Ambiente. L’Ingv con la fibra ottica monitora l’isola di Vulcano in Sicilia

Analizzando le registrazioni in bassa frequenza delle deformazioni dinamiche acquisite mediante la tecnologia Distributed Acoustic Sensing (DAS) sull’isola di Vulcano in Italia, un team di ricercatori dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), del GeoForschungsZentrum di Potsdam (GFZ) e dell’Università di Catania (UniCT) hanno dimostrato che i cavi di telecomunicazione in fibra ottica, in associazione […]

Analizzando le registrazioni in bassa frequenza delle deformazioni dinamiche acquisite mediante la tecnologia Distributed Acoustic Sensing (DAS) sull’isola di Vulcano in Italia, un team di ricercatori dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), del GeoForschungsZentrum di Potsdam (GFZ) e dell’Università di Catania (UniCT) hanno dimostrato che i cavi di telecomunicazione in fibra ottica, in associazione con algoritmi innovativi di intelligenza artificiale, possono contribuire alla comprensione e il monitoraggio dei sistemi idrotermali in aree vulcaniche. Questi i risultati dello studio “Distributed dynamic strain sensing of very long period and long period events on telecom fiber-optic cables at Vulcano, Italy”, recentemente pubblicato sulla rivista Scientific Reports. I segnali sismici di natura vulcanica sono utili alla comprensione dello stato del vulcano e quindi possono fornire informazioni preziose per la stima della pericolosità del vulcano stesso. Interrogando tramite un dispositivo DAS un cavo per le telecomunicazioni in fibra ottica on-shore e off-shore che collega l’isola di Vulcano alla Sicilia, il team è riuscito a rilevare automaticamente gli eventi sismo-vulcanici. Durante l’acquisizione, durata 1 mese, i ricercatori hanno rilevato 1488 eventi con una grande varietà di forme d’onda composte da due bande di frequenza principali (da 0,1 a 0,2 Hz e da 3 a 5 Hz) con varie ampiezze relative. La valutazione del rischio vulcanico richiede informazioni geofisiche, geochimiche e geologiche che vengono acquisite attraverso strumentazione scientifica installata sui fianchi e sulla sommità dei vulcani. In particolare, la natura dei segnali sismici a lunghissimo periodo (VLP) e a lungo periodo (LP) nei vulcani è da diversi decenni oggetto di dibattito scientifico. La comprensione dei meccanismi di origine dei segnali LP e VLP è, quindi, una componente fondamentale per valutare lo stato di attività vulcanica e contribuire, così, alla definizione del corretto livello di allerta. I sismometri a banda larga sono stati finora gli strumenti principali per studiare i processi di origine dei segnali nei vulcani e, di solito, sono installati sull’edificio vulcanico per catturare gli eventi e stimarne la sorgente. Tuttavia, nelle piccole isole vulcaniche, l’ambiente sottomarino richiede l’installazione di strumentazione particolarmente costosa e difficile da gestire e mantenere. Grazie alla capacità di interrogare cavi sottomarini anche a lunghe distanze, fino a decine di km, i dispositivi DAS trasformano la fibra in una serie densa di sensori distribuiti più facili da gestire rispetto ai sensori tradizionali. Questa capacità permette di intervenire facilmente e velocemente per acquisire segnali utili a dare risposte rapide alle crisi vulcaniche. L’acquisizione di segnali DAS produce un’enorme quantità di dati e costituisce una sfida dal punto di vista informatico per la loro archiviazione, accesso ed elaborazione. Durante l’esperimento a Vulcano sono stati acquisiti con continuità circa 20 Terabyte di dati. Pertanto, il team ha sviluppato nuove soluzioni informatiche per raccogliere, gestire e analizzare gli enormi volumi di dati avvalendosi dei recenti avanzamenti tecnologici nell’High Performance Computing (HPC) e nell’intelligenza artificiale. Lo studio ha dimostrato che l’interrogazione del cavo sottomarino in fibra ottica che collega l’isola di Vulcano a Milazzo, associata ad algoritmi di elaborazione dedicati, può contribuire efficacemente al monitoraggio sismico e alla comprensione dell’origine dei segnali sismici a bassa frequenza generati dall’attività idrotermale.

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