Alj 2411 4131 3836 3553 3499 28 10507 40600 Alcacer do Sal 29 Lija 662 2325 1923 1904 1949

29 10508 195915 Jubrique 19 Real -544 2041 1023 1819 1870 30 10518 111915 Grazalema 28 Alj -1170 1053 1191 1045 1022 31 10522 33633 Argoacuten 38 Lija 3017 3382 4400 4260 4411

32 10524 115733 Fuengirola 25 Real 152 2545 3207 2152 2180 33 10524 130317 Aracena 20 Alj -1630 1378 520 411 553 34 10602 214531 Algodonales 23 Lija 1862 3825 4315 3875 3909

35 10608 213500 Alhucemas 27 Lija -137 2104 1720 1723 1688 36 10612 195931 Trafalgar 36 Cnil 124 3210 2998 2881 2693 37 10615 120016 Gribraltar 26 Lija -1535 2002 1864 1702 1775

38 10622 11355 Tetuaacuten 34 Cnil 524 1506 788 1150 936 39 10628 152147 N Marruecos 37 Momi -690 1752 540 1381 1351 40 10711 121055 E Tarifa 25 Alj 046 2124 3488 3191 3093

41 10724 121349 Algeciras 26 Cnil -1160 1152 805 688 704 42 10821 63500 SE Faro 27 Alj -1847 1576 1454 1158 1077 43 10901 60028 S Faro 27 Alj 236 1191 1281 964 1023

44 10909 31134 N Marruecos 25 Real -793 965 1338 458 416 45 10917 25850 SE Faro 28 SCRT -478 840 555 252 327 46 10928 33828 SE Bornos 21 Alj -917 1923 1763 1437 1395

47 11008 111930 El Cuervo 17 Gibl 547 2874 3231 2345 2268 48 11009 90410 Ronda 22 Real -349 1700 1725 1003 1067 49 11011 23035 Algar 18 Lija -844 1634 1210 1119 1225

50 11015 11100 Faro 27 Lija -061 2325 2034 1861 1879 51 11015 120803 Estrecho Gribraltar 27 Alj 718 2034 3365 3356 3344 52 11016 204822 W Caacutediz 25 Lija -508 1605 1344 1032 1077

53 11017 143706 W Cordm S Vicente 37 Lija -534 1701 1738 1397 1547 54 11027 235645 Tetuaacuten 36 SFS -1468 681 398 314 344 55 11104 160656 Trebujena 25 Gibl -1346 1876 2173 1654 1773

56 11106 221655 Dontildeana 21 Gibl -1988 -------- 822 105 068 57 11107 83810 Dontildeana 25 Gibl -593 2602 3136 2457 2441 58 11113 135020 Golfo Caacutediz 24 Cnil -1293 2345 1851 1654 1681

59 11118 202633 Montellano 23 Lija -209 2387 2297 1812 2150 60 11130 100924 Arcos 27 Cnil -439 979 270 299 272

Tabla 6 VIII- Estimacioacuten del SNR para la totalidad del registro por los diversos meacutetodos de filtrado El meacutetodo que proponemos obtiene el mayor SNR del registro en el 60 de la base

de sismos utilizada siendo mejor el meacutetodo de estructuras coherentes en un 60 que los filtros Butterworth en un 85 y un 85 mejor que el banco de filtros eliacutepticos

Insistimos nuevamente en que los resultados obtenidos para los bancos de filtros

lineales corresponden al que maximizoacute el nivel sentildeal-ruido de la llegada de la onda P por lo que el resultado presentariacutea ligeras mejoras si maximizaacutesemos la razoacuten sentildeal-ruido para la totalidad del registro

163

100

101

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia (Hz)

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalMeacutetodoEst CoherentesButterworthEliacuteptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 20 22032001 a 130603 Campi l lo mb=23

Figura 6 19- Evento 20 de la base de los 60 sismos utilizada (22112001 a 130603 ldquoCampillordquo mb=23) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose el efecto de recorte producido por el meacutetodo de Estructuras Coherentes En la figura inferior se muestra la

densidad espectral de potencia para cada una de las trazas

Aunque el meacutetodo de estructuras coherentes ha obtenido resultados similares (algo inferiores) al propuesto se ha comprobado que en ciertos casos recorta la forma la onda ademaacutes de no reducir los ldquospikesrdquo por lo que resulta de poca aplicacioacuten sobre registros siacutesmicos En la figura 619 se muestra el efecto de recorte mencionado para el sismo de ldquoCampillordquo de 22032001 a 130603 y de magnitud 23 (evento nordm 20)

En cuanto a la reduccioacuten de ldquospikesrdquo el meacutetodo propuesto muestra los mejores

resultados tanto sobre la base de datos sinteacutetica (ver figura 617) como sobre la real en maacutes del 90 de los casos En la figura 620 se muestra un ejemplo para un sismo real (evento nuacutemero 21) el terremoto de ldquoJimenardquo de 28032001 a 121517 y de magnitud 24 donde un ldquospikerdquo localizado sobre las primeras llegadas produce la sobreestimacioacuten del SNR (tablas 6VII y 6VIII) Esta sobreestimacioacuten es menor en el caso del meacutetodo propuesto debido a la reduccioacuten del ldquospikerdquo

Analizando conjuntamente todos los resultados obtenidos a partir de ambas bases de

datos el meacutetodo propuesto presenta los resultados en todos los aspectos Ademaacutes en el 97 de los casos analizados su espectro se adapta mejor a la sentildeal como se puede apreciar en las figuras mostradas

Una segunda versioacuten del algoritmo estaacute siendo probada en la actualidad En esta

nueva versioacuten se ha incluido la descomposicioacuten por mejor aacuterbol (ldquowavelet packetsrdquo) maximizando al SNR de la totalidad del registro (aunque el criterio de maximizado todaviacutea debe ser mejorado) Asiacute mismo el meacutetodo de reduccioacuten de ldquospikesrdquo estaacute siendo modificado

164

100

101

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Frecuencia en Hz

dBs

Densidad Espectral de Potencia

OriginalProposed MethodEst CoherentesButterworthEliptico

Original

M eacutetodo

Est Coh

Butterworth

Eliacutep tico

Evento Nordm 21 28032001 a 121517 Jimena mb=24

Figura 6 20- Evento 21 de la base de los 60 sismos utilizada (28032001 a 121517 ldquoJimenardquo mb=24) En la parte superior se muestran las trazas originales y filtradas por las diversas teacutecnicas observaacutendose un ldquospikerdquo localizado durante las primeras llegadas En la figura inferior se muestra la densidad espectral de

potencia para cada una de las trazas

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Roberts Peter M (1989) ldquoA versatile equalization circuit for increasing seismometer velocity response below the natural frequencyrdquo BSSA Vol 79 Nordm 4 1607-1617

Scherbaum F (1996) ldquoOf Poles and Zeros Fundamentals of Digital Seismologyrdquo

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and sciencerdquo Geophysics Vol 64 Nordm 5 1648-1656

167

168

CAPITULO 7

ALGORITMOS DE DETECCION

71 Introduccioacuten 170 72 Algoritmos en el dominio del tiempo 170

721 Algoritmos de medias moacuteviles (STALTA) 170

722 Algoritmos basados en la demodulacioacuten compleja 177

723 Algoritmos de envolvente 179

724 Algoritmo basado en el sesgo y la curtosis 181 73 Algoritmos basados en la transformada de Walsh 183 74 Algoritmos basados en la transformada de Hilbert 186 75 Algoritmos basados en la STFT 188 76 Anaacutelisis de los resultados 189 77 Bibliografiacutea 194

169

71 INTRODUCCION La adquisicioacuten continua produce un enorme volumen de datos que deben ser

almacenados y analizados bien de forma automaacutetica bien por la inspeccioacuten de un analista Esta situacioacuten ha forzado a que numerosos sismoacutelogos desarrollasen sistemas de

deteccioacuten de eventos y algoritmos de ldquopickingrdquo Los primeros encaminados a discernir las sentildeales siacutesmicas del ruido presente mientras que los segundos se encaminan en la identificacioacuten y datacioacuten de fases

La red de corto periodo del ROA funciona actualmente por disparo (ldquotriggerrdquo)

aunque se pretende en un futuro no lejano cambiar a un sistema de adquisicioacuten continua En este sistema la deteccioacuten automaacutetica se plantea como una posible ayuda indicando las ventanas de tiempo de probable presencia de sentildeal siacutesmica ya que la localizacioacuten en tiempo cuasi real no es un factor prioritario para esta red

En la praacutectica los algoritmos disponibles en la actualidad realizan estas tareas de

forma parcial y con limitaciones Asiacute Withers et al (1998) realizan una comparacioacuten de diversos algoritmos de deteccioacuten mostrando que ninguno de ellos es oacuteptimo para todas las situaciones posibles

