Kursus_geopsy_hv_bmkg.pdf

Seismology, Volcanology and Geothermal Research Group

Pengolahan Data H/V dengan Geopsy Training Peningkatan Kapasitas SDM Puslitbang BMKG Jakarta Lembang, 16-17 April 2015

Wiwit Suryanto & Prima Wira K http://wiwit.staff.ugm.ac.id

Pendahuluan • 

Proyek Geopsy, Tim Geopsy mengembangkan, menyebarluaskan dan merawat sebuah software opensource untuk keperluan penelitian dan aplikasi di bidang geofisika.

• 

Software ini adalah salah satu produk dari Proyek SESAME yang merupakan proyek multinasional (European Project)-Site EffectS assessment using AMbient Exitation, 2001

• 

Geopsy memiliki kemampuan untuk mengolah data ambient noise untuk karakterisasi situs dan sejak 2005 sudah digunakan intensif. Secara progresif, metode-metode baru seperti (such as MASW or refraction) ditambahkan agar software ini lebih komprehensif untuk interpretasi eksperimen geofisika.

Pendahuluan Geopsy Menu multi-stasiun (Array)

Menu Stasiun tunggal H/V

Damping

Supporting tools (Dokumentasi/Tutorial) figue Editor gambar

warangps gpfksimulator Array response

FK

gp tools Kurva dispersi Kurva eliptisitas Kurva autokorelasi Respon Gel-SH

Capon

MASW

MSPAC

Menu Pemrosesan Lanjut Max2curve spac2disp dinver (inversi)

Menjalankan Geopsy Tools / Menu

Menu Preferensi

Tidak boleh melebihi RAM komputer

Informasi yang akan ditampilkan pada table viewer

Menu Preferensi

Memuat sinyal, grouping, saving

Format data • 

Geopsy dapat mengenali dan membaca data dalam format

Atau drag-drop

Memuat sinyal, grouping, saving

Memuat sinyal, grouping, saving

Memuat sinyal, grouping, saving • 

Pilihlah sinyal Capt_1_121023_0830.012 … 016, lihatlah dalam tabel

Memuat sinyal, grouping, saving • 

Pilihlah sinyal Capt_1_121023_0830.012 … 016, lihatlah dalam table. Untuk membuat grup, klik Edit/New Group(s)

Nama grup

Memuat sinyal, grouping, saving • 

Buatlah sub-group yang terdiri dari komponen vertikal saja. Gunakan menu Edit/Sort untuk mengurutkan komponen sinyal, drag ke menu tabel..

Memuat sinyal, grouping, saving

Grup yang khusus berisi hanya komponen vertikal saja

Menambahkan posisi koordinat

Modifikasi posisi akan berpengaruh terhadap seluruh grup

Export sinyal

Apabila memilih “Use original base name”, maka extensinya saja yang berubah, missal: .saf, .msd, …

Pengolahan Waveform Subtract value : dikurangkan dengan sebuah konsanta, DC removal Subtract signals : dikurangkan dengan sinyal yang lainnya Multiply : amplitude dikalikan dengan sebuah konstanta Filter : Tapis/filter frekuensi tertentu AGC : Automatic Gain Control, mengatur perbesaran sinyal Whiten : pemutih spectrum (;-)) Clip : potong amplitude event yang besarnya 3x StdDev Phase Shift : geser sinyal dengan fraksi dari sampling periode Over sample : mengalikan frekuensi sampling dengan n> 1 Taper : menerapkan sebuah taper pada domain waktu Cut : memotong sinyal pada viewer Merge : menggabungkan sinyal pada viewer Decimate Ampl. : mengurangi sampling amplitude Decimate time : mengurangi frekuensi sampling (incl. antialiasing filter) Wavelet tranfor. : menghitung konvolusi sinyal dengan wavelet Morlett STA/LTA : menghitung STA/LTA pada domain waktu Rotate Comp : rotasi komponen x,y,z à r, t, z Correlations : menghitung korelasi antar komponens Revert to origin : back to original

Pengolahan Waveform

Coba potong dari 1m – 20m

Pengolahan Waveform

Melihat spectrum amplitudonya

Exercise • 

Silahkan mencoba sendiri tools untuk pengolahan data waveform sampai familiar.

