https://github.com/totallynotdavid/tesis
🌎 Pipeline para la ejecución y análisis de la actividad sÃsmica de Yauca, Arequipa utilizando el modelo de Kikuchi y Kanamori (1993)
https://github.com/totallynotdavid/tesis
latex-document seismic-inversion seismic-processing
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🌎 Pipeline para la ejecución y análisis de la actividad sÃsmica de Yauca, Arequipa utilizando el modelo de Kikuchi y Kanamori (1993)
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/totallynotdavid/tesis
- Owner: totallynotdavid
- Created: 2023-09-18T17:57:58.000Z (almost 3 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-04-19T15:07:35.000Z (about 2 years ago)
- Last Synced: 2025-03-30T23:28:11.201Z (about 1 year ago)
- Topics: latex-document, seismic-inversion, seismic-processing
- Language: Fortran
- Homepage:
- Size: 63.9 MB
- Stars: 0
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- Forks: 0
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- Readme: README.md
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# Modelo de Kikuchi y Kanamori
## 📖 Descripción
El modelo de Kikuchi y Kanamori es una herramienta esencial para el análisis sÃsmico. Si deseas obtener una descripción detallada o acceder a la versión original del modelo, puedes hacerlo a través de [su sitio web oficial](https://wwweic.eri.u-tokyo.ac.jp/ETAL/KIKUCHI/).
## 🛠Prerrequisitos
Para hacer uso de este modelo, necesitarás instalar ciertas herramientas externas. ¡No te preocupes! Hemos automatizado este proceso para facilitártelo:
- Fortran77
- [Rdseed](https://github.com/iris-edu-legacy/rdseed): Puedes compilarlo desde el código fuente o descargarlo ya compilado desde la [página del IRIS](http://www.iris.edu/pub/programs/rdseedv5.3.1.tar.gz).
- [Seismic Analysis Code](http://ds.iris.edu/ds/nodes/dmc/forms/sac/): Debes completar un formulario para obtenerlo. La respuesta suele ser rápida.
- Java
- Perl
📌 **Nota**: Todos los archivos comprimidos para estas herramientas están disponibles en la carpeta `dependencies/`.
## 🚀 Instalación
Sigue estos sencillos pasos para instalar las dependencias:
1. Navega a la carpeta `scripts/bash/`:
```bash
cd scripts/bash/
```
2. Otorga permisos de ejecución al script:
```bash
chmod +x dependencies.sh
```
3. Ejecuta el script:
```bash
./dependencies.sh
```
## 🔄 Preprocesamiento
Antes de emplear el modelo, necesitarás obtener datos en formato SAC. ¡También hemos simplificado este proceso!
1. Navega a `scripts/python`
2. Ejecuta:
```bash
python3 fetch_and_process.py
```
Este script se encargará de descargar y procesar los datos necesarios. Si deseas obtener detalles técnicos sobre este proceso, consulta el apartado "Detalles técnicos" al final de este documento.
Para limpiar los datos que no son esenciales:
1. Ve a `scripts/bash`
2. Otorga permisos y ejecuta el script de limpieza:
```bash
chmod +x cleaning.sh && ./cleaning.sh
```
Finalmente, navega a `scripts/perl` y realiza:
```bash
cp mk_conv.farm.pl ../../data/preprocess/data/ && cd ../../data/preprocess/data/ && perl mk_conv.farm.pl
```
## 🔧 Procesamiento
🚧 Esta sección está en desarrollo. ¡Vuelve pronto para más información!
---
### Detalles técnicos
El script `fetch_and_process.py` realiza la descarga de archivos `.mseed` y metadata en formato `xml` desde IRIS mediante API endpoints públicos. Luego, utiliza `stationxml` para transformar estos archivos `xml` en archivos dataless y, posteriormente, `rdseed` para convertir los archivos `.mseed` y `.xml` en sac.
El criterio de limpieza de datos se basa en la recomendación del [Dr. Sianipar](https://sianipar17.com/2017/12/14/tutorial-for-teleseismic-body-wave-inversion-program/), eliminando archivos que no sigan el patrón 00.BH*.