Zhao y Takano (1999) aplican algoritmos basados en inteligencia artificial indicando

que hasta ahora ninguacuten sistema logra detectar y datar todos los eventos observados por un analista tal y como sentildeala tambieacuten Trnkoczy (2002)

Para seleccionar el algoritmo que mejor funciona sobre los datos registrados por la

red del ROA se revisaraacuten y analizaraacuten diversos algoritmos que operan sobre una estacioacuten monocomponente (vertical) aplicaacutendolos sobre las bases de datos sinteacutetica y real ya utilizadas en el capiacutetulo anterior

72 ALGORITMOS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO Los algoritmos que trabajan en el dominio del tiempo (base eucliacutedea) se basan en

enfatizar alguna propiedad de la sentildeal siacutesmica caracteriacutestica en este dominio ya sea su amplitud envolvente o su potencia y normalmente trabajan sobre la sentildeal previamente filtrada con objeto de incrementar la razoacuten sentildeal ruido

El algoritmo maacutes sencillo seriacutea la deteccioacuten por nivel umbral Este algoritmo soacutelo

seriacutea eficaz para sentildeales con un elevado nivel de sentildeal ruido como es el caso de muchos aceleroacutemetros cuya finalidad es el registro de movimientos fuertes

En este estudio soacutelo analizaremos cuatro tipos de algoritmos en el dominio del

tiempo basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) la denominada demodulacioacuten compleja la estimacioacuten de la envolvente o basados en las propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis

721 ALGORITMOS DE MEDIAS MOVILES (STALTA)

Los algoritmos basados en la razoacuten entre medias moacuteviles (STALTA) son los

maacutes ampliamente utilizado en sismologiacutea La idea principal es comparar la media de

170

los datos en una ventana de corta duracioacuten (STA) frente a la correspondiente en una ventana mayor (LTA) Cuando se produce una llegada de la sentildeal sobre el nivel de ruido ambas medias se ven incrementadas pero el cambio seraacute mucho maacutes abrupto en la de corta duracioacuten

Este tipo de algoritmos son ampliamente conocidos por lo que no entraremos

mucho en el detalle de su funcionamiento ni en la eleccioacuten de sus paraacutemetros Una explicacioacuten ampliamente detallada puede encontrarse en Trnkoczy (2002) entre otros

Prothero (1980) calcula en primer lugar el LTA mediante un filtro recursivo

IIR mientras que utiliza un filtro FIR para el caacutelculo del STA fijando el umbral en un factor de 8

N

XXSTAb

NLTAXX

LTALTAa

i

Nijj

i

iiii

sum+minus=

minusminus

minus=

minusminus+=

1

11

)

)

(71)

donde ldquoXirdquo representa la muestra en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo el offset y ldquoNrdquo la longitud de la ventana utilizada (2048 para el LTA y 32 para el caso del STA)

El segundo sumando de la ecuacioacuten (7-1 a) lo considera como un factor

correctivo y es multiplicado por alguacuten factor cuando es negativo al objeto de acelerar su recuperacioacuten tras un incremento apreciable

Tras varios ensayos previos hemos probado el algoritmo variando la razoacuten a

un factor de 4 y utilizando una confirmacioacuten de 25 disparos sobre una ventana de 50 muestras (05 segundos) Los resultados se muestran en la figura 71

Debemos destacar que los datos han sido filtrados previamente mediante un

filtro Butterworth paso bajo de tercer orden con una frecuencia de corte de 15 Hz al objeto de eliminar ruido de alta frecuencia incrementando la razoacuten sentildeal ruido

Hemos considerado como detecciones tardiacuteas a las que se producen maacutes allaacute de

los 5 segundos posteriores a la primera llegada Al aplicar el algoritmo sobre la base de datos sinteacuteticos se ha podido

comprobar que el instante de disparo se produce antes cuanto mayor sea la razoacuten sentildeal-ruido correspondiendo los disparos maacutes tardiacuteos a las sentildeales ruidosas no producieacutendose ninguacuten falso disparo

Los resultados sobre sismos reales presentan resultados similares pero con un

133 de falsos disparos en su mayoriacutea debidos a espurios y en un 5 de los casos a cambios del nivel de ruido registrado En el histograma soacutelo se presentan los disparos producidos durante los 5 segundos siguientes a la llegada de la onda ldquoPrdquo datada por el analista considerando los demaacutes casos como tardiacuteos De estos uacuteltimos el 90 de los casos se relacionan con la llegada de la onda ldquoSrdquo mientras que el 10 restante se asocian a otras fases no identificadas por el analista

171

Figura 7 1- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas obtenidos al aplicar el algoritmo de Prothero (1980) a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

McEvilly y Majer (1982) aplican los filtros de medias moacuteviles sobre la

secuencia formada por el promedio de los valores absolutos de la sentildeal original una vez eliminada la componente de continua

NYNXYb

N

XXXa

iii

i

Nij

i

1

)1()

)

minus

minus

sdotminus+=

minus=sum

(72)

donde ldquoXirdquo representa la muestra original en el instante ldquoirdquo ldquo X rdquo la media (ldquooffsetrdquo) ldquo X rdquo la nueva secuencia y N=16

Los valores del STA y LTA son calculados por la ecuacioacuten (72 b) con un valor

de ldquoNrdquo de 4096 para el LTA y de 16 para el STA El nivel umbral lo establecen en 4 aunque la datacioacuten se realiza desde el instante en que el valor del STA se mantiene por encima de 15 veces el LTA

Al igual que en caso anterior hemos antildeadido la condicioacuten del nuacutemero de votos

para la determinacioacuten del disparo del algoritmo con el fin de reducir el nuacutemero de falsos disparos por efecto de ldquospikesrdquo Los resultados se muestran en la figura 72

172

Figura 7 2- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de McEvilly y Majer (1982) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

La aplicacioacuten de este algoritmo sobre la base de datos sinteacutetica muestra los

mismos resultados que para el algoritmo anterior pero funciona peor sobre la base de sismos reales lo que se debe a que los datos no han sido previamente filtrados

Por otro lado los histogramas muestran dataciones adelantadas a la primera

llegada lo que se debe a que la condicioacuten de datacioacuten es inferior a la de disparo Evans y Allen (1983) desarrollaron un algoritmo para la deteccioacuten de

telesismos que opera sobre la salida de dos filtros paso banda (05 a 2 Hz y 3 a 8 Hz) Para cada uno se calcula el STA el LTA por medio del siguiente filtro (similar

a los anteriores)

1)1( minussdotminus+sdot= iii YCXCY (73)

donde ldquoXirdquo representa el dato filtrado en el instante ldquoirdquo y ldquoCrdquo es una constante (ver tabla 7I)

Ademaacutes aplicando la ecuacioacuten (73) calculan la media moacutevil del valor absoluto

de la diferencia entre el STA y LTA que denomina STAV que tiene en cuenta las inestabilidades producidas por espurios reduciendo el nuacutemero de falsos disparos

173

Establecen varios niveles umbrales (tabla 7I) dependientes del canal (banda de bajas o altas frecuencias) no sobre la razoacuten entre el STA y LTA sino sobre el cociente entre la diferencia entre el STA y el STAV y el valor del LTA

Bajas Frecuencias (05 ndash 2 Hz)

Altas Frecuencias (3 ndash 8 Hz)

C (STA) 05 0025 C (LTA) 00025 00025 C (STAV) 00005 00005 Umbral TH1 = 26 TH3 = 20 TH2 = 50

Tabla 7 I - Valores de las constantes y niveles umbrales utilizados para la prueba del algoritmo de Evans y Allen (1983) Los valores mostrados difieren de los indicados en el

artiacuteculo original y fueron seleccionados tras varias experiencias previas Soacutelo seraacuten declaradas como eventos cuando suceden uno de los dos casos

siguientes Primer caso

bull La razoacuten (STA-STAV)LTA excede a TH1 durante 35 muestras en una ventana de 40 (04 segundos)

bull No haber superado TH2 durante el minuto anterior bull No superar TH3 desde 2 segundos antes hasta 1 segundo despueacutes

Segundo caso

bull Exceder TH2 al menos una vez bull Superar TH1 90 veces durante el segundo (100 muestras) posterior

Este algoritmo fue disentildeado para la deteccioacuten de telesismos mientras que las

bases de datos utilizadas en este trabajo se componen de sismos locales y regionales principalmente Por ello hemos antildeadido un tercer caso siguiendo la filosofiacutea del artiacuteculo original

bull TH3 es excedido durante 01 segundos en el 75 de las muestras bull TH1 se es superado durante los 05 segundos posteriores al menos en el

