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 DAS trasformano 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.
