Applications of pattern classification to time-domain signals

Many different kinds of physics are used in sensors that produce time-domain signals, such as ultrasonics, acoustics, seismology, and electromagnetics. The waveforms generated by these sensors are used to measure events or detect flaws in applications ranging from industrial to medical and defense-related domains. Interpreting the signals is challenging because of the complicated physics of the interaction of the fields with the materials and structures under study. often the method of interpreting the signal varies by the application, but automatic detection of events in signals is always useful in order to attain results quickly with less human error. One method of automatic interpretation of data is pattern classification, which is a statistical method that assigns predicted labels to raw data associated with known categories. In this work, we use pattern classification techniques to aid automatic detection of events in signals using features extracted by a particular application of the wavelet transform, the Dynamic Wavelet Fingerprint (DWFP), as well as features selected through physical interpretation of the individual applications. The wavelet feature extraction method is general for any time-domain signal, and the classification results can be improved by features drawn for the particular domain. The success of this technique is demonstrated through four applications: the development of an ultrasonographic periodontal probe, the identification of flaw type in Lamb wave tomographic scans of an aluminum pipe, prediction of roof falls in a limestone mine, and automatic identification of individual Radio Frequency Identification (RFID) tags regardless of its programmed code. The method has been shown to achieve high accuracy, sometimes as high as 98%

Hidden Markov Models

Hidden Markov Models (HMMs), although known for decades, have made a big career nowadays and are still in state of development. This book presents theoretical issues and a variety of HMMs applications in speech recognition and synthesis, medicine, neurosciences, computational biology, bioinformatics, seismology, environment protection and engineering. I hope that the reader will find this book useful and helpful for their own research

Ontology based data warehousing for mining of heterogeneous and multidimensional data sources

Heterogeneous and multidimensional big-data sources are virtually prevalent in all business environments. System and data analysts are unable to fast-track and access big-data sources. A robust and versatile data warehousing system is developed, integrating domain ontologies from multidimensional data sources. For example, petroleum digital ecosystems and digital oil field solutions, derived from big-data petroleum (information) systems, are in increasing demand in multibillion dollar resource businesses worldwide. This work is recognized by Industrial Electronic Society of IEEE and appeared in more than 50 international conference proceedings and journals

Spatiotemporal patterns of microseismicity for the identification of active fault structures using seismic waveform cross-correlation and double-difference relocation