75 de las muestras Este uacuteltimo supuesto considera el hecho de que los sismos locales y regionales

presentan un alto contenido de energiacutea en ambas bandas Los resultados de las pruebas realizadas sobre las bases de datos se muestran

en la figura 73 Este algoritmo presenta un alto nuacutemero de falsos disparos sobre la base de

datos sinteacuteticos mientras que se muestra maacutes robusto al actuar sobre datos reales donde el porcentaje se mantiene en el mismo orden que los otros algoritmos analizados Por otro lado la deteccioacuten sobre datos sinteacuteticos es relativamente elevada (50) mientras que al actuar sobre datos reales diminuye hasta el 38 (detecciones tardiacuteas incluidas)

Creemos que estos efectos se deben a que las condiciones de disparo para el

caso introducido necesitan un mayor refinamiento

174

Figura 7 3- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Evans y Allen (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

Pazos y Alguacil (1995) presentaron los resultados sobre una base de telesismos registrados por la red de corto periodo del ROA obteniendo un 775 de detecciones y el 5 de falsos disparos

Olivares et al (1983) prueban tres algoritmos basados en la razoacuten STALTA

con sentildeales de terremotos ocurridos en la Depresioacuten de Granada de los que hemos seleccionado dos

El primero (EVENT 2) calcula las medias moacuteviles mediante filtros FIR

N

XXY

i

Nijii

i

summinus=

minusminus=

1

(74)

siendo N el nuacutemero de muestras de la ventana (64 para el STA y 2048 para el LTA) Se declara un evento cuando la razoacuten STALTA es superior a dos durante el

75 de ventana de 1 segundo Los resultados se muestran en la figura 74 pudieacutendose observar que las

pruebas sobre ambas bases no han producido falsos disparos y reducen el nuacutemero de disparos tardiacuteos concentrando la deteccioacuten en el primer segundos posterior a la onda P (caso de datos reales)

175

Figura 7 4- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 2 de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

El segundo algoritmo ensayado es el que denominan EVENT 3 modificado Los promedios se calculan aplicando filtros IRR sobre la diferencia de muestras

NYXX

YY iiiii

111

minusminusminus

minusminus+= (75)

donde ldquoNrdquo vale al igual que antes 64 o 2048 para el STA y el LTA respectivamente

Las condiciones de disparo son iguales a las utilizadas en las pruebas del

EVENT 2 y los resultados algo peores que en el caso anterior se muestran en la figura 75

Figura 7 5- Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo EVENT 3 modificado de Olivares et al (1983) aplicado a las bases de datos sinteacuteticos y reales ya utilizadas en el capiacutetulo 6

176

722 ALGORITMOS BASADOS EN LA DEMODULACION COMPLEJA

Las denominadas series de demodulacioacuten compleja (Roberts y

Christoffersson 1991) se obtienen aplicando en el dominio del tiempo la propiedad de desplazamiento en frecuencia de la transformada de Fourier y aplicando un filtro posteriormente

La propiedad de desplazamiento en frecuencia equivale a la multiplicacioacuten en

el tiempo por una exponencial (ldquo rdquo) obteniendo asiacute una nueva serie compleja que es filtrada paso baja con frecuencia de corte ldquoδωrdquo lo que equivaldriacutea a retener informacioacuten de la sentildeal original en la bada que se extiende desde ldquoω-δωrdquo hasta ldquoω+δωrdquo

tje ωminus

Hemos probado el algoritmo de deteccioacuten siguiendo las indicaciones expuestas

por Roberts y Christoffersson (1991) En primer lugar formamos las series complejas aplicando el teorema de desplazamiento en frecuencia

itj

ii eXY ωω sdot= (76)

donde ldquoωrdquo toma los valores correspondientes para 2 4 6 8 y 10 Hz

Cada una de las series obtenidas es filtrada paso bajo mediante un filtro

Butterworth de 5ordm orden y frecuencia de corte 15 Hz obteniendo cinco series de demodulacioacuten compleja Como ya hemos sentildealado cada una de las series retiene la informacioacuten de la sentildeal original en una banda de 3 Hz (ver tabla 7II) centrada en cada una de las frecuencias utilizadas en la ecuacioacuten (76)

Frecuencias de corte en Hz

Baja Alta f = 2 Hz 05 35 f = 4 Hz 25 55 f = 6 Hz 45 75 f = 8 Hz 65 95 f = 10 Hz 85 115

Tabla 7 II- Banda de frecuencias equivalentes a la demodulacioacuten compleja Para detectar sentildeales siacutesmicas se aplica la razoacuten STALTA sobre el cuadrado

del moacutedulo de cada una de las series utilizando un filtro IIR (ecuacioacuten (72 b) con un valor de N de 4096) para el LTA y un filtro FIR de 16 muestras para el STA

Cuando se supera el nivel umbral (establecido en un valor de 5) se le asigna un

peso de 3 para el canal de frecuencias maacutes bajas y 1 a los demaacutes siendo nulo si no se excede este nivel

Las nuevas series de peso se suman en cada instante formando una nueva serie

que denominaremos SDWN La deteccioacuten se produce cuando SDWNgt2 durante el 70 de una ventana de 1

segundo (70 de 100 muestras) En la figura 76 se muestra la evolucioacuten de una sentildeal para la banda de 4 Hz y los resultados de las pruebas se muestran en la figura 77

177

Figura 7 6 Evolucioacuten del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991) para el canal de 4 Hz del evento Nordm 1 de la base de datos reales (Sismo de Sierra Lijar de 08011999 a 130952 UTC mb=25) En la figura se muestran la sentildeal original la parte real e imaginaria de la demodulacioacuten compleja para la frecuencia de 4

Hz y el cuadrado de su moacutedulo los valores del STA frente al producto del nivel umbral por el LTA y en la parte inferior el peso asignado a este canal (1 oacute 0 en este caso) para el caacutelculo del SDWN utilizado en la

deteccioacuten

Figura 7 7 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Roberts y Christoffersson (1991)al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

178

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un elevado porcentaje de disparos (834 incluidos los disparos tardiacuteos sobre la base de datos reales) manteniendo un aceptable porcentaje de falsos disparos (15 para la base de datos reales y el 67 para los datos sinteacuteticos)

Ademaacutes los resultados sobre datos reales muestran que el disparo se efectuacutea en

su mayoriacutea dentro del primer segundo posterior a la llegada de la onda P

723 ALGORITMOS DE ENVOLVENTE De entre los algoritmos que estiman la envolvente de la sentildeal quizaacute el maacutes

representativo sea el desarrollado por Baer y Kradolfer (1987) En eacutel la funcioacuten envolvente de la sentildeal viene dada por la ecuacioacuten no lineal siguiente

sum

sum

=

=+= i

jj

i

jj

iii

x

xxxe

1

2

1

2

222

amp

amp (77)

donde ldquoxrdquo es la sentildeal y ldquo rdquo su derivada xamp Para evitar falsos disparos debidos a cambios bruscos del nivel de ruido y a

espurios la funcioacuten caracteriacutestica la estima de la siguiente forma

i

iii

ii

SSFSFCF

eSF

)(

4

minus=

= (78)

donde ldquo SF rdquo es la media y ldquoSrdquo la desviacioacuten estaacutendar contabilizadas desde el principio hasta el instante considerado Cuando la funcioacuten caracteriacutestica (ldquoCFrdquo) es superior a 5 se produce una posible deteccioacuten El valor de la desviacioacuten tiacutepica no se actualiza cuando la funcioacuten caracteriacutestica es superior a 10

Se declara un evento cuando la funcioacuten caracteriacutestica supera el umbral durante

25 muestras de una ventana de 03 segundos (30 muestras) permitiendo asiacute que debido a la complejidad de las sentildeales siacutesmicas pueda estar por debajo del umbral durante un pequentildeo intervalo

Para el caacutelculo de la derivada hemos utilizado la foacutermula de tres puntos que

puede ser encontrada en numerosos textos de caacutelculo numeacuterico por ejemplo en Burden y Douglas Faires (1985)

En la figura 78 se muestra la evolucioacuten del algoritmo para el evento real Nordm 14

(sismo de Olvera del 13 de Febrero de 2001 a 110243 UTC mb=25) registrado por la estacioacuten de corto periodo ldquoLIJArdquo y con un SNR estimado de 20 dB para la onda P (14 dB para todo el registro)

En la figura 79 se muestran los resultados obtenidos por este algoritmo al

aplicarlo sobre las bases de datos sinteacutetica y real

179

Figura 7 8- Evolucioacuten del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) para el evento Nordm 14 de la base de datos reales (Terremoto de Olvera de 13022001 a 110243 UTC mb=25) En la figura se muestra de arriba abajo la sentildeal original la envolvente la funcioacuten SF su media y desviacioacuten estaacutendar (estimadas desde el

comienzo hasta el instante considerado) y la funcioacuten caracteriacutestica CF y el nivel umbral establecido

