Detection of Artificially Generated Seismic Signals Using Balloon-Borne Infrasound Sensors

Abstract We conducted an experiment in Pahrump, Nevada, in June 2017, where artificial seismic signals were created using a seismic hammer, and the possibility of detecting them from their acoustic signature was examined. In this work, we analyze the pressure signals recorded by highly sensitive barometers deployed on the ground and on tethers suspended from balloons. Our signal processing results show that wind noise experienced by a barometer on a free-flying balloon is lower compared to one on a moored balloon. This has never been experimentally demonstrated in the lower troposphere. While seismoacoustic signals were not recorded on the hot air balloon platform owing to operational challenges, we demonstrate the detection of seismoacoustic signals on our moored balloon platform. Our results have important implications for performing seismology in harsh surface environments such as Venus through atmospheric remote sensing

Detection of Artificially Generated Seismic Signals using Balloon-borne Infrasound Sensors

We conducted an experiment in Pahrump, Nevada, in June 2017, where artificial seismic signals were created using a seismic hammer, and the possibility of detecting them from their acoustic signature was examined. In this work, we analyze the pressure signals recorded by highly sensitive barometers deployed on the ground and on tethers suspended from balloons. Our signal processing results show that wind noise experienced by a barometer on a free‐flying balloon is lower compared to one on a moored balloon. This has never been experimentally demonstrated in the lower troposphere. While seismoacoustic signals were not recorded on the hot air balloon platform owing to operational challenges, we demonstrate the detection of seismoacoustic signals on our moored balloon platform. Our results have important implications for performing seismology in harsh surface environments such as Venus through atmospheric remote sensing

Caractérisation du bruit électromagnétique dans les tunnels miniers profonds et application de la méthode de débruitage

Comme les ressources minérales superficielles sont presque épuisées, les mines existantes rencontrent des difficultés pour maintenir leur production. Une solution relativement économique consiste à trouver des corps minéralisés à proximité des propriétés minières. Ces corps sont souvent hors de la capacité de détection des méthodes de prospection conventionnelles de surface en raison de leur taille ou de leur profondeur. Les trous de forage et les galeries des mines fournissent d'excellents chemins d'accès pour les méthodes d'exploration en profondeur. Le but de ce projet est d’aider l'industrie minière à résoudre les problèmes rencontrés lors de l'exploration en profondeur. La méthode électromagnétique transitoire (TEM) dans les galeries pourrait aider l'industrie minière à atteindre les objectifs d’extension en profondeur. L’un des défis pour effectuer des mesures TEM dans les galeries est l’espace restreint, qui nous force à utiliser de petites boucles d’émetteur. Par conséquent, les signaux sont plus affectés par le bruit. Dans ce projet, nous avons caractérisé les sources de bruit potentielles dans un environnement minier profond. Ceci facilitera le traitement des données et améliora précision de l'interprétation des données électromagnétiques. La méthode électromagnétique transitoire en forage est devenue une pratique omniprésente dans l'exploration en profondeur grâce à sa capacité à détecter des cibles dans un rayon de plusieurs centaines de mètres autour du forage. Une combinaison des mesures dans les galeries et dans les trous de forage, permet de chercher des informations géologiques en trois dimensions. Afin d'améliorer le rapport signal sur bruit des signaux électromagnétiques mesurés, nous avons développé une méthodologie de débruitage en utilisant les fonctions de la transformée en ondelettes discrète dans la boîte à outils d'ondelettes de Matlab. Les résultats ont démontré que l’application de la transformée en ondelettes discrète seule peut effectivement réduire le niveau de bruit, mais dans certain cas, une méthode supplémentaire est nécessaire pour éliminer les résidus de petites perturbations. Ensuite, une méthode d'ajustement de courbe, plus d'analyse de corrélation se sont ajoutées dans la procédure de traitement de données

Innovative Methods and Materials in Structural Health Monitoring of Civil Infrastructures

In the past, when elements in sructures were composed of perishable materials, such as wood, the maintenance of houses, bridges, etc., was considered of vital importance for their safe use and to preserve their efficiency. With the advent of materials such as reinforced concrete and steel, given their relatively long useful life, periodic and constant maintenance has often been considered a secondary concern. When it was realized that even for structures fabricated with these materials that the useful life has an end and that it was being approached, planning maintenance became an important and non-negligible aspect. Thus, the concept of structural health monitoring (SHM) was introduced, designed, and implemented as a multidisciplinary method. Computational mechanics, static and dynamic analysis of structures, electronics, sensors, and, recently, the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) are required, but it is also important to consider new materials, especially those with intrinsic self-diagnosis characteristics, and to use measurement and survey methods typical of modern geomatics, such as satellite surveys and highly sophisticated laser tools