Figue Tool

H/V Method Dengan Geopsy Microseism – gelombang laut – T > 2 s Microtremor – noise kultural, traffic, machinery – ambient noise, T< 2 s

Sejarah H/V Yutaka Nakamura

• 

Di Jepang, sejak tahun 30-an, semenjak gempa Kanto 1923 effek geologi permukaan memegang peranan penting atas tingkat kerusakan bangunan. Kebanyakan publikasi dalam bahasa Jepang, sehingga banyak yang kadang kurang memahami isinya (e.g. Nakamura, 2014)

• 

Yutaka Nakamura mempopulerkan metode spectral rasio ini dalam papernya di Jurnal Riset Perkeretaapian (PJKA) Jepang.

Mengapa Populer? • 

Sederhana metodenya, sederhana operasional lapangannya.

• 

Tidak perlu menunggu gempa untuk tahu tingkat resiko bahaya, sehingga:

• 

Cocok diterapkan di wilayah yang tidak aktif secara tektonik (neo-tectonic), mis. Malaysia, Thailand, Wilayah Kalimantan etc.

• 

Untuk wilayah Jawa, Sumatera, Sulawesi, Papua Barat dan Bali- Nusatenggara, sebenarnya metode ini kurang sesuai, karena tingkat kegempaanya sangat tinggi. Pengukuran langsung dengan akselerometer !!

• 

Karena salah kaprah tadi, di Indonesia HVSR menjadi sangat popular.

Analisis H/V dengan Geopsy • 

Mempelajari pengaruh parameter-parameter di dalam pengolahan data H/V (panjang window, smoothing, dll)

• 

Melakukan korelasi antara puncak frekuensi H/V dengan kondisi site (geologi)

• 

Memroses data H/V dengan Geopsy cukup mudah, namun perlu sangat hatihati dalam memahami proses (Akuisisi data) dan parameter H/V untuk mendapatkan hasil yang stabil dan reliabel

Rambu-rambu pengukuran H/V

Rambu-rambu pengukuran H/V

Rambu-rambu pengukuran H/V

Contoh Protokol Pengukuran

Syarat keyakinan (reliability)

Memuat sinyal

Drag !

Menu H/V

Algoritma anti-triggering • 

Hitung |z(t)|, |n(t)|, dan |e(t)|

• 

Hitung rerata nilai untuk STA(t) dan LTA(t) ketiga komponen (t_STA~0,5s – 2,0s dan t_LTA~15s – 50 s)

• 

Hitung rasio STA(t)/LTA(t) untuk ketiga komponen

• 

Cek dengan syarat batas, min STA~0,1-0,5 dan max STA~1,5-2,0

• 

Window dipilih jika minSTA<STA(t)/ LTA(t)<maxSTA dengan panjang minimum tertentu ~15 – 40s

Perhitungan STA/LTA

1 sec – 30 sec Max STA/LTA Min STA/LTA

Perhitungan STA/LTA

10 sec – 30 sec Max STA/LTA Min STA/LTA

Menu H/V

H/V toolbox: Smoothing Spectra

H/V toolbox: Smoothing Spectra

Teori

H/V toolbox: Smoothing Spectra

Tradisional

Konno & Ohmachi

H/V toolbox: horizontal component

H/V • 

Latihan : Pilihlah window yang sinyalnya paling stasioner dengan mengubahubah parameter HVSR

Seismology, Volcanology and Geothermal Research Group

Pengolahan Data Seismologi dengan Geopsy Training Peningkatan Kapasitas SDM Seismologi Teknik Jakarta, 20-22 Oktober 2014

Wiwit Suryanto http://wiwit.staff.ugm.ac.id

QC data HVSR • 

Such a requirement has several consequences (SESAME):

• 

In order for a peak to be significant, we recommend checking that the following condition is fulfilled : f0 > 10 / lw. This condition is proposed so that, at the frequency of interest, there be at least 10 significant cycles in each window (see Table 1). If the data allow – but this is not mandatory –, it is always fruitful to check whether a more stringent condition [ f0 > 20 / lw], can be fulfilled, which allows at least ten significant cycles for frequencies half the peak frequency, and thus enhances the reliability of the whole peak.