Figura 7 9 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Baer y Kradolfer (1987) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

180

724 ALGORITMO BASADO EN EL SESGO Y LA CURTOSIS

Savvaidis et al (2002) desarrollan un algoritmo detector de fase basado en las

propiedades estadiacutesticas del sesgo y la curtosis para estaciones de tres componentes La idea principal es la identificacioacuten de una sentildeal no gausiana (sentildeal siacutesmica)

inmersa en ruido simeacutetricamente distribuido y que por tanto presentan valores de sesgo (tercer orden) y de curtosis (cuarto orden) nulos En cambio la asimetriacutea de la distribucioacuten de la sentildeal siacutesmica presenta altos valores de sesgo y curtosis debido a su larga cola

El sesgo( 3γ ) y la curtosis ( 4γ ) de una serie finita se calcula por

( )

( )3

)1(

)1(

41

4

4

31

3

3

minussdotminus

minus=

sdotminus

minus=

sum

sum

=

=

x

N

jxj

x

N

jxj

N

mx

N

mx

σγ

σγ

(79)

donde ldquomxrdquo es la media de la serie y ldquoσxrdquo su desviacioacuten estaacutendar

Savvaidis et al (2002) aplican esta idea a las escalas de baja frecuencia

obtenidas del anaacutelisis multirresolucioacuten y para las 3 componentes Para enfatizar maacutes los altos valores del sesgo y la curtosis efectuacutean el producto cruzado de las 3 componentes

Tras varias pruebas hemos ensayado un algoritmo algo diferente pero basado

en las mismas ideas expuestas por ellos Nosotros calculamos el sesgo y la curtosis utilizando la media y desviacioacuten

estaacutendar calculada para todo el registro y aplicamos los sumatorios de la ecuacioacuten (79) a una ventana moacutevil de 1 segundo

La meacutetrica se forma multiplicando el valor absoluto del sesgo por la curtosis

(siempre positiva) y se suaviza por la media de 16 puntos Hemos establecido como nivel umbral 5 veces la mediana de la meacutetrica de los

primeros 15 segundos del buffer donde se supone ldquoa priorirdquo que no hay presencia de sentildeal Si este promedio es demasiado bajo (en el caso de un ruido gaussiano deberiacutea ser nulo) se fija en 5 diezmileacutesimas (obtenido experimentalmente)

Para evitar falsos disparos por espurios se ha impuesto un criterio de duracioacuten

miacutenima fijado en el 90 de los votos para una ventana de 05 segundos En la figura 710 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten de la sentildeal y en la

711 los resultados obtenidos

181

Figura 7 10- Evolucioacuten del algoritmo de Savvaidis et al (2002) para el evento Nordm 16 de la base de datos reales (Terremoto al NE de Tetuaacuten de 24022001 a 11024 UTC mb=27) En la figura se muestra la sentildeal

original la curtosis el valor absoluto del sesgo y la meacutetrica utilizada frente al nivel umbral

Figura 7 11 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Savvaidis et al (2002) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

182

Como puede apreciarse este algoritmo presenta un alto porcentaje de aciertos

(766 dentro los 5 primeros segundos y un 10 de detecciones tardiacuteas respecto a la onda P) aunque el porcentaje de falsos disparos es algo elevado (10)

73 ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE WALSH Las funciones de Walsh definidas en 1923 por JL Walsh forman una base

ortogonal y aunque soacutelo toman los valores +1 y ndash1 presentan propiedades similares a las series trigonomeacutetricas En la figura 712 se muestran las siete primeras secuencias

La nomenclatura indicada a la derecha es utilizada en diversos textos debido a la semejanza de las secuencias de Walsh con el signo que toman las series trigonomeacutetricas (las denominadas ldquoSalrdquo se refieren a la semejanza con las series de senos mientras que las funciones denominadas ldquoCalrdquo a las series de cosenos)

Goforth y Herriacuten (1981) las utilizan en su algoritmo de deteccioacuten debido a que los

coeficientes se calculan de forma maacutes raacutepida que utilizando senos y cosenos

summinus

=

sdot=1

0)(1 N

iik ikWalshx

Ns (710)

Los datos digitales son analizados en ventanas (128 segundos) que desplazamos de

muestra en muestra pesaacutendolos de forma inversamente proporcional al contenido de ruido del canal ldquokrdquo correspondiente

Figura 7 12 Primeras siete secuencias de Walsh A la derecha se indica otra nomenclatura utilizada en literatura por semejanza con las series trigonomeacutetricas

183

La estimacioacuten del contenido espectral de ruido se ha efectuado utilizando un pre-evento de 512 segundos al que se le ha aplicado la transformada dada por la ecuacioacuten (710)

Posteriormente se forma la meacutetrica mediante la suma de los valores absolutos de los

coeficientes correspondientes a la banda de que se extiende desde 06 a 11 Hz

sum=

=28

2

kiki sm (711)

El nivel umbral se establece mediante la siguiente ecuacioacuten

)( 507550 VVKVT minussdot+= (712)

donde ldquoTrdquo es el nivel umbral ldquoV50 y V75rdquo son la mediana y el 75 percentil de los 512 valores previos respectivamente y ldquoKrdquo es una constante que experimentalmente se ha fijado en 51

Finalmente hemos establecido una confirmacioacuten de 5 ventanas consecutivas En la figura 713 se muestra la meacutetrica y el nivel umbral para el evento sinteacutetico

nuacutemero 30

Figura 7 13 Meacutetrica y nivel umbral calculado para el evento sinteacutetico Nordm 30 al aplicar el algoritmo de Goforth y Herrin (1981)

184

En la figura 714 se muestran los resultados obtenido al aplicar este algoritmo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

disentilde

128 p

elimicons2 3 y

ecua

dondel niv

Figura 7 14 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Goforth y Herrin (1981) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Michael et al (1982) aplican la transformada de Walsh en su algoritmo de deteccioacuten ado para operar en la red siacutesmica MIT (situada en Nueva Inglaterra) Como en el caso anterior los coeficientes de Walsh son calculados en ventanas de untos (128 segundos) que se desplazan de muestra en muestra El canal cero (ldquok=0rdquo) corresponde a la componente de continua por lo que es

nado Los demaacutes coeficientes se agrupan por parejas ya que cada dos series ecutivas representan las misma frecuencia pero desfasadas (ver figura 712 series 1 y 4) y se suman los cuadrados de la siguiente forma

22

212 ppp ssS += minus (713)

Por tanto los 128 canales iniciales se han reducido a la mitad De igual forma se estima la potencia del ruido para cada canal (ldquoNprdquo) aplicando la

cioacuten (713) al pre-evento de 512 segundos La meacutetrica viene dada por la suma de las razones sentildeal ruido

sum=p p

p

NS

m (714)

e el sumatorio se extiende a los canales correspondientes a la banda de 06 a 11 Hz y el umbral se establece por la ecuacioacuten (712) con un valor de ldquoKrdquo de 51 En la figura 715 se muestran los resultados obtenidos

185

F

dispel nique

74

com

en su

dondsism

seguobte

90

de D

igura 7 15 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Michael et al (1982) alaplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

Como se aprecia en la figura este algoritmo presenta un elevado nuacutemero de falsos

aros debidos a espurios y cambios en las caracteriacutesticas de ruido Debemos sentildealar que vel de ruido se ha estimado en el pre-evento de 512 segundos suponiendo por tanto permanece invariable a lo largo del registro

ALGORITMOS BASADOS EN LA TRANSFORMADA DE HILBERT La transformada de Hilbert de una sentildeal se obtiene desfasando -90ordm todas sus

ponentes espectrales Earle y Shearer (1994) la utilizan para la determinacioacuten de la envolvente de una sentildeal

algoritmo de deteccioacuten Nosotros hemos aplicado como envolvente el cuadrado de la dada por ellos

22 )()()( txtxtE += (715)

e ldquoErdquo es la envolvente (representa el cuadrado de la amplitud instantaacutenea) ldquoxrdquo el ograma y ldquo x rdquo su transformada de Hilbert

Sobre la envolvente aplicamos un algoritmo STALTA con ventanas de 05 y 3

ndos respectivamente Esta razoacuten se suaviza mediante un filtro Hanning de 1 segundo niendo la funcioacuten ldquoSRFrdquo (signal ratio function)

Finalmente se establece un nivel umbral de 25 con una confirmacioacuten de disparo del

en una ventana de 05 segundos En la figura 716 se muestra la evolucioacuten de la sentildeal para el evento real nordm 57 (sismo

ontildeana de 07112001 a 083810 UTC mb=25)

186

porce

Figura 7 16 Evolucioacuten del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo al evento real nordm 57 (terremoto de Dontildeana del 07112001 a 083810 UTC mb=25

