Dalgacık dönüşümü metodu ile deprem işaretlerinde S fazı geliş zamanının tespiti

Abstract

Bu çalışmada, dalgacık dönüşümü metodu kullanılarak bir sismik dalganın S fazı geliş zamanının belirlenebildiği bir algoritma incelenmiştir. Sismik bilgi, sismik bir olay hakkında bilgi içeren bileşenlerden oluşur. Fakat bazı aralıklarda bu bileşenler sadece gürültüden ibaret olabilir. Sismik bilgi içeren bir bileşene sismik işaret (deprem işareti) adı verilir. Deprem işaretleri faz adı verilen' küçük enerji değişimlerinden oluşur. Bu fazlar; baskın frekans, genlik ve polarizasyon bakımından çeşitlilikler gösterebilirler. Fazlar arasında en belirgini S fazıdır. Bir depremde hasar verici etkiyi yapan S dalgalandır. S dalgalarının bu denli önemli olması sebebiyle bu çalışmada, üç bileşenli bir deprem işaretine ait S fazı tespiti yapan hızlı bir algoritma incelenmiştir. İncelenen algoritma sismolojide kullanılan klasik S fazı tespiti yöntemleri ile ayrık dalgacık dönüşümünün bir kombinasyonudur. Dalgacık dönüşümü, gürültü temizleme ve sıkıştırma gibi işaret işleme uygulamalarında başarılı sonuçlar veren bir işaret dönüşüm tekniğidir. Dalgacıklar, bir ölçekleme fonksiyonu ve dalgacık fonksiyonu ile tanımlanmaktadır. Bu çalışmada beş farklı çeşit dalgacık kullanılmış ve herbirinde farklı sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar uzman faz tespit zamanlarıyla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda en iyi sonucun Daubechies 4 dalgacık fıltresiyle elde edildiği görülmüştür. Çalışmada uzman faz tespitlerinin yanısıra farklı bir algoritmayla elde edilen sonuçlarla da karşılaştırma yapılmıştır. Oonincx'in algoritmasına ek olarak bu çalışmada iki türlü filtreleme metodu uygulanmıştır. Filtre uygulayarak elde edilen sonuçların filtresiz sonuçlardan çok farklı olmadığı görülmüştür.In this study, an algorithm which detects the S phase arrival time of seismic waves is examined by using wavelet transform method. A seismic information is a set of components which contains information about seismic event. But in some intervals, these components can be just noise. A component consists of seismic information is called a seismic signal. Seismic signals are formed by short energy bursts, called phases. There are different types of phases according to their dominant frequency, amplitude and polarization. The most significant phase is S phase among the phases. S phase causes the damage in earthquakes. Since S phase is such important, in this study a fast algorithm which detects S phase arrival time is investigated. This approach is a combination of traditional S phase detection methods of seismology and the discrete wavelet transform. Wavelet transform is a successful transformation method that is used in several signal processing applications such as noise filtering, compression. Wavelets are described by a scaling function and a wavelet function. In this study, five different types of wavelets are used. The S phase arrival time values for the same seismic events are different from each other for different wavelets. The experiment results are compared to the experts' evaluations. According to comparisions, it is seen that the best results are obtained with Daubechies 4. In addition, another comparision is made with the results obtained by another algorithm. Besides Oonincx's algorithm, in this work two types of noise filtering methods are used. From the experiments, it is seen that the results obtained via filtering are close to the results obtained via Oonincx's algorithm without filtering.