• 

A large number of windows and of cycles is needed: we recommend that, when using the automatic window selection with default parameters, the total number of significant cycles : nc = lw . nw .f0 be larger than 200 (which means, for instance, for a peak at 1 Hz, that there be at least 20 windows of 10 s each; or, for a peak at 0.5 Hz, 10 windows of 40 s each), see Table 1 for other frequencies of interest. In case no window selection is considered (all transients are taken into account), we recommend, for safety, this minimum nc number of cycles be raised around 2 times at low frequencies (i.e., up to 400), and up to 4 to 5 times at high frequencies, where transients are much more frequent (i.e., up to 1000).

• 

An acceptably low level of scattering between all windows is needed. Large standard deviation values often mean that ambient vibrations are strongly non-stationary and undergo some kind of perturbations, which may significantly affect the physical meaning of the H/V peak frequency. Therefore it is recommended that sA(f ) be lower than a factor of 2 (for f0 > 0.5 Hz), or a factor of 3 (for f0 < 0.5 Hz), over a frequency range at least equal to [0.5f0, 2f0].

Identifikasi f0 Clear peak • 

The clear peak case is met when the H/V curve exhibits a "clear, single" H/V peak.

• 

The "clarity" concept may be related to several characteristics: the amplitude of the H/V peak and its relative value with respect to the H/V value in other frequency bands, the relative value of the standard deviation sA (f ), and the standard deviation sf of f0 estimates from individual windows.

• 

the property "single" is related to the fact that in no other frequency band, does the H/V amplitude exhibit another "clear" peak satisfying the same criteria.

• 

We propose the following quantitative criteria for the "clarity"

• 

Amplitude conditions: 1. 

there exists one frequency f-, lying between f0/4 and f0, such that A0 / AH/V (f-) > 2

2. 

there exists another frequency f+, lying between f0 and 4.f0, such that A0 / AH/V (f+) > 2

3. 

A0 > 2

Identifikasi f0

Identifikasi f0

F-κ Analysis Dengan Geopsy

Apakah f-κ? • 

Analisis f-κ atau dikenal dengan analisis slowness adalah tool standar di dalam pegolahan data array.

• 

Digunakan untuk menentukan kecepatan (semu) dan sudut azimuth kedatangan gelombang seismic. Informasi kecepatan dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis fase gelombang (P, S, Lg, dll) dan memperkirakan jarak sumbernya. Dengan informasi azimuth dan jarak sumber, kita dapat menentukan episenter gempa.

Kenapa Array? • 

Array sensor-sensor banyak digunakan di bidang fisika dan astronomi (radio astronomi), untuk meningktkan kualitas S/N dan memperoleh informasi mengenai arah kedatangan sinyal.

• 

Untuk seismic, teknik array sudah digunakan sejak 1950 untuk monitoring eksperimen nuklir

• 

Kemampuan untuk mendeteksi sinyal dan menentukan lokasi sumber lebih superior dibandingkan dengan rekaman tunggal 3 komponen.

• 

Sampai saat ini sudah cukup maju pemahaman tentang teknik array.

Konfigurasi Array

Array Response Function • 

Seberapa sensitive sebuah array meresponse kedatangan gelombang seismic.

• 

Dirumuskan

Rost & Thomas, 2002

Let’s go in to more intuitive warangps Tools

tabel Array Response Function ARF

Kenampakan geometri

10 Hz

20 Hz

MSPAC Dengan Geopsy

Pendahuluan

MASW Dengan Geopsy

Pendahuluan