Los resultados obtenidos (figura 717) sobre las bases de datos de prueba muestran ntaje de aciertos relativamente pobre y con un nivel de falsos disparos elevado

Figura 7 17 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Earle y Shearer (1994) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

187

75 ALGORITMOS BASADOS EN LA STFT

Gledhill (1985) utiliza la Transformada de Fourier ldquoventaneadardquo (Short Time Fourier

Transform STFT) para la deteccioacuten de sismos regionales Para ello calcula los coeficientes de Fourier en ventanas de 1 segundo estimando la

amplitud espectral mediante la suma de las partes reales e imaginarias en lugar de sus cuadrados

Estas amplitudes espectrales se suman en 5 bandas de igual ancho (1 a 4 Hz 5 a 8

Hz 9 a 12 Hz 13 a 16 Hz y de 17 a 20 Hz) En cada una de estas bandas estima el promedio de largo teacutermino tanto para las series

obtenidas como para sus diferencias (LTA y DLTA respectivamente) calculando el nivel umbral como

))(50)(()()( kLTAkDLTARkLTAkTS sdot+sdot+= (716)

donde ldquokrdquo es el nuacutemero de la banda ldquoRrdquo una constante (que hemos fijado en 3) y ldquoDLTArdquo y ldquoLTArdquo son como ya se indicoacute los promedios de largo periodo de las diferencias espectrales y del espectro respectivamente (experimentalmente fijado en 5 segundos)

Cuando el espectro en una banda supera al umbral se asigna el peso de la banda

correspondiente a la banda (que hemos fijado como 3 2 2 1 1 en orden ascendente de frecuencia) La suma de los pesos en cada instante proporciona la meacutetrica ldquoSDWNrdquo (Spectral difference weight number)

La deteccioacuten se produce cuando se supera el valor de 5 durante el 666 de una

ventana de 03 segundos (En nuestro ensayo hemos desplazado las ventanas de muestra en muestra mientras que en el artiacuteculo original las ventanas no se solapan)

En la figura 718 se muestran los resultados obtenidos

Figura 7 18 Porcentajes de deteccioacuten e histogramas del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo a las bases de datos sinteacuteticos y reales

188

Como puede apreciarse el algoritmo se comporta mejor sobre la base de datos reales que sobre los sinteacuteticos presentando menores diferencias en el datado de la primera llegada con el analista La principal razoacuten al igual que en casos anteriores se debe a que en la base de datos sinteacuteticos los registros se contaminaron en proporciones aleatorias con ruido siacutesmico ldquoespuriosrdquo de gran amplitud y ruido artificial perioacutedico que afecta a determinadas bandas de frecuencia

En la figura 719 se muestra un ejemplo de la evolucioacuten del algoritmo para el caso

del evento real nordm 6 de Zahara de la Sierra ocurrido el 18 de Noviembre de 1999 a las 065507 UTC y mb=18

Figura 7 19 Evolucioacuten del algoritmo de Gledhill (1985) al aplicarlo al evento real nordm 6 (terremoto de Zahara de la Sierra del 18111999 a 065507 UTC mb=18 En la figura se muestra la sentildeal original y las

amplitudes espectrales en cada una de las cinco bandas junto al correspondiente nivel umbral (TS) En la parte inferior se muestra la meacutetrica compuesta por la suma de los pesos asignados en cada banda

76 ANALISIS DE LOS RESULTADOS Como puede apreciarse el algoritmo que mejor ha funcionado es el sugerido por

Savvaidis et al (2002) tanto sobre la base de datos sinteacuteticos como reales concentrando la mayoriacutea de dataciones con un error inferior al segundo

En la tabla 7III se indican las diferencias en datacioacuten entre los algoritmos ensayados

y el analista para la base de datos sinteacuteticos

189

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 -028 (-12) -- -- -- -- -- -- -470 -- -- -- -- --

2 -019 (-11) -- -- -- -- -- -- -- -- -- -362 -- --

3 -1038 (-10) -- -- -309 -- -- -- -- -- -273 -276 -- --

4 -2070 (-9) -- -- -- -- -- -- -474 -- -- -326 -- --

5 -858 (-8) -- -- -307 -- -- -- -719 -324 -267 -265 -- --

6 -005 (-7) -- -- -- -- -- -- -461 -212 -- -268 -- --

7 -1391 (-6) -- -- -- -- -- -292 -471 -265 -348 881 -- --

8 -1177 (-5) -- -- -287 -- -- -280 -268 -155 -- -263 -299 --

9 -818 (-4) -- -- -- -- -- -251 -266 -147 -- -261 -- --

10 -945 (-3) -- -- -- -- -- -288 -273 -196 -- -208 -- --

11 -812 (-2) -- -- -291 -- -- -257 -272 -195 -- -204 -286 --

12 -167 (-1) -- -- -268 -277 -276 -289 551 -103 -034 1261 -- -271

13 -422 (0) -- -- -279 -277 -280 -140 -773 -072 -273 1035 -- -268

14 -080 (1) -- -- -270 -275 -275 -294 202 -104 -141 946 -- -278

15 -282 (2) -459 -398 -281 -- -- -255 -268 -109 -- -119 -264 -284

16 051 (3) -467 -396 002 -266 -266 -296 -034 -018 -039 -038 -- -275

17 -055 (4) -289 -226 -272 -- -- -231 -267 -104 -280 -100 -257 -264

18 227 (5) -460 -226 005 -265 -262 -293 -009 -014 -034 -008 -285 -272

19 162 (6) -281 -220 -267 -- -- -137 -046 -036 -280 -054 -252 -263

20 303 (7) -301 -220 -264 -279 -280 -257 -266 -038 -176 1499 -268 -264

21 373 (8) -270 -216 -261 -378 -428 -135 -033 -029 -280 -035 -248 -263

22 580 (10) -264 -212 -126 -280 -330 -133 -026 -028 -280 -028 -246 -262

23 855 (12) -138 -210 -076 -280 -282 -035 -014 -017 -109 -007 -020 -026

24 1063 (14) -265 -208 039 -045 -028 -041 -005 -011 -022 -005 -036 -035

25 1254 (16) -263 016 003 -038 -024 -039 -004 -012 -004 -005 -025 -019

26 1390 (18) -037 020 -020 -265 -265 -034 -012 -028 -037 -008 -014 -025

27 1630 (20) -036 033 029 -033 -022 -034 -004 -014 -004 -004 -013 -011

28 2111 (25) 946 996 988 -043 946 932 202 -018 -003 946 946 945

29 2839 (32) -012 043 265 -013 -004 -018 -001 -019 -001 -002 006 -005

30 3931 (64) 1044 1088 1597 -022 1035 1030 -266 -023 -001 1035 1090 1034

Tabla 7 III- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de datos sinteacuteticos Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista

mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Como podemos apreciar en la tabla la mayoriacutea de los algoritmos se disparan a partir

de un nivel umbral para la razoacuten sentildeal ruido calculada para la totalidad del registro no siendo tan clara en relacioacuten a la estimada para la onda P (en una ventana de 2 segundos)

Los numerosos falsos disparos para los eventos 28 y 30 se deben a la presencia de

espurios proacuteximos en el pre-evento lo que hace que la meacutetrica supere los umbrales correspondientes durante mayor tiempo (confirmacioacuten de disparo) ya que no hay suficiente tiempo para que el raacutepido incremento provocado en la meacutetrica por un espuacutereo recupere su nivel normal

190

Los algoritmos basados en la razoacuten STALTA son los maacutes simples aunque presentan los porcentajes de acierto maacutes bajo y mayores diferencias en los tiempos de llegada no siendo muy adecuados para la datacioacuten (ldquopickingrdquo) de eventos

Como cabiacutea esperar la datacioacuten mejora (en general) al incrementar la SNR de la

sentildeal En particular el algoritmo de Savvaidis et al (2002) mantiene la diferencia inferior a 04 segundos a partir de una SNR de 5 decibelios

En la tabla 7IV se muestran los resultados para la base de datos reales

SNR (dB)

Prothero (1980)

McEvilly

(1982) Evans (1983)

Olivares (2)(1983)

Olivares (3)(1983)

Roberts(1991)

Baer (1987)

Savvaidis(2002)

Goforth (1981)

Michael (1982)

Earle (1994)

Gledhill(1985)

