Imagen de velocidad inteligente en correlación de imágenes digitales: aplicación al modelado de escala sismotectónica
Los modelos analógicos de terremotos y ciclos sísmicos se caracterizan por fuertes variaciones en la razón de deformación: desde la carga inter-sísmica lenta hasta la rápida liberación de energía elástica cosísmica, explica el Dr. Michael Rudolf, del Helmholtz Center Potsdam German Geophysical Research Center, Alemania.
Las tasas de deformación varían desde micrómetros por segundo (por ejemplo, el movimiento tectónico de placas) a metro por segundo (por ejemplo, propagación de ruptura).
Los valores de deformación son muy pequeños en un ciclo sísmico, del orden de unas pocas decenas de micrómetros, debido a la naturaleza de dichos modelos.
Este comportamiento de escala cruzada plantea un gran desafío para monitorear efectivamente los experimentos por medio de técnicas de correlación de imagen digital, es decir, a alta resolución ($> $ 100 Hz) durante el período cosísmico, pero sin un alto sobre-muestreo del período inter-sísmico.
En este artículo se desarrolla una herramienta de imágenes de velocidad inteligente que permite escalar sobre la marcha la frecuencia de imágenes con una razón de deformación, en base a una señal de activación externa y un búfer.
La señal de activación externa proviene de un sensor de fuerza que detecta de manera independiente las caídas de tensión asociadas con los sismos analógicos activando el almacenamiento de una secuencia corta de imágenes de alta frecuencia desde el búfer.
Una vez que el evento ha pasado, el sistema regresa a un modo de baja velocidad en el que los datos de la imagen se muestrean hasta el siguiente evento de activación.
En el artículo se introduce el concepto de imágenes de velocidad inteligente y se documenta el hardware y software necesarios.
Se probaron los algoritmos en aplicaciones genéricas y reales.
Se utiliza una nueva configuración analógica de sismos basada en una modificación del tester de cizalla de anillo Schulze para verificar la técnica y discutir sistemas de activación alternativos, concluye el Dr. Rudolf.
Michael Rudolf. Smart speed imaging in Digital Image Correlation: Application to seismotectonic scale modelling. Front. Earth Sci. doi: 10.3389/feart.2018.00248
Las tasas de deformación varían desde micrómetros por segundo (por ejemplo, el movimiento tectónico de placas) a metro por segundo (por ejemplo, propagación de ruptura).
Los valores de deformación son muy pequeños en un ciclo sísmico, del orden de unas pocas decenas de micrómetros, debido a la naturaleza de dichos modelos.
Este comportamiento de escala cruzada plantea un gran desafío para monitorear efectivamente los experimentos por medio de técnicas de correlación de imagen digital, es decir, a alta resolución ($> $ 100 Hz) durante el período cosísmico, pero sin un alto sobre-muestreo del período inter-sísmico.
En este artículo se desarrolla una herramienta de imágenes de velocidad inteligente que permite escalar sobre la marcha la frecuencia de imágenes con una razón de deformación, en base a una señal de activación externa y un búfer.
La señal de activación externa proviene de un sensor de fuerza que detecta de manera independiente las caídas de tensión asociadas con los sismos analógicos activando el almacenamiento de una secuencia corta de imágenes de alta frecuencia desde el búfer.
Una vez que el evento ha pasado, el sistema regresa a un modo de baja velocidad en el que los datos de la imagen se muestrean hasta el siguiente evento de activación.
En el artículo se introduce el concepto de imágenes de velocidad inteligente y se documenta el hardware y software necesarios.
Se probaron los algoritmos en aplicaciones genéricas y reales.
Se utiliza una nueva configuración analógica de sismos basada en una modificación del tester de cizalla de anillo Schulze para verificar la técnica y discutir sistemas de activación alternativos, concluye el Dr. Rudolf.
Michael Rudolf. Smart speed imaging in Digital Image Correlation: Application to seismotectonic scale modelling. Front. Earth Sci. doi: 10.3389/feart.2018.00248