Οι σεισμικές ακολουθίες χαρακτηρίζονται συχνά από διακριτά μοτίβα, όπως χωρικές και χρονικές συστάδες, μονόπλευρη, αμφίπλευρη ή ακτινική μετανάστευση υποκέντρων και εξάρσεις στο ρυθμό σεισμικότητας. Αυτά εξαρτώνται από τη γεωμετρία του δικτύου ρηγμάτων, το καθεστώς τάσεων περιφερειακής κλίμακας με τοπικές ανωμαλίες εξαιτίας ανακατανομής τάσεων ύστερα από ισχυρά γεγονότα ή ασεισμικούς παράγοντες όπως ερπυσμό και διάχυση ρευστών υπό πίεση. Είναι σύνηθες στη χωρικά συσταδοποιημένη σεισμικότητα να εμφανίζονται σεισμοί με όμοιες εστιακές παραμέτρους (σμηνοσεισμοί, ή multiplets), οι οποίοι παράγουν όμοιες σεισμικές αναγραφές. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή αξιοποιείται το φαινόμενο της ομοιότητας κυματομορφών με σκοπό τη βελτίωση της χωροχρονικής κατανομής των σεισμών ενός καταλόγου, τόσο σε ποσότητα δεδομένων, μέσω μεθόδων ημιαυτόματης ανίχνευσης και εντοπισμού, όσο και σε ποιότητα, εφαρμόζοντας επαναπροσδιορισμό υψηλής ευκρίνειας με τη μέθοδο των διπλών διαφορών που ελαχιστοποιεί τις αβεβαιότητες των σχετικών υποκεντρικών θέσεων. Η προτιμώμενη μέθοδος για τη μέτρηση της ομοιότητας κυματομορφών είναι το μέγιστο της συνάρτησης ετεροσυσχέτισης στο πεδίο του χρόνου. Τα χαρακτηριστικά της εξετάζονται ως προς διάφορες παραμέτρους, όπως τα συχνοτικά φίλτρα που εφαρμόζονται, το μήκος παραθύρου και η διάρκεια της σεισμικής πηγής, καθώς και τη βέλτιστη τιμή κατωφλίου για συσταδοποίηση με σύνδεση του «πλησιέστερου γείτονα». Αναπτύχθηκε μια ημιαυτόματη μέθοδος προσδιορισμού χρόνων άφιξης, βασισμένη στην τεχνική του «ανιχνευτή συσχέτισης» που αξιοποιεί την ομοιότητα κυματομορφών σε πολλαπλούς σταθμούς. Η μέθοδος αυτή έχει τροποποιηθεί σε έναν υβριδικό αλγόριθμο που συνδυάζει την αυξημένη ανιχνευσιμότητα ενός μεμονωμένου σταθμού με έναν υψηλής ευαισθησίας αυτόματο αλγόριθμο προσδιορισμού του χρόνου άφιξης σεισμικών φάσεων, ο οποίος βασίζεται στο Κριτήριο Πληροφορίας του Akaike και σε στατιστική ανώτερης τάξεως (κύρτωση και λοξότητα). Περιγράφεται, επίσης, μία μέθοδος προσδιορισμού του μεγέθους σεισμικής ροπής μέσα από φασματική ανάλυση, με έμφαση σε τροποποιήσεις που επιτρέπουν τον υπολογισμό του σε τοπικούς μικροσεισμούς με στενό συχνοτικό εύρος και χαμηλό λόγο σήματος προς θόρυβο. Οι αλγόριθμοι που αναπτύχθηκαν επιτρέπουν τον δεκαπλασιασμό της ποσότητας σεισμών ενός σεισμικού καταλόγου και τη βελτίωση της πληρότητάς του κατά περίπου μία τάξη μεγέθους. Παρουσιάζονται διάφορες μελέτες περιπτώσεων που περιλαμβάνουν πρότυπα μετασεισμικών ακολουθιών (όπως για τους σεισμούς της Ανδραβίδας το 2008, της Κεφαλονιάς το 2014 και της Λευκάδας το 2015) καθώς και σεισμικών σμηνών (όπως στη Λίμνη Τριχωνίδα το 2007, την Οιχαλία το 2011 και την Ελίκη το 2013). Η κύρια περιοχή μελέτης είναι ο δυτικός Κορινθιακός Κόλπος, με ειδική έμφαση σε σεισμούς που καταγράφηκαν την περίοδο 2000-2007 από το τοπικό δίκτυο Corinth Rift Laboratory (CRL). Οι επαναπροσδιορισμένοι κατάλογοι, ύστερα από χωρική συσταδοποίηση και διαχωρισμό σε διαδοχικές χρονικές περιόδους, διερευνώνται μέσω πολλαπλών εγκάρσιων τομών και χωροχρονικών προβολών. Η εξέλιξη του ιστορικού των σμηνοσεισμών δίνει μία εικόνα για τον τρόπο με τον οποίο εξαπλώνεται η σεισμικότητα σε νέα τμήματα ρηγμάτων που δεν είχαν διαρρηχθεί, την προϋπάρχουσα δραστηριότητα σε περιοχές που αργότερα έδωσαν ισχυρές σεισμικές συστάδες και την επαναλαμβανόμενη σεισμικότητα σε τμήματα ρηξιγενών ζωνών. Όπου τα δεδομένα το επιτρέπουν, κατασκευάζονται σύνθετοι μηχανισμοί γένεσης για χωρικές συστάδες ή ομάδες σμηνοσεισμών που βοηθούν συμπληρωματικά στην ερμηνεία της χωρικής ανάλυσης και τον προσδιορισμό των ενεργοποιημένων ρηξιγενών δομών. Αναζητούνται μοτίβα χωροχρονικής σεισμικής μετανάστευσης που αποκαλύπτουν την πιθανή επίδραση ρευστών κατά τη διάρκεια σεισμικών σμηνών και προσδιορίζονται παράμετροι όπως η υδραυλική διαχυτικότητα και η ταχύτητα μετανάστευσης. Τέλος, εξετάζεται η συνεισφορά ασεισμικών παραγόντων μέσα από μοντέλα ETAS (Μετασεισμική Ακολουθία Σποραδικού Τύπου) που παρέχουν, επιπροσθέτως, πληροφορία για την παραγωγικότητα μετασεισμών και τον ρυθμό απόσβεσης.Earthquake sequences are often characterized by distinctive patterns, such as spatial and temporal clustering, unilateral or bilateral/radial migration and outbreaks in the seismicity rate. These may depend on the fault network geometry, the regional stress regime with localized anomalies due to stress redistribution after large events or aseismic factors such as creeping and diffusion of pressurized fluids. Earthquakes with similar focal parameters, also known as multiplets, are commonly observed during spatially clustered seismicity, producing recordings with similar waveforms. In the present dissertation, the phenomenon of waveform similarity is exploited in order to increase the spatiotemporal resolution of earthquake catalogues by increasing data quantity, through semi-automatic detection and location methods, and improving quality by performing high-resolution double-difference relocation which reduces the relative location uncertainties. The cross-correlation maximum in the time-domain is preferred as a method of measuring waveform similarity. Its characteristics are examined with respect to several parameters, such as the applied frequency filters, the window length and source duration, as well as the optimal threshold for nearest-neighbor linkage. A semi-automatic arrival-time picking method has been developed, based on the technique of the correlation detector which exploits waveform similarity on multiple stations. It is modified into a hybrid algorithm that combines the high detectability of single-station-detection and a high-sensitivity automatic picking technique based on Akaike’s Information Criterion and higher order statistics. A method for the determination of seismic moment magnitude is also described, with emphasis on modifications which permit its calculation for local microearthquakes with narrow frequency content and low SNR. The developed algorithms are capable to increase the available information by more than ten times and decrease the completeness of a catalogue by up to about one order of magnitude. Several case studies are presented, including mainshock-aftershock patterns (e.g. the 2008 Andravida, 2014 Cephalonia and 2015 Lefkada sequences), as well as earthquake swarms (e.g. 2007 Trichonis lake, 2011 Oichalia, 2013 Helike). The main study area is the western Corinth Rift, with special emphasis on earthquakes recorded by the Corinth Rift Laboratory (CRL) network during the period between 2000 and 2007. The relocated catalogues, after proper spatial clustering and division to sequential temporal periods, are explored in multiple cross-sections and spatiotemporal projections. The evolution history of multiplets and their generation rate provide implications on how seismicity spreads to new, previously unbroken fault patches, the existence of activity in regions that later produced strong clusters in the form of outbursts and the continuous recurrence of repeating earthquakes on other parts of a seismically active region. Composite focal mechanisms are constructed for spatial clusters or multiplets, where data from local networks permit their calculation, complementing the spatial analysis for the determination of the activated fault structures. Spatiotemporal migration is sought to reveal possible interaction of fluids during swarms and estimate parameters such as hydraulic diffusivity and migration velocity. The contribution of aseismic factors is also examined through ETAS modeling, which, in addition, provides information on the aftershocks productivity and decay rate