1 3003 (2471) -006 044 150 -008 -004 -018 -008 -008 -003 -003 021 -004

2 -016 (ndash541) -- -- -- -- -- -065 -241 -148 -- -124 -148 -143

3 1386 (341) -- -- -- -026 -027 3627 -080 -081 -023 2432 -104 -078

4 -1917 (-1542) -620 -799 -- -- -- 1391 -843 -123 -- 073 -856 --

5 2395 (1376) -027 033 -001 -033 -068 -026 -004 -005 -011 -003 007 -005

6 136 (-117) -023 036 -001 -019 -021 -018 -002 -016 -008 1806 007 -003

7 -141 (024) -- -- -- -- -- -077 -048 -048 -- 1085 -- --

8 -391 (-587) -- -- -- -- -- -061 -- -004 -2989 -065 -- --

9 -2084 (-1755) -- -- -- -- -- -1024 -- -160 -- -1025 -- --

10 -2303 (-1156) -- -756 -- -- -- -576 -031 -402 -- 637 -- --

11 -1151 (1584) -2905 -2844 -3381 -2859 -2872 -2874 -2898 -3405 -2902 -040 -2879 -2896

12 -039 (1819) 093 143 135 -- -- 081 091 -- 094 1446 123 093

13 086 (207) -- -407 -- -427 -427 -174 1403 -132 -- -154 -- --

14 2022 (1392) -005 046 038 -005 -005 -018 -002 -007 -003 -003 024 -004

15 -853 (-804) -- -- -- -- -- -044 -111 -069 -- -121 -133 -161

16 229 (-337) -044 018 -017 -039 -039 -032 -011 -018 -019 -002 -019 -022

17 491 (499) -- -- -- -262 -256 -163 -022 040 -068 974 -- --

18 -008(-759) -363 -- -320 -- -- -376 -363 -- -360 -361 -338 -362

19 -004 (-453) -- -- -- -- -- -180 -255 -206 -- -249 -- --

20 -309 (-413) -- -- -561 -- -- -039 -022 -020 -- -019 -018 -047

21 -029 (287) -002 -048 1165 -102 -103 1139 1155 -001 1158 1158 1169 1156

22 -1434 (-1614) -- -- -- -- -- -131 -- -408 -- -044 -- --

23 833 (864) -083 -063 -175 -- -- -054 -025 -039 -105 -035 -028 -036

24 -956 (-1524) -076 -018 -056 -072 -077 -060 -016 -019 -063 2208 -047 -071

25 -1833 (-1431) -- -- -- -046 -- -562 673 101 -- -086 -- --

26 -2784 (-2054) -- -- -- -1566 -- -1300 -2945 -1069 -- 1291 -- --

27 2785 (2411) -022 043 002 -033 -026 -027 -009 -033 -003 -003 005 -005

28 -046 (662) -050 -5336 -- -149 -- -035 -015 -021 -029 -008 -013 -020

29 226 (-544) -414 -- -- -- -- -033 -015 -015 -- -029 -014 -015

30 -002 (-1170) -12819 -12732 -- -- -- -12113 -737 -11998 -- 619 -12828 -743

31 2951 (3017) -018 033 -096 -129 -132 -033 -010 -131 -027 -005 -008 -009

32 063 (152) -068 -- -- -- -- -053 -016 -016 -063 -020 -017 -058

33 -022 (-1630) -- -- -- -201 -- -2105 -178 -106 -197 -121 -- --

34 2842 (1862) -011 039 -064 -021 -022 -023 -002 -044 -015 -002 009 -004

35 -655 (-137) -- -- -121 -- -- -120 -231 -118 -- -105 -137 -131

36 397 (124) -022 030 -006 -061 -065 -032 -010 -024 -053 -011 -009 -015

37 -2870 (-1535) -573 -514 -- -- -- -024 -014 029 -044 011 -019 --

38 -003 (524) -262 -- -- -- -- -286 -- -017 -- 1769 -020 -095

39 -1828 (-690) 592 643 -044 -- -- 579 592 -1072 593 592 638 591

40 120 (046) -044 019 -014 -056 -058 -034 -020 -048 -043 -026 -019 -044

191

41 -916 (-1160) -- -- -- -- -- -933 -- -189 -- -201 -- --

42 -1370 (-1847) -2245 -2148 -- -070 -084 -059 -027 -010 -070 -044 -052 -076

43 -555 (236) -- -1266 -- -3680 -3682 -633 -693 -436 -- -695 -- --

44 -299 (-793) -- -- -706 -- -- 4860 20095 -060 -- 4859 -141 -154

45 -1511 (-478) -- -- -- -- -- -034 -026 006 -046 1365 -033 --

46 -1541 (-917) -224 -164 -- -170 -198 -050 -016 -030 -036 -019 -053 -071

47 361 (547) -060 -268 -315 -- -- -035 -031 -027 -059 -027 -028 -042

48 -471 (-349) -- -- -511 -- -- -054 2833 -039 -- -094 -- -551

49 -979 (-844) -551 -502 -539 -- -- -250 105 107 -611 -020 -540 -552

50 -971 (-061) -2644 -2566 -- -- -2555 1391 -2514 -136 -144 081 -- -150

51 715 (718) -035 030 -164 -023 -027 -046 -010 -040 -010 3694 -010 -028

52 288 (-508) -053 000 -056 -057 -060 -042 -019 -014 -057 2236 -018 -040

53 -958 (-534) -3956 -3881 -- -3947 -3954 -540 -3707 -374 -- -3710 -3956 -4001

54 -1175 (-1468) -- -- -- -087 -- -061 1992 -1853 -057 1966 -- --

55 -918 (-1346) -015 035 -451 -070 -097 005 -007 006 -018 544 010 -010

56 -1097 (-1988) -- -- -- -- -- 328 -012 -344 -040 -020 -- -029

57 -1046 (-593) -032 003 -066 -047 -085 -025 011 -018 -034 -007 -006 -012

58 -760 (-1293) 2647 000 -- -076 -093 -034 -013 -009 -053 2649 -020 -033

59 265 (-209) -037 023 -004 -042 -054 -034 -008 -017 -020 -008 -013 -009

60 -744 (-439) -- -- -- -- -- -- -168 -537 -- -- -- --

Tabla 7 IV- En la tabla se indican las diferencias de tiempos para la onda P en segundos entre el analista y los algoritmos ensayados (indicados uacutenicamente por el primer autor y el antildeo) sobre la base de

datos reales Las diferencias negativas indican dataciones posteriores a las sentildealadas por el analista mientras que las positivas indicadas en negrilla sentildealan falsos disparos La razoacuten sentildeal ruido (expresada en decibelios) indicada para cada evento se refiere a la onda P mientras que entre pareacutentesis se indica la

SNR para la totalidad del registro Para el algoritmo de McEvilly y Majer (1982) la datacioacuten se efectuoacute con un umbral de 15 mientras que para la deteccioacuten se

utilizoacute un valor de cuatro Por ello algunas diferencias positivas no corresponden con falsos disparos Al igual que antes los algoritmos basados en la razoacuten STALTA obtienen los peores

resultados tanto en los porcentajes de deteccioacuten como en el datado El algoritmo de Michael et al (1982) basado en la transformada de Walsh presenta

un alto nuacutemero de falsos disparos mientras que tan soacutelo el 17 de los casos no son detectados Un mejor refinamiento de los paraacutemetros utilizados podriacutea mejorar los resultados pero tras varias pruebas hemos comprobado que los cambios evaluados para disminuir el nuacutemero de falsos disparos reducen enormemente la capacidad de deteccioacuten del algoritmo Un mayor nuacutemero de pruebas sobre una base maacutes amplia podriacutea resultar en una mejora global de los resultados de este algoritmo

El evento nordm 12 (terremoto de Alhucemas de 02022001 a 134408 mb=37) no ha

sido correctamente detectado por ninguno de los algoritmos debido al gran nuacutemero de espurios de gran amplitud que enmascaran totalmente el registro

El sismo nordm 21 (Jimena 28032001 a 121517 mb=24) es similar al anterior pero

con menor nuacutemero de espurios lo que permite que en algunos casos se detecte correctamente

Nuevamente el algoritmo sugerido por Savvaidis et al (2002) presenta los mejores

porcentajes tanto en deteccioacuten como en datacioacuten

192

En la figura 720 se muestran las diferencias en los tiempos de llegada para los algoritmos con mejores resultados (Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) Savvaidis et al (2002) Goforth y Herrin (1981) y Gledhill (1985)) en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro

Figura 7 20 Diferencias de tiempo para la onda P entre el analista y varios algoritmos de deteccioacuten en funcioacuten del nivel sentildeal ruido estimado para la totalidad del registro Las marcas de la parte superior con

diferencias positivas indican uacutenicamente los falsos disparos y los eventos no detectados por los algoritmos

Los algoritmos de Roberts y Christoffersson (1991) Baer y Kradolfer (1987) y el de

Savvaidis et al (2002) son los que presentan menores diferencias mantenieacutendose por debajo de 1 segundo para los eventos con SNR superior a 548 dB

Los falsos disparos o no detecciones se producen para eventos con SNR inferiores a

