tag:blogger.com,1999:blog-2699840689301597652024-03-24T21:33:45.121+09:00Geochemist?Unknownnoreply@blogger.comBlogger1860125tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-70609759752392164942024-03-15T22:44:00.008+09:002024-03-15T22:59:24.901+09:00Update MEMS Seismometer<p>Update</p><p></p><blockquote>If you can connect to Wi-Fi, touch the button that appears on the startup screen. M5Tough will access any NTP server and start resetting the RTC. Just change lines 12-17 to suit your environment. Once completed, the measurement will start automatically.</blockquote><p></p><div><a href="https://github.com/T40O0/ADXL355_SPI_M5_SD_FIR.git">https://github.com/T40O0/ADXL355_SPI_M5_SD_FIR.git</a></div><div><br />1年利用して、プログラムを書き換えてからRTCのリセットを行う、また書き換えて振動を測るという手順がとても面倒に感じていました。特に現場で。</div><div><br /></div><div>せっかくタッチ画面があるのですから、これを用いてプログラムの切り替えを済ませることにしました。起動時に表示されるボタンにタッチすればRTCをリセットする、完了すれば自動的に振動測定を開始する。もし30秒間ボタンに触れなければRTCリセットをスキップし、いきなり振動測定を行う、という流れ。</div><div>ついでにTFカードが入っていない場合も画面にエラーを表示させるように修正しました。</div><div><br /></div><div>次からは現場でTFカードの交換だけで済みます。これで誰でも扱えるようになりました。</div><div><br /></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-29158189172296688332024-03-03T18:55:00.007+09:002024-03-03T18:55:47.716+09:00Nvidia HPC SDK on WSL2<p>WSL2 の Ubuntu 22.04 に Nvidia HPC SDKを入れる方法。<br /><a href="https://medium.com/@aungkhantthaw/how-to-install-nvidia-hpc-sdk-on-windows-using-wsl-ubuntu-22-04-85d8d9f83ccd">How to install Nvidia HPC SDK on Windows using Wsl (Ubuntu 22.04) | by Aung Khant Thaw | Medium</a></p><p>NVIDIA のサイトが示すインストール方法(sudo apt install)の後に、pathを2つ通す必要がありました。</p><p>.barshrc に以下を追記すればOK。</p><p>export PATH="$PATH:/opt/nvidia/hpc_sdk/Linux_x86_64/23.7/compilers/bin/"<br />export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lib/wsl/lib/"</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-63700644555431373872024-03-02T23:43:00.003+09:002024-03-02T23:48:53.312+09:00レポートで2種類の背景地図 Survey123 web <p>Survey123 web からレポートを出力するための Word テンプレートにおいて、異なる2種類の背景地図を指定する方法です。3ステップです。</p><p>1. Webマップを2種類作って、ID を取得する。</p><p></p><ol style="text-align: left;"><li>ArcGIS Online で [マップ] タブをクリック。</li><li>左側の [追加] → [レイヤーの参照]。</li><li>[マイコンテンツ] ドロップダウンをクリック → [ArcGIS Online]。</li><li>検索ボックスに「標準地図(地理院タイル)」等を入力して検索。 </li><li>検索結果から [追加] 。 </li><li>Map Viewer 左側の [保存と開く] → [保存]。 </li><li>Map Viewer 左側の [マップ プロパティ] → [アイテムの詳細]。</li><li>ブラウザーの URLでアイテム ID をチェック。</li></ol><p></p><p>2. 異なる地図を指定し、もう一つ Web マップを作成。ID を取得する。</p><p>3. Word に 2種の ID を記入。</p><p><br /></p><p>ちなみに、これだけの内容なのですが、ESRI Japan のサポートさんから回答を引き出すのに2週間半かかりました。