Solución rápida y automática de parámetros hipocentrales para eventos sísmicos, mediante el empleo de técnicas de aprendizaje de máquina

La generación de alertas tempranas para sismos es de gran utilidad, en particular para la ciudad de Bogotá-Colombia, dada su importancia social y económica para el país. Con base en la información de la estación sismológica de El Rosal, la cual es una estación de banda ancha y tres componentes, localizada muy cerca de la ciudad, perteneciente al Servicio Geológico Colombiano (SGC) se desarrolló un modelo de regresión basado en máquinas de vectores de soporte (SVM), con un kernel polinomial normalizado, usando como datos de entrada algunas características de la porción inicial de la onda P empleadas en trabajos anteriores tales como la amplitud máxima, los coeficientes de regresión lineal de los mismos, los parámetros de ajuste logarítmico de la envolvente y los valores propios de la relación de las tres componentes del sismograma. El modelo fue entrenado y evaluado aplicando correlación cruzada, permitiendo llevar a cabo el cálculo de la magnitud y la localización de un evento sísmico con una longitud de señal de tan solo cinco segundos. Con el modelo propuesto se logró la determinación de la magnitud local con una precisión de 0.19 unidades de magnitud, la distancia epicentral con una precisión de alrededor de 11 kilómetros, la profundidad hipocentral con una precisión de aproximadamente 40 kilómetros y el azimut de llegada con una precisión de 45°. Las precisiones obtenidas en magnitud y distancia epicentral son mejores que las encontradas en trabajos anteriores, donde se emplean gran número de eventos para la determinación del modelo y en los demás parámetros hipocentrales son del mismo orden. Este trabajo de investigación realiza un aporte considerable en la generación de alertas tempranas para sismos, no solamente para el país sino para cualquier otro lugar donde se deseen implementar los modelos aquí propuestos y es un excelente punto de partida para investigaciones futuras.Abstract. Earthquake early warning alerts generation is very useful, especially for the city of Bogotá-Colombia, given the social and economic importance of this city for the country. Based on the information from the seismological station “El Rosal”, which is a broadband and three components station, located very near the city that belongs to the Servicio Geológico Colombiano (SGC) a Support Vector Machine Regression (SVMR) model was developed, using a Normalized Polynomial Kernel, using as input some characteristics of the initial portion of the P wave used in earlier works such as the maximum amplitude, the linear regression coefficients of such amplitudes, the logarithmic adjustment parameters of the envelope of the waveform and the eigenvalues of the relationship between the three seismogram components of each band. The model was trained and evaluated by applying a cross-correlation strategy, allowing to calculate the magnitude and location of a seismic event with only five seconds of signal. With the proposed model it was possible to estimate local magnitude with an accuracy of 0.19 units of magnitude, epicentral distance with an accuracy of about 11 km, the hipocentral depth with a precision of approximately 40 km and the arrival back-azimut with a precision of 45°. Accuracies obtained in magnitude and epicentral distance are better that those found in earlier works, where a large number of events were used for model determination, and the other hipocentral parameters precisions obtained here are of the same order. This research work makes a considerable contribution in the generation of seismic early warning alerts, not only for the country but for any other place where proposed models here can be applied and is a very good starting point for future research.Doctorad