Article ID | Journal | Published Year | Pages | File Type |
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4674397 | Geofísica Internacional | 2013 | 19 Pages |
ResumenLos modelos matemáticos tradicionales relacionados con el análisis de los terremotos son lineales y en algunos casos son incapaces de predecir determinados comportamientos, porque los datos que modelan pueden ser altamente no lineales y complejos. En este trabajo se describe la implementación de un método alternativo para el análisis sísmico en series de tiempo. La herramienta Mapas de Recurrencia (MR) permite el reconocimiento y el tratamiento de las aceleraciones medidas. Un Mapa de Recurrencia (MR) obtenido de datos sísmicos permite una interpretación más eficiente de los movimientos del suelo y la aplicación de esta explicación a la definición de estratigrafía y de las tendencias de respuesta. Los atributos no lineales obtenidos a partir del análisis de Mapas de Recurrencia se pueden utilizar como filtros para revelar patrones, o en combinación para predecir una propiedad sísmica. La caracterización automatizada de datos sísmicos, basada en los atributos sísmicos no lineales, podría rescribir las reglas de interpretación del fenómeno sísmico. El objetivo de este trabajo es establecer una metodología para la aplicación práctica de la dinámica no lineal en el reconocimiento de patrones sísmicos, un campo de la ingeniería desafiante y en constante evolución.
The current analysis of earthquakes is typically based on linear mathematical models that may fail to describe and forecast particular behaviors, because in many cases the data complexity may induce a highly non linear behavior. In this paper the implementation of an alternative method for seismic time series analysis is presented. The RPs (Recurrence Plots) enables recognition and treatment of measured accelerations. An RP obtained from seismic data allows a more efficient interpretation of the ground motions and this explanation contributes to characterize materials and responses. The nonlinear attributes from RPs analysis can be used as filters to reveal patterns or be combined to predict a seismic property. Automated seismic data characterization, based on nonlinear seismic attributes, could rewrite the rules of earthquake phenomena interpretation. The objective of this work is to establish a new methodology for practical application of nonlinear dynamics in seismic pattern/attributes recognition, an evolving and challenging engineering field.