Analizzando le registrazioni in bassa frequenza delle deformazioni dinamiche acquisite mediante la tecnologia Distributed Acoustic Sensing (DAS) sull’isola di Vulcano in Italia, un team di ricercatori dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), del GeoForschungsZentrum di Potsdam (GFZ) e dell’Università di Catania (UniCT) hanno dimostrato che i cavi di telecomunicazione in fibra ottica, in associazione con algoritmi innovativi di intelligenza artificiale, possono contribuire alla comprensione e il monitoraggio dei sistemi idrotermali in aree vulcaniche.
Questi i risultati dello studio “Distributed dynamic strain sensing of very long period and long period events on telecom fiber‐optic cables at Vulcano, Italy”, recentemente pubblicato sulla rivista Scientific Reports.
I segnali sismici di natura vulcanica sono utili alla comprensione dello stato del vulcano e quindi possono fornire informazioni preziose per la stima della pericolosità del vulcano stesso. Interrogando tramite un dispositivo DAS un cavo per le telecomunicazioni in fibra ottica on-shore e off-shore che collega l’isola di Vulcano alla Sicilia, il team è riuscito a rilevare automaticamente gli eventi sismo-vulcanici. Durante l’acquisizione, durata 1 mese, i ricercatori hanno rilevato 1488 eventi con una grande varietà di forme d’onda composte da due bande di frequenza principali (da 0,1 a 0,2 Hz e da 3 a 5 Hz) con varie ampiezze relative.
La valutazione del rischio vulcanico richiede informazioni geofisiche, geochimiche e geologiche che vengono acquisite attraverso strumentazione scientifica installata sui fianchi e sulla sommità dei vulcani. In particolare, la natura dei segnali sismici a lunghissimo periodo (VLP) e a lungo periodo (LP) nei vulcani è da diversi decenni oggetto di dibattito scientifico.
La comprensione dei meccanismi di origine dei segnali LP e VLP è, quindi, una componente fondamentale per valutare lo stato di attività vulcanica e contribuire, così, alla definizione del corretto livello di allerta.
I sismometri a banda larga sono stati finora gli strumenti principali per studiare i processi di origine dei segnali nei vulcani e, di solito, sono installati sull’edificio vulcanico per catturare gli eventi e stimarne la sorgente. Tuttavia, nelle piccole isole vulcaniche, l’ambiente sottomarino richiede l’installazione di strumentazione particolarmente costosa e difficile da gestire e mantenere.
Grazie alla capacità di interrogare cavi sottomarini anche a lunghe distanze, fino a decine di km, i dispositivi DAStrasformano la fibra in una serie densa di sensori distribuiti più facili da gestire rispetto ai sensori tradizionali. Questa capacità permette di intervenire facilmente e velocemente per acquisire segnali utili a dare risposte rapide alle crisi vulcaniche.
L’acquisizione di segnali DAS produce un’enorme quantità di dati e costituisce una sfida dal punto di vista informatico per la loro archiviazione, accesso ed elaborazione. Durante l’esperimento a Vulcano sono stati acquisiti con continuità circa 20 Terabyte di dati.
Pertanto, il team ha sviluppato nuove soluzioni informatiche per raccogliere, gestire e analizzare gli enormi volumi di dati avvalendosi dei recenti avanzamenti tecnologici nell’High Performance Computing (HPC) e nell’intelligenza artificiale.
Lo studio ha dimostrato che l’interrogazione del cavo sottomarino in fibra ottica che collega l’isola di Vulcano a Milazzo, associata ad algoritmi di elaborazione dedicati, può contribuire efficacemente al monitoraggio sismico e alla comprensione dell’origine dei segnali sismici a bassa frequenza generati dall’attività idrotermale.
Link allo studio: https://www.nature.com/articles/s41598-023-31779-2
Link utili: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV)
Università degli Studi di Catania (UniCT)
GeoForschungsZentrum di Potsdam (GFZ)