524 decibelios La mayoriacutea de los eventos no detectados y los falsos disparos se han producido por

la presencia de espurios o por el bajo nivel sentildeal-ruido Hay que destacar que la deteccioacuten enormemente tardiacutea del eventos nuacutemero 30

(terremoto de Grazalema del 18052001 a 111915 mb=28) se debe a que el registro es muy ruidoso y la llegada de la onda P es muy poco impulsiva siendo difiacutecil su deteccioacuten incluso para un analista experimentado En el caso del evento nuacutemero 11 (explosiones de Torregorda del 31012001 a 174843 mb=25) el retardo en la deteccioacuten se debe a que la primera explosioacuten se encuentra enmascarada por mucho ruido mientras que las siguientes se pueden observar con claridad datando los algoritmos estas uacuteltimas

193

Finalmente el algoritmo de Savvaidis et al (2002) detecta el evento 54 (sismo de Tetuaacuten de 27102001 a 235645 mb=36) de forma tardiacutea mientras que la mayoriacutea de los algoritmos lo detectan correctamente Para este sismo la onda P supera el nivel umbral ampliamente pero tan soacutelo durante algo maacutes de 1 segundo posteriormente vuelve a superarlo durante cortos intervalos hasta que finalmente la onda S es la que dispara el algoritmo

En definitiva tal y como comentamos en la introduccioacuten ninguno de los algoritmos

ensayados logran acercarse adecuadamente en todos los casos a las detecciones y dataciones efectuadas por el analista De entre todos los algoritmos sugeridos por Savvaidis et al (2002) Roberts y Christoffersson (1991) y Baer y Kradolfer (1987) proporcionan niveles de deteccioacuten y datado superiores al 60 de los casos

En lo referente a la deteccioacuten los porcentajes de acierto para cualquiera de los

algoritmos ensayados se veraacuten incrementados al actuar sobre el conjunto de las estaciones de una red siacutesmica ya que en general seraacuten varias las estaciones que registren un mismo evento

La aplicacioacuten de estos algoritmos sobre los registros de estaciones de tres

componentes proporcionaraacuten una mayor capacidad de deteccioacuten elevando el porcentaje de aciertos Pero para estas estaciones es maacutes conveniente utilizar algoritmos especiacuteficos como por ejemplo los disentildeados por Magotra et al (1987) Christoffersson et al (1988) Roberts et al (1989) o maacutes recientemente los disentildeados por Anant y Dowla (1997) y el de Fedorenko y Husebye (1999)

77 BIBLIOGRAFIA Anant K S y Dowla FU (1997) ldquoWavelet Transform Methods for Phase

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195

196

CONCLUSIONES

Como hemos mencionado en el Capiacutetulo 1 los liacutemites entre las placas Euroasiaacutetica y Africana no se encuentra bien definido en el Sur de Espantildea

La creciente instrumentacioacuten de la zona ampliacioacuten de la red del Observatorio y red

del Estrecho la red siacutesmica de Andaluciacutea del Instituto Andaluz de Geofiacutesica (Observatorio de Cartuja de Granada) la red siacutesmica de Almeriacutea etc junto al creciente despliegue de estaciones de Banda Ancha y la integracioacuten de redes GPS (tanto permanentes como temporales) permitiraacuten un mejor conocimiento de las estructuras y la geodinaacutemica de esta compleja zona

Con este objetivo el Real Instituto y Observatorio de la Armada pionero en Espantildea

en el campo del registro siacutesmica mantiene desplegadas en la zona diversas redes siacutesmicas la red de estaciones de Banda Ancha ROAUCMGFZ (integrada en la red mundial GEOFON) la estacioacuten siacutesmica de largo periodo de San Fernando y la ya mencionada red de corto periodo del Observatorio y red del Estrecho

La red de corto periodo fue desplegada a principios de los 90 y se basa en la

transmisioacuten analoacutegica desde las estaciones de campo hasta el Observatorio donde se datan y convierten a formato digital con una resolucioacuten de 12 bits

Los raacutepidos avances de la telefoniacutea receptores GPS el bajo coste de los

convertidores AD de alta resolucioacuten etc permitieron plantear la actualizacioacuten de la instrumentacioacuten de esta red por estaciones de altas prestaciones coste moderado y sobre todo de disentildeo propio El disentildeo y puesta en funcionamiento de un prototipo asiacute como el preprocesado digital de eventos siacutesmicos constituyen el nuacutecleo de la presente memoria

Se exponen a continuacioacuten aquellos puntos que a juicio del autor sintetizan las

aportaciones maacutes relevantes de esta memoria haciendo un mayor eacutenfasis en aquellas ideas que introducen una cierta novedad en el campo de la instrumentacioacuten siacutesmica y del procesado digital de datos

bull Se ha disentildeado un prototipo de estacioacuten siacutesmica digital con caracteriacutesticas optimizadas para el registro de microterremotos y terremotos moderados adaptada a las particularidades de la Red del ROA registro continuo enlace viacutea moacutedem o Internet amplio margen dinaacutemico y con respuesta plana desde 10 segundos hasta los 100 Hz bull Se propone como novedad la utilizacioacuten de una impedancia de carga ldquoRC serierdquo en lugar de utilizar uacutenicamente una resistencia como en los sistemas claacutesicos El anaacutelisis del efecto de esta impedancia sobre la respuesta muestra que uno de los polos reales puede ser claramente despreciado y su funcioacuten de transferencia puede ser aproximada por una ecuacioacuten formada por tres ceros (uno doble en el origen y otro real negativo) y tres polos (en general uno real y dos complejo conjugados)

Eligiendo adecuadamente los valores de la resistencia y del condensador puede variarse la frecuencia natural del sistema sin variar la ganancia El estudio realizado

197

muestra que para el sensor Mark L4-C se obtiene un aumento del ancho de banda en el orden del 35 bull El estudio de la dinaacutemica del sistema propuesto muestra que el convertidor AD utilizado (Cristal CS5322CS5323) con un margen dinaacutemico de 129 dB a 125 mps es adecuado para el registro de la microsismicidad aprovechando la casi totalidad del margen dinaacutemico del sensor La necesaria amplificacioacuten de la sentildeal previa a la conversioacuten a formato digital puede ser seleccionada entre 20 30 o 40 decibelios bull Hemos desarrollado los circuitos amplificadores y filtros necesarios utilizando una primera etapa no inversora ya que presenta la gran ventaja de tener una alta impedancia de entrada Los posibles ruidos inducidos en modo comuacuten se evitan situando el amplificador cerca del sensor y utilizando cables altamente apantallados La segunda etapa consiste en un filtro ldquoantialiasingrdquo con una frecuencia de corte muy alta (800 Hz) para evitar posibles interferencias de radiofrecuencia mientras que los filtros digitales del propio convertidor eliminan la contaminacioacuten de maacutes baja frecuencia antes de producirse la correspondiente decimacioacuten bull El anaacutelisis de ruido del sistema propuesto muestra como eacuteste se mantiene por debajo del modelo de bajo ruido de Peterson entre 10 segundos y 10 Hz al igual que los sistemas convencionales con resistencia de carga bull Hemos desarrollado los circuitos y programas necesarios para el correcto funcionamiento del sistema proponiendo la utilizacioacuten del sistema operativo Linux y el uso del puerto paralelo para la toma de datos Este puerto ha sido poco aprovechado en la mayoriacutea de los sistemas desarrollados hasta la actualidad y permite una velocidad de transferencia para la entrada de datos de hasta 2Mbytes por segundo cuando opera en modo EPP En este modo la transferencia de datos es ldquohardwarerdquo sin que intervenga el microprocesador

El sistema de sincronismo por GPS desarrollado por la Seccioacuten de Hora del

Real Instituto y Observatorio de la Armada operando conjuntamente con el puerto paralelo en modo EPP permite datar cada una de las muestras con una precisioacuten mejor que el milisegundo cumplieacutendose las especificaciones inicialmente fijadas

bull Los disentildeos de las tarjetas convertidoras AD y la ldquointerfazrdquo serie-paralelo incluyen diversos circuitos que facilitan las pruebas de los diversos componentes por lo que seraacuten mucho maacutes sencillas en futuros disentildeos reduciendo el consumo

Las tarjetas electroacutenicas se pueden adaptar faacutecilmente para el registro de tres

componentes sin necesidad de triplicar el nuacutemero de circuitos utilizados En este caso soacutelo necesitariacuteamos modificar el ldquodriverrdquo del puerto paralelo para que lea nueve ldquobytesrdquo cada vez que se genera la interrupcioacuten

bull Las pruebas de funcionamiento de las diversas tarjetas electroacutenicas y de los programas resultaron satisfactorias concordando los datos con las especificaciones del fabricante a excepcioacuten de la componente de continua del conversor AD que es ligeramente superior aunque creemos que se debe al ruido interno del generador de ondas utilizado

