Segmentazione delle serie temporali nell’analisi dei dati: un esempio di applicazione a dati sismo-vulcanici.

Il presente report descrive quanto sviluppato dagli autori per l’analisi delle serie temporali utilizzate per il monitoraggio sismo-vulcanico del vulcano Etna. La necessità di ottenere una rappresentazione ridotta delle serie temporali ha portato alla ricerca ed alla implementazione degli algoritmi di segmentazione oggetto del presente lavoro. Le metodologie introdotte nel paragrafo 2, largamente applicate nella disciplina del data mining su serie temporali, costituiscono ad oggi lo stato dell’arte per quanto riguarda le tecniche di approssimazione di serie temporali. In particolare, l’applicazione dell’algoritmo bottom-up ha permesso una compressione elevata dei dati, consentendo quindi una rappresentazione con un numero di punti inferiore rispetto a quello delle serie temporali di partenza. In questo contesto la scelta delle soglie errore, legata indirettamente al numero di segmenti con cui si approssima la serie temporale, è stata scelta in modo empirico. Questa scelta è stata vincolata alla dimensione dei buffer di dati da impiegare per scopi di visualizzazione ed elaborazione. Future implementazioni riguarderanno l’ottimizzazione in linea degli algoritmi Sliding Window in modo da operare in real-time sugli streaming di dati ed ottimizzarne l’archiviazione e la visualizzazione

Progetto di una banca dati multidisciplinare: il progetto europeo VOLUME come caso di studio

Il presente lavoro si pone come obiettivo la realizzazione di una banca dati multi-parametrica in grado di archiviare diverse tipologie di dato strumentale. Il sistema proposto, accessibile dal portale dell’INGV della sezione di Catania al link “altre INGV-CT” del menù “Banche dati”, studiato e collaudato all’interno del progetto europeo VOLUME (http://www.volume-project.net/), consente la fruizione dei dati messi a disposizione dalle diverse unità funzionali dell’INGV della sezione di Catania coinvolte nel progetto. I dati, disponibili ai partner del progetto, sono accessibili previa registrazione e successiva validazione dell’utente. L’obiettivo principale di tale progetto è quello di studiare le dinamiche vulcaniche in modo da identificare e caratterizzare fenomeni che possano essere interpretati come possibili precursori di eruzioni. Per perseguire tale obiettivo occorre analizzare ed integrare diverse tipologie di misure, da quelle geofisiche a quelle geochimiche, con il fine di raggiungere una migliore comprensione dei processi in atto all’interno delle aree caratterizzate da vulcanismo attivo. Sebbene i dati archiviati siano relativi al solo vulcano Etna ed il periodo analizzato è relativo agli anni 2002-2003 , il sistema proposto può essere impiegato per la gestione di dati relativi ad altri vulcani e attinenti a qualsiasi intervallo temporale. Il sistema è stato realizzato in modo da fornire una interfaccia web user friendly che permetta agli utenti la navigazione, la visualizzazione e il download dei dati memorizzati all’interno della banca dati. Nei paragrafi successivi verrà presentata una panoramica delle funzionalità implementate per la navigazione del database. In particolare, i dati trattati nel presente report sono stati prodotti e forniti dalle unità funzionali dell’INGV della sezione di Catania (http://www.ct.ingv.it) che hanno partecipato al progetto VOLUME: • Unità Funzionale Sismologia; • Unità Funzionale Vulcanologia e Geochimica; • Unità Funzionale Gravimetria e Magnetismo; • Unità Funzionale Deformazione e Geodesia

Evaluation of mechanical and interfacial properties of bio-composites based on poly(lactic acid) with natural cellulose fibers

