Nanoseismic monitoring for detection of rockfalls. Experiments in quarry areas

Le frane per crollo da ammassi rocciosi fratturati sono tra i processi di instabilità gravitativa che più frequentemente interessano opere antropiche quali tagli su versanti naturali o artificiali, pareti di cava, trincee stradali, autostradali o ferroviarie, sia per ciò che attiene le aree di distacco che per quelle di accumulo. Nell’ambito dell’applicazione di sistemi di early warning per la gestione del rischio geologico legato a queste tipologie di frana, una sperimentazione della tecnica del monitoraggio nanosismometrico è stata effettuata presso due siti estrattivi non più in attività: le “Pirrere” della Baia di Cala Rossa sull’isola di Favignana (Trapani), in Sicilia, e la cava dismessa di Acuto (Frosinone), in Italia Centrale. Il monitoraggio nanosismometrico è una tecnica di indagine che consente di individuare e localizzare deboli eventi sismici, fino a magnitudo locale (ML) nell’ordine di -3, attraverso l’impiego di quattro sensori sismometrici disposti secondo una specifica geometria di array detta SNS (Seismic Navigation System). Nel presente lavoro, mediante il software NanoseismicSuite sono stati analizzati 73 eventi di crollo indotti artificialmente attraverso la caduta controllata di blocchi di roccia nei due siti estrattivi abbandonati; sono stati lanciati, simulando fenomeni di rockfalls, rispettivamente 47 blocchi di roccia nella cava di Acuto e 26 eventi in quattro diverse cave a cielo aperto presenti nel settore occidentale di Cala Rossa. Tali eventi, avendo punto epicentrale noto, hanno permesso di determinare il miglior modello di sottosuolo in termini di valori di velocità delle onde P ed S attraverso un’operazione di back analysis. L’analisi è stata, infatti, effettuata variando i valori di velocità e scegliendo quelli relativi all’epicentro teorico ottenuto dall’analisi dell’evento che fosse il più vicino possibile al punto reale di impatto del blocco di roccia. Al fine di valutare la sensibilità della geometria dell’array SNS e l’influenza del sito di installazione sulla capacità di individuare e localizzare gli eventi, le sperimentazioni sono state condotte sia variando il raggio di apertura che la zona di installazione degli array: presso Acuto le acquisizioni di segnale sono state condotte prima con un array SNS con apertura di 20 m e successivamente con un array di apertura 10 m, mentre presso Cala Rossa l’array è stato installato alternativamente all’aperto in un’area di plateau roccioso ed in una galleria facente parte dell’area di cava abbandonata. Analizzando i dati si è ottenuta una precisione dell’ubicazione epicentrale compresa tra il 10 ed il 22% della distanza che intercorre tra la sorgente e l’array nanosismometrico. Il miglior modello di sottosuolo ottenuto per entrambi i casi di studio è risultato avere una velocità delle onde P pari a 900 m/s ed un rapporto VP/VS pari a 1.73, valori in accordo con le condizioni di intenso stato di fratturazione delle rocce carbonatiche affioranti nelle due zone di cava. Per gli eventi di crollo indotti la magnitudo ML è risultata essere compresa tra -2.8 e -1.3; considerando l’energia sviluppata dall’impatto, legata alla massa del blocco ed all’altezza e alla velocità di caduta, non è stato possibile definire una relazione tra magnitudo ed energia, probabilmente a causa delle differenti caratteristiche del punto di impatto dei diversi blocchi. In generale, si è osservato che la precisione di ubicazione degli eventi, in termini di azimuth e distanza dal reale epicentro, è risultata paragonabile sia variando l’apertura dell’array che variando il sito di installazione. Per il sito sperimentale di Acuto, il processo di picking manuale del tempo di primo arrivo delle onde P è risultato essere più affidabile nel caso di array con apertura pari a 10 m. La sperimentazione effettuata a Cala Rossa ha permesso, invece, di osservare una migliore capacità di individuazione degli eventi nelle tracce relative all’array posizionato in galleria a causa della minore rumorosità di base del sito di installazione. Tra le registrazioni sismometriche sono state identificate varie tipologie di segnali, oltre a quelli generati dal lancio dei blocchi, alcune riconducibili ad eventi naturali di crollo altre a deboli terremoti. L’analisi dei segnali riferibili alla prima tipologia di eventi naturali, effettuata tenendo in considerazione i modelli di sottosuolo precedentemente calibrati, ha portato all’identificazione in ambedue i siti di aree aventi maggiore suscettibilità a frane per crollo. In definitiva, si può ritenere che i risultati ottenuti in questo studio siano incoraggianti rispetto all’efficacia della tecnica di monitoraggio nanosismometrico nell’individuazione e nell’ubicazione di fenomeni di crollo in roccia e portano a ritenere questa tecnica potenzialmente applicabile in aree in cui tali eventi possono interferire con infrastrutture antropiche.In the frame of early warning and risk mitigation studies for landslide processes involving rock masses, two quarry areas (Cala Rossa Bay in Sicily and Acuto in Central Italy) were monitored with SNS (Seismic Navigation System) arrays. In this study, 73 rockfalls were simulated by launches of rock blocks. This allowed to perform a back analysis for defining the best seismic velocity model of the subsoil half-space; the records related to each impact caused by the rock block launch were managed by the nanoseismic monitoring approach, varying the velocity model to obtain a theoretical epicentre as close as possible to the actual location of the impact point. In order to evaluate the sensibility of the SNS array, the results obtained by different array apertures and positions were compared in terms of azimuth and distance error with respect to the real epicentres. On the other hand, several natural rockfalls were detected; their analysis allowed to identify areas having higher susceptibility to rockfalls by using the previously calibrated subsoil half-space model. Further studies are required to better define the areas prone to rockfall generation in the considered test sites; nevertheless, the here obtained results show an encouraging perspective about the application of the nanoseismic monitoring with respect to vulnerable infrastructures in rockfall prone areas

