Creación de algoritmos basados en técnicas de detección de la actividad de la voz aplicado a eventos sísmicos en el volcán Llaima

Abstract

Los desastres naturales, encabezados por terremotos y erupciones volcánicas, representan la principal causa de muerte masiva a nivel global, con un impacto muy significativo a las poblaciones. Por esta razón, los sistemas de alerta temprana emergen como herramientas cruciales para preservar vidas. En Chile, el Servicio Nacional de Geología y Minería (SERNAGEOMIN) monitoriza en tiempo real sobre los volcanes más peligrosos. A través del Observatorio Volcanológico de los Andes del Sur (OVDAS), se recopilan datos del volcán Llaima, los cuales son objeto de análisis y procesamiento. Las señales sísmicas presentan similitudes con las características de las señales de voz, manifestándose en cambios o incrementos de frecuencia y amplitud. Este proyecto se enfoca en el desarrollo de un algoritmo de detección de señales Largo Periodo, Tectónicos, Tremor y Volcano - Tectónicos, basado en técnicas de detección de la actividad la voz, lo que permite obtener los puntos de inicio y fin de los microsísmos. Para evaluar la exactitud del algoritmo propuesto, se realizaron varios experimentos con una base de datos compuesta por 3592 señales microsísmicas, con todos los posibles escenarios y problemas que se presenten a lo largo de la detección. En esta experimentación, la tasa de detección alcanzó un 99.66% y un BER de 0.002, lo que representa una alta confiabilidad del algoritmo. Los resultados obtenidos en la presente investigación son comparables con algoritmos desarrollados con antelación para bases de datos más restringidas, particularmente aquellas correspondientes al volcán Cotopaxi.