The circular economy policy and the interest for sustainable material are inducing a constant expansion of the bio-composites market. The opportunity of using natural fibers in bio-based and biodegradable polymeric matrices, derived from industrial and/or agricultural waste, represents a stimulating challenge in the replacement of traditional composites based on fossil sources. The coupling of bioplastics with natural fibers in order to lower costs and promote degradability is one of the primary objectives of research, above all in the packaging and agricultural sectors where large amounts of non-recyclable plastics are generated, inducing a serious problem for plastic disposal and potential accumulation in the environment. Among biopolymers, poly(lactic acid) (PLA) is one of the most used compostable, bio-based polymeric matrices, since it exhibits process ability and mechanical properties compatible with a wide range of applications. In this study, two types of cellulosic fibers were processed with PLA in order to obtain bio-composites with different percentages of microfibers (5%, 10%, 20%). The mechanical properties were evaluated (tensile and impact test), and analytical models were applied in order to estimate the adhesion between matrix and fibers and to predict the material's stiffness. Understanding these properties is of particular importance in order to be able to tune and project the final characteristics of bio-composites

PYDBSCAN UN SOFTWARE PER IL CLUSTERING DI DATI

Con il termine clustering si indica il processo mediante il quale è possibile raggruppare oggetti in base a caratteristiche comuni (features). Questo approccio, alla base dei processi di estrazione di conoscenza da insiemi di dati (data mining), riveste notevole importanza nelle tecniche di analisi. Come verrà mostrato in questo lavoro, l’applicazione delle tecniche di clustering consente di analizzare dataset, con l’obiettivo di ricercare strutture che possano fornire informazioni utili circa i dati oggetto dello studio. Gli ambiti in cui tali algoritmi sono impiegati risultano essere eterogenei, a partire dalle analisi di dati biomedici, astrofisici, biologici, fino ad arrivare a quelli geofisici. La letteratura è ricca di vari casi di studio, dai quali il ricercatore può trarre spunto e adattare i differenti approcci alle proprie esigenze. Il software PyDBSCAN, oggetto del presente lavoro, permette di applicare tecniche di clustering basate sul concetto di densità, applicate ad oggetti (o punti) appartenenti ad insiemi definiti in uno spazio metrico. L’algoritmo di base è il DBSCAN (Density Based Spatial Clustering on Application with Noise) [Ester et al., 1996], di cui viene riportata una implementazione ottimizzata al fine di migliorare la qualità del processamento dei dati. Schematicamente, il sistema proposto può essere rappresentato come in Fig. 1. Il software, sviluppato in Python 2.6 [Python ref.], utilizza le librerie scientifiche Numpy [Numpy ref.], Matplotlib [matplotlib ref.] e la libreria grafica PyQt [PyQt ref.] impiegata nella realizzazione dell’interfaccia utente. Python è un linguaggio di programmazione che permette la realizzazione di applicazioni crossplatform in grado di funzionare su diversi sistemi operativi quali Windows, Unix, Linux e Mac OS. Nella prima parte del lavoro verranno brevemente descritte le tecniche oggetto del software presentato, mentre nella seconda parte verrà descritto un esempio di applicazione su dati reali

A real-time framework for fast data retrieval in an image database of volcano activity scenarios

Explosive Activity at Stromboli Volcano (Aeolian Islands) is continuously monitored by INGV-OE in order to analyze its eruptive dynamics and specific scenarios. In particular, the images acquired from thermal cameras represent a big collection of data. In order to extract useful information from thermal image sequences, we need an efficient way to explore and retrieve information from a huge amount of data. In this work, a novel framework capable of fast data retrieval, using the "metric space" concept, is shown. In the light of it, we implemented an indexing algorithm related to similarity laws. The focal point is finding objects of a set that are “close” in relation to a given query, according to a similarity criterion. In order to perform this task, we performed morphological image processing techniques to each video frame, in order to map the shape area of each explosion into a closed curve, representing the explosion contour itself. In order to constitute a metric space, we chose a certain number of features obtained from parameters related to this closed curve and used them as objects of this metric space where similarity can be evaluated, using an appropriate “metric” function to calculate the distances. Unfortunately, this approach has to deal with an intrinsic issue involving the complexity and the number of distance functions to be calculated on a large amount of data. To overcome this drawback, we used a novel abstract data structure called "K-Pole Tree", having the property of minimizing the number of distances to be calculated among objects. Our method allows for fast retrieval of similar objects using an euclidean distance function among the features of the metric space. Thus, we can cluster explosions related to different kinds of volcanic activity, using "pivot" items. For example, given a known image sequence related to a particular type of explosion, it is possible to quickly and easily find all the image sequences that contain only similar explosions. Our framework is able to both classify each new explosion and dynamically insert the corresponding object into our tree data structure. This approach is able to cluster the entire data space, ensuring that objects with similar features are grouped and classified together