198

bull Se propone la calibracioacuten parameacutetrica por ajuste de la impedancia equivalente como meacutetodo alternativo de estimacioacuten de la respuesta instrumental Este meacutetodo obtiene estimaciones bastante precisas de las diversas constantes del sensor (015 para la resistencia interna 14 en la estimacioacuten del amortiguamiento a circuito abierto 040 para la frecuencia propia y 051 en la constante de transduccioacuten) La excepcioacuten es la autoinductancia que presenta un error elevado debido a que soacutelo se manifiesta de forma apreciable en el rango de muy altas frecuencias

La medida de la frecuencia propia la constante de transduccioacuten y el

amortiguamiento a circuito abierto pueden ser mejoradas ligeramente por otros meacutetodos claacutesicos (inferiores al 001 03 y 09 respectivamente) pero suponen un gran incremento del nuacutemero de experimentos a realizar en laboratorio

Las respuestas totales del sistema no difieren de forma apreciable al utilizar los

paraacutemetros obtenidos por los diversos meacutetodos ensayados (la maacutexima diferencia en amplitud es de 013 dB y en fase de 062 grados)

Aunque la impedancia de carga se eligioacute para que la respuesta en amplitud fuese

plana se observa una ligera resonancia en torno a 14 Hz debido a la gran diferencia de la frecuencia propia del sensor (125 Hz) con su valor nominal (1 Hz)

bull Se propone la calibracioacuten empiacuterica por comparacioacuten de los registros de ruido entre dos instrumentos situados en el mismo sitio utilizando los valores de la coherencia como pesos en la estimacioacuten de la funcioacuten de transferencia entre ambos instrumentos Esta estimacioacuten estaacute limitada hasta unos 10 oacute 15 Hz bull La estimacioacuten de la respuesta por comparacioacuten de los registros de un sismo relativamente lejano (unos 40 km) muestra la mejor precisioacuten de la calibracioacuten empiacuterica La respuesta obtenida mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar no presenta grandes errores mientras que la calibracioacuten parameacutetrica parece sobreestimar la respuesta a partir de la frecuencia de resonancia en el orden de 3 decibelios

bull Las respuestas obtenidas mediante la utilizacioacuten de la bobina auxiliar (efectuando la correccioacuten por acoplamiento entre bobinas) y por calibracioacuten empiacuterica difieren de la parameacutetrica a partir de la frecuencia de resonancia mantenieacutendose unos 3 decibelios por debajo en amplitud mientras que en fase las diferencias son siempre inferiores a seis grados Creemos que el claacutesico modelo equivalente del sensor adolece de capacidades paraacutesitas que justificariacutean estas diferencias

Para frecuencias inferiores a la de resonancia los tres meacutetodos presentan la

misma respuesta con una frecuencia de corte del orden de 086 Hz lo que supone un incremento del ancho de banda de un 30

bull A partir del estudio de diversos filtros lineales (tanto IIR como FIR) se propone efectuar la ecualizacioacuten digital para ampliar el ancho de banda hasta los 10 segundos La ecualizacioacuten analoacutegica puede provocar la saturacioacuten de la sentildeal e incluso mostrar sentildeales aparentemente no saturadas cuando en realidad se habiacutean saturado en etapas previas a la ecualizacioacuten analoacutegica

199

bull Se propone un meacutetodo para la estimacioacuten precisa de la frecuencia fase y amplitud de las diversas componentes del desarrollo en serie de Fourier de ruidos perioacutedicos que permite su mejor eliminacioacuten sin alterar las componentes espectrales de la sentildeal original

bull Se ha disentildeado un procedimiento novedoso para la deteccioacuten y reduccioacuten de ldquospikesrdquo que presenta buenos resultados aunque en la mayoriacutea de los casos no logra eliminarlos por completo

bull Se propone un meacutetodo de filtrado no lineal basado en la transformada wavelet con ideas semejantes a las empleadas por el meacutetodo de estructuras coherentes pero aplicadas a los coeficientes en cada uno de los niveles de descomposicioacuten

La comparacioacuten del meacutetodo de filtrado no lineal propuesto (actuando

conjuntamente con el meacutetodo de reduccioacuten de ruidos perioacutedicos y ldquospikesrdquo) con diversos filtros lineales claacutesicos y otros filtros no lineales demuestra su gran eficacia tanto al aplicarlo sobre la base de datos de sismos sinteacuteticos como reales

En esta comparacioacuten se han analizado los errores en la amplitud maacutexima el error

eficaz y los niveles de sentildeal-ruido tanto de la primera llegada como del registro completo El meacutetodo propuesto se manifestoacute claramente superior a los demaacutes en todos y cada uno de los aspectos sentildealados

bull Se han analizado y comparado diversos algoritmos de deteccioacuten de eventos que operan uacutenicamente con una estacioacuten monocomponente De entre todos destacan claramente los basados en las propiedades del sesgo y la curtosis (Savvaidis et al 2002) la demodulacioacuten compleja (Roberts y Christofferson 1991) y en la estimacioacuten de la envolvente (Baer y Kradolfer 1987) Estos tres algoritmos presentan un porcentaje de aciertos superior al 60

Ninguno de los algoritmos ensayados como era de esperar logra alcanzar bajo

todas las circunstancias las precisiones de un analista experimentado pero representan una ayuda inmejorable a la hora de analizar la gran cantidad de datos diarios que produce una red siacutesmica

200

ANEXO A

201

202

LISTA DE COMPONENTES DEL PREAMPLIFICADOR Y FILTRO ANTIALIASING

U1 y U2 OP27E RL 9k5 CL 20 uF

R1 20 R2 105 274 y 866 Ra 4k3 C1 y C2 47 nF Rb 2k4 R3 y R4 4k3

Las tres resistencias se conectan en serie a traveacutes de un microinterruptor El valor elegido para R2 es por tanto 105 379 o 1245 Ω

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA AD

U3 CS5323 U4 CS5322 U5 Crystal CMOS 2048MHz U6 74HC74A U7 y U8 74HC04

R5 3k92 C3 01 uF R6 6K04 C4 y C5 68 uF R7 7K59 C6 01 uF R8 32K4 C7 27 nF R9 R10 64K9 C8 470 pF R11 a R14 10 C9 01 uF R15 y R16 47K SIPS C10 10 uF R17 y R18 100K0 C11 a C15 01 uF R19 y R20 5K0 C16 10 uF R21 10 C17 33 uF

C18 a C23 01 uF C24 10 uF

S1 Selector Frec Muestreo S2 Selec USEOR y ORCAL J2 Jumper Frec Reloj J3 Jumper CLKSCLK

203

LISTA DE COMPONENTES DE LA TARJETA INTERFACE

U9 74HC14 U26 74HC04 U10 a U15 HCPL-2300 U27 74AC191 U16 y U17 74HC14 U28 74ACT138 U18 y U19 74HC74 U29 y U30 74ACT1284 U20 a U22 74HC595 U31 74HC595 U23 a U25 74ACT646

R22 a R25 47K0 C25 a C31 01 uF R26 a R31 5K1 C32 a C37 10 uF R32 a R39 33R0 C38 a C43 22 pF

C44 a C59 01 uF

J5 Conector sentildeales serie J7 J8 y J9 Sentildeal de test J6 Jumper de test J10 Conector paralelo

LISTA DE COMPONENTES DE LA FUENTE DE ALIMENATACION

U32 LM79L05AC U34 LT1021-10 U33 y U35 LM78M05 U36 LM123

C60 a C64 47 uf C65 y C67 1 uF C66 01 uF C68 a C74 01 uF

D1 a D5 1N6273 D6 P6KE68

204

  • INDICEpdf
    • INDICEpdf
      • Introduccioacuten 2
      • Introduccioacuten 16
      • Introduccion 62
      • Introduccioacuten 90
      • Introduccioacuten 118
      • Introduccioacuten 136
      • Introduccioacuten 170
          • CAPITULO 1pdf
            • Introduccioacuten 2
              • CAPITULO 2pdf
                • Introduccioacuten 16
                  • CAPITULO 3pdf
                    • Introduccioacuten 62
                      • CAPITULO 4pdf
                        • Introduccioacuten 90
                          • CAPITULO 5pdf
                            • Introduccioacuten 118
                              • CAPITULO 6pdf
                                • Introduccioacuten 136
                                  • CAPITULO 7pdf
                                    • Introduccioacuten 170
                                      • Apendice Apdf
                                        • ANEXO A
                                        • 9k5
                                          • CL
                                          • Rb
                                            • U4
                                              • 74HC04
                                                • J3
                                                  • 74HC14
                                                    • U36
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