MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017359902
■00520260202105233
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798291567517
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32271921
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham006516
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a550
■1001  ▼aMiao,  Yaolin.
■24510▼aUtilizing  Distributed  Acoustic  Sensing  for  Applications  in  Observational  Seismology
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a125  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Spica,  Zack.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2025.
■520    ▼aObservational  seismology  plays  a  crucial  role  in  advancing  our  understanding  of  the  Earth's  dynamic  processes  and  internal  structure.  It  relies  heavily  on  the  availability  and  quality  of  data  from  a  wide  range  of  sources.  Distributed  Acoustic  Sensing  (DAS)  is  an  emerging  technology  with  the  potential  to  greatly  expand  seismic  data  coverage  by  converting  fiber-optic  cables  into  dense  arrays  of  seismic  sensors.  Compared  to  conventional  instruments,  DAS  offers  unique  advantages  in  spatial  density  and  convenient  deployment,  particularly  in  challenging  or  previously  inaccessible  environments.  However,  DAS  also  presents  several  limitations,  including  lower  signal-to-noise  ratios  for  individual  channels,  indirect  measurements  of  ground  motion,  and  directional  sensitivity  to  axial  fiber  orientation.  Therefore,  data  processing  procedures  for  routine  seismic  monitoring  need  to  accommodate  these  features.  This  thesis  contributes  to  developing  modified  processing  techniques  and  evaluating  their  performance  across  three  key  applications:  event  detection,  source  imaging,  and  shallow  subsurface  characterization.  The  findings  of  these  case  studies  aim  to  provide  implications  for  assessing  the  potential  for  integrating  DAS  into  modern  seismic  networks.  In  Chapter  2,  we  focused  on  assessing  the  recording  capability  of  an  Ocean-Bottom  DAS  (OBDAS)  array  in  the  Sanriku  region,  Japan.  We  introduced  two  array-based  detection  methods  that  utilize  the  dense  spatial  sampling  of  OBDAS  to  detect  coherent  earthquake  signals  over  subsections  of  the  array.  These  techniques  detected  thousands  of  cataloged  and  previously  uncataloged  earthquakes.  By  analyzing  the  detection  statistics,  we  found  that  the  recording  capability  of  the  OBDAS  array  varies  substantially  across  channels,  and  the  array  is  well  capable  of  recording  regional  earthquakes  within  a  100  km  radius  region.  The  array  also  recorded  local  repeating  earthquakes  across  different  subregions.  These  results  highlight  the  feasibility  of  using  OBDAS  for  long-term  seismic  monitoring  and  its  potential  to  address  the  scarcity  of  offshore  instrumentation.  In  Chapter  3,  we  investigated  the  potential  of  DAS  on  earthquake  rupture  imaging.  We  utilized  both  synthetic  data  and  realistic  recordings  to  identify  the  significant  challenges  of  applying  the  Back-projection  method  (BP)  to  DAS  data:  the  unstable  solvability  caused  by  highly  asymmetric  array  geometry  and  limited  azimuth  coverage.  Considering  these  constraints,  we  also  proposed  several  data  processing  procedures  to  better  adapt  DAS  data  for  BP  analysis.  We  demonstrated  the  effectiveness  of  BP  with  the  2022  Michoacan  earthquake  recorded  by  a  DAS  array  in  Mexico  City.  Our  analysis  demonstrated  that,  despite  some  limitations,  DAS-based  BP  could  successfully  capture  key  rupture  features.  Meanwhile,  we  analyzed  several  sources  of  uncertainty  and  proposed  practical  guidelines  for  improving  DAS-based  BP  performance.  We  also  proposed  an  initial  assessment  scheme  to  understand  the  feasibility  of  BP  analysis,  which  is  transferable  to  other  similar  studies.  Our  work  highlights  the  potential  of  DAS  to  enhance  earthquake  source  imaging  on  a  regional-to-local  scale,  offering  alternative  yet  valuable  insights  into  regions  underserved  by  conventional  seismic  networks.  In  Chapter  4,  we  used  ambient  seismic  fields  recorded  by  an  OBDAS  array  to  image  the  shallow  subsurface  beneath  the  Florence  region.  Leveraging  the  long-duration  recordings  of  DAS,  we  retrieved  coherent  surface  waves  and  applied  a  double-beamforming  approach  to  stably  measure  multimode  dispersions.  We  performed  a  perturbational-based  inversion  method  to  invert  for  S-wave  velocities  over  the  first  2000-meter  sediments  underlying  the  fiber-optic  cable.  While  the  high  cost  and  limited  availability  of  conventional  underwater  instruments  hinder  progress  in  imaging  shallow  structures  in  marine  settings,  this  work  demonstrates  the  potential  of  OBDAS  arrays  for  high-resolution  passive  imaging.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aGeophysics
■650  4▼aGeological  engineering
■650  4▼aAcoustics
■653    ▼aSeismology
■653    ▼aDistributed  Acoustic  Sensing  
■653    ▼aOcean-Bottom  DAS
■653    ▼aBack-projection  method
■653    ▼aSeismic  fields
■690    ▼a0373
■690    ▼a0467
■690    ▼a0466
■690    ▼a0986
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bEarth  and  Environmental  Sciences.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-03B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17359902▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서