昔はサポートさんのレスポンスが早く回答も正確だったのですが、5年前位からでしょうか、ある時期を境に急に質が落ちました。<br />近年は1日1回の回答がノルマのようです(順次回答するので待ってください、の場合もある)。だいたい夕方に回答が届き、そうじゃないとか、どうするのですか?とか返信すると、次の日の夕方まで返事が来ません。時には前提条件を忘れていたり、追加の返信を読んでいなかったりして待ち時間がが無駄になります。で、解決が遅れ実務では使い難い、というのが実態です。<br />海外製品は機能豊富なのですが、国内の製品ほど丁寧さがありません。能登半島の現地調査では SOCOCA が好評だったようですので、そちらに移行できる部分がないか調べてみましょうか。</p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-66696358735347598602024-03-02T22:46:00.004+09:002024-03-02T22:46:35.065+09:00電子納品とPython(未完成)<p>電子納品の季節がやってきました。<br /><br />細かいところに時間がかかります。<br /></p><p>office ファイルのプロパティの大部分は、電脳ヘルパーなど一般的なツールで消せます。が、office 固有の日時などの消せないデータが残ります。これについては、昨年度にPythonで修正するスクリプトを作りました。といっても、web上に掲載されているものを加工しただけだったと思います。今年もこれを使っています。</p><p>PDF の10GB分割では、Calssist を利用しています。10GB超で悲鳴を上げるようなPCはもうないので、上限を100GBにすればよいと思います。が、確か平成17年頃からガイドラインは見直されていません。オンライン納品も始まったので、もう見直されることはないでしょうね。</p><p>最初のころは協議で10GB以上を許可していただいていましたが、毎度説明するのも無駄な時間のように感じ始めてからはこのツールを利用しています。<br />ただ、このツールも完璧ではありません。しおりの3階層目で分割しても、10GB以上になる場合があり、4階層目を3階層目に上げて対応しています。<br />今年度、Pythonで何とかしできないかな?と思って手を動かしましたが完成せず。10GB分割まではうまくいくのですが、しおりの加工がうまく対応できませんでした。で、寝かすことに。<br />次年度以降、ライブラリが育ってくれることを祈ります(他力本願)。</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-40645140704810469232024-02-18T22:25:00.003+09:002024-02-18T22:25:17.854+09:00機械学習予測の誤差範囲<p>機械学習での回帰にて予測値の信頼区間を示したいなあと思い、調べてみました。</p><p>多くの事例が紹介されていましたが、いずれも同じような手法。2,3の方法に絞られるようです。</p><p></p><ol style="text-align: left;"><li>分位回帰</li><li>学習結果より RMSE を求め、予測値を平均とみなしσ分布を仮定した90%信頼区間を設ける</li><li>予測後にSE等を求めるモデルを別途作成する。</li></ol><p></p><p>試してみましたが、今回はどれもイマイチ。得られる見た目は回帰させるデータによるのでしょう。</p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-86116401435156342852024-02-12T21:39:00.000+09:002024-02-12T21:39:07.901+09:00Photos from Survey123<p>Survey123 で道路施設などの写真を収集してきました。</p><p>帰りに 収集後の online map のアドレスを関係者に送ったのですが、よく考えるとArcGISユーザーがほとんどいないかもしれません。その場合、reportを作成したり、写真を取り出したりする必要が出てきます。</p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>report を作成する方法:<a href="https://doc.arcgis.com/ja/survey123/browser/analyze-results/printsurveyresults.htm">調査結果の印刷—ArcGIS Survey123 | ドキュメント</a></li><li>写真を取り出す方法:<a href="https://tech-support.esrij.com/arcgis/article/web/knowledge2872.html">ArcPy: アタッチメント テーブルから添付ファイルを一括して抽出するツール | サポート | ESRIジャパン (esrij.com)</a></li></ul><p></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhSPoOKgOLifNbXPWS_UnWhcj8X6uDcvg9oYVbHQ9xTi-URskDOXAtOgfW3IXUAXMLhM0X8C9SXwRUiOCKnV-P1S8reSFigeS3z8E25KL9uqSXB6_-bxGmHikztPhIHmr1JDiPP5eBqXwk_HApo3910is_qT6SSlJb_iSa51RK6MvnJPvArkQMllH7uDlQ/s466/ans5660.