Non-analytical power law correction to the Einstein-Hilbert action: gravitational wave propagation

We analyze the features of the Minkowskian limit of a particular non-analytical f(R) model, whose Taylor expansion in the weak field limit does not hold, as far as gravitational waves (GWs) are concerned. We solve the corresponding Einstein equations and we find an explicit expression of the modified GWs as the sum of two terms, i.e. the standard one and a modified part. As a result, GWs in this model are not transverse, and their polarization is different from that of General Relativity. The velocity of the GW modified part depends crucially on the parameters characterizing the model, and it mostly results much smaller than the speed of light. Moreover, this investigation allows one to further test the viability of this particular f(R) gravity theory as far as interferometric observations of GWs are concerned.Comment: 18 pages, 3 figure

Ground-based stratospheric O3 and HNO3 measurements at Thule, Greenland: An intercomparison with Aura MLS observations

In response to the need for improving our understanding of the evolution and the interannual variability of the winter Arctic stratosphere, in January 2009 a Ground-Based Millimeter-wave Spectrometer (GBMS) was installed at the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC) site in Thule (76.5° N, 68.8° W), Greenland. In this work, stratospheric GBMS O3 and HNO3 vertical profiles obtained from Thule during the winters 2010 (HNO3 only), 2011 and 2012 are characterized and intercompared with co-located measurements of the Aura Microwave Limb Sounder (MLS) experiment. Using a recently developed algorithm based on Optimal Estimation, we find that the GBMS O3 retrievals show good sensitivity (> 80%) to atmospheric variations between ~ 17 and ~ 50 km, where their 1σ uncertainty is estimated to be the larger of ~ 11% or 0.2 ppmv. Similarly, HNO3 profiles can be considered for scientific use between ~ 17 and ~ 45 km altitude, with a 1σ uncertainty that amounts to the larger of 15% or 0.2 ppbv. Comparisons with Aura MLS version 3.3 observations show that, on average, GBMS O3 mixing ratios are biased negatively with respect to MLS throughout the stratosphere, with differences ranging between ~ 0.3 ppmv (8%) and 0.9 ppmv (18%) in the 17–50 km vertical range. GBMS HNO3 values display instead a positive bias with respect to MLS up to 26 km, reaching a maximum of ~ 1 ppbv (10%) near the mixing ratio profile peak. O3 and HNO3 values from the two datasets prove to be well correlated at all altitudes, although their correlations worsen at the lower end of the altitude ranges considered. Column contents of GBMS and MLS O3 (from 20 km upwards) and HNO3 (from 17 km upwards) correlate very well and indicate that GBMS measurements can provide valuable estimates of column interannual and seasonal variations for these compounds

Machine Learning for Cultural Heritage: A Survey

The application of Machine Learning (ML) to Cultural Heritage (CH) has evolved since basic statistical approaches such as Linear Regression to complex Deep Learning models. The question remains how much of this actively improves on the underlying algorithm versus using it within a ‘black box’ setting. We survey across ML and CH literature to identify the theoretical changes which contribute to the algorithm and in turn them suitable for CH applications. Alternatively, and most commonly, when there are no changes, we review the CH applications, features and pre/post-processing which make the algorithm suitable for its use. We analyse the dominant divides within ML, Supervised, Semi-supervised and Unsupervised, and reflect on a variety of algorithms that have been extensively used. From such an analysis, we give a critical look at the use of ML in CH and consider why CH has only limited adoption of ML