A Dynamic Bayesian Network for Mt. Etna Volcano State Assessment

Nowadays, the real-time monitoring of Mt. Etna volcano is mostly delegated to one or more human experts in volcanology, who interpret the data coming from different kind of monitoring networks. Among their duties, the evaluation of the volcano state is one of the most critical task for civil protection purposes. Unfortunately, the coupling of highly non-linear and complex volcanic dynamic processes leads to measurable effects that can show a large variety of different behaviors. Moreover, due to intrinsic uncertainties and possible failures in some recorded data the volcano state needs to be expressed in probabilistic terms, thus making the fast volcano state assessment sometimes impracticable for the personnel on duty at the 24h control room. With the aim of aiding the personnel on duty in volcano monitoring, here we present an expert system approach based on Bayesian networks to estimate automatically the ongoing volcano state from all the available different kind of measurements. A Bayesian network is a static probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional dependencies via a directed acyclic graph. We consider model variables both the measurements and the possible states of the volcano. In order to include the time in the model, we use a Dynamic Bayesian Network (DBN) which relates variables to each other over adjacent time steps. The model output consists of an estimation of the probability distribution of the feasible volcano states. We build the model by considering the long record of data from 2011 to 2014 and we cross-validate it by considering 3 years for parameter estimation and 1 year for testing in simulated real-time mode

Measurement of the 18Ne(a,p_0)21Na reaction cross section in the burning energy region for X-ray bursts

The 18Ne(a,p)21Na reaction provides one of the main HCNO-breakout routes into the rp-process in X-ray bursts. The 18Ne(a,p_0)21Na reaction cross section has been determined for the first time in the Gamow energy region for peak temperatures T=2GK by measuring its time-reversal reaction 21Na(p,a)18Ne in inverse kinematics. The astrophysical rate for ground-state to ground-state transitions was found to be a factor of 2 lower than Hauser-Feshbach theoretical predictions. Our reduced rate will affect the physical conditions under which breakout from the HCNO cycles occurs via the 18Ne(a,p)21Na reaction.Comment: 5 pages, 3 figures, accepted for publication on Physical Review Letter

Data mining in the context of monitoring Mt Etna, Italy

The persistent volcanic activity of Mt Etna makes the continuous monitoring of multidisciplinary data a first-class issue. Indeed, the monitoring systems rapidly accumulate huge quantity of data, arising specific problems of an- dling and interpretation. In order to respond to these problems, the INGV staff has developed a number of software tools for data mining. These tools have the scope of identifying structures in the data that can be related to volcanic activity, furnishing criteria for the identification of precursory scenarios. In particular, we use methods of clustering and classification in which data are divided into groups according to a- priori-defined measures of similarity or distance. Data groups may assume various shapes, such as convex clouds or complex concave bodies.The “KKAnalysis” software package is a basket of clustering methods. Currently, it is one of the key techniques of the tremor-based automatic alarm systems of INGV Osservatorio Etneo. It exploits both Self-Organizing Maps and Fuzzy Clustering. Beside seismic data, the software has been applied to the geo- chemical composition of eruptive products as well as a combined analysis of gas-emission (radon) and seismic data. The “DBSCAN” package exploits a concept based on density-based clustering. This method allows discovering clusters with arbitrary shape. Clusters are defined as dense regions of objects in the data space separated by re- gions of low density. In DBSCAN a cluster grows as long as the density within a group of objects exceeds some threshold. In the context of volcano monitoring, the method is particularly promising in the recognition of ash par- ticles as they have a rather irregular shape. The “MOTIF” software allows us to identify typical waveforms in time series, outperforming methods like cross-correlation that entail a high computational effort. MOTIF can recognize the non-imilarity of two patterns on a small number of data points without going through the whole length of data vectors. All the developments aforementioned come along with modules for feature extraction and post-processing. Spe- cific attention is devoted to the obustness of the feature extraction to avoid misinterpretations due to the presence of disturbances from environmental noise or other undesired signals originating from the source, which are not relevant for the purpose of volcano surveillance