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="301" data-original-width="466" height="207" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhSPoOKgOLifNbXPWS_UnWhcj8X6uDcvg9oYVbHQ9xTi-URskDOXAtOgfW3IXUAXMLhM0X8C9SXwRUiOCKnV-P1S8reSFigeS3z8E25KL9uqSXB6_-bxGmHikztPhIHmr1JDiPP5eBqXwk_HApo3910is_qT6SSlJb_iSa51RK6MvnJPvArkQMllH7uDlQ/s320/ans5660.png" width="320" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div></div>File Geodatabase なら写真を含んでいます。これを落とせばローカルでも GIS データを再構築できるのですが、ArcGISユーザーに限られます。QGISでも再構築できないか?と調べてみましたが、見当たりませんでした。写真を取り出すことは可能でしたが。<br /><a href="https://gis.stackexchange.com/questions/309538/exporting-images-attached-to-geodatabase-using-qgis">export - Exporting images attached to Geodatabase using QGIS - Geographic Information Systems Stack Exchange</a><br /><br />便利ですが流行らないというのは、こういう汎用性のなさが原因なのでしょう。<div><br /></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-73019205362715431372024-02-12T20:18:00.001+09:002024-02-12T20:18:31.347+09:00山の固有周期<p>日本地すべり学会誌 Vol60 No.5の以下の報告に目が留まりました。</p><p>地中より地表のほうが良く揺れる、尾根と直行方向によく揺れる、といった内容です。山地のみならずダムでも既知の内容なのですが、周波数帯とも関連するのでより細かな評価が必要になる分野です。<br /><a href="https://phreeqc.blogspot.com/2022/12/blog-post_25.html">https://phreeqc.blogspot.com/2022/12/blog-post_25.html</a><br /><a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/jls/45/3/45_3_207/_pdf">https://www.jstage.jst.go.jp/article/jls/45/3/45_3_207/_pdf</a> <br />後者の図7のようなイメージ図は見ます。が、この報告のようにパーティクルモーションまで整理された文献は見ませんね(当然すぎるからでしょうか?)。</p><p>この報告で気になったのが、山を角柱に模して固有周期を推定している最後の箇所。<br />モード解析なら点群をダウンロードしてソフトにかける(メッシュを切って材料値を与える)だけなので、このように仮定を多く設けずともそれほど手間をかけずに答えが出てきます。ですので、あえて仮定を複数取り入れて計算するこの簡易手法の結果がどこまで正しいのか、数値解析結果との比較の上で適用範囲や留意点等を見定める内容等であれば、より良い報告になったであろうと感じました。</p><p>昨年、似たような内容を含む数値解析の発表を海外で行いました。1次モードに着目したのですが、モード解析まで実施していませんでした。タイミングの良いこの報告に、「やりなさい」と突っ込まれたような気がします。</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-46925053210323055382024-01-07T17:30:00.004+09:002024-01-07T17:35:45.155+09:00時空間平面上での群速度イメージ<p>表面波について書かれている洋書の導入部分に、群速度の説明が書かれていました。波形の合成での動画はYouTubeでよく見ますが、時空間平面上での説明はあまり見ません。このイメージをEXCELで書いてみました。</p><p>余談ですが、日本語で波数というと k ですよね。角波数と書かれている文献もありますがそう呼ぶ流儀は国内ではマイノリティなのでしょうか?</p><p>【時間的パラメーター】</p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>Period 周期 T=1/f [sec]</li><li>Cyclic frequency 周波数 f=1/T [Hz, 1/sec] 1秒当たりの振動数</li><li>Circular frequency 角周波数 ω=dΘ/dt=2π/T [rad/sec] 1秒当たりの回転角(周波数*2π)</li></ul><p></p><p>【空間的パラメーター】</p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>Wavelength 波長 λ=c/f [m] 1波当たりの距離</li><li>Cyclic wavenumber 波数 ν [1/m] 1m当たりの振動数</li><li>Circular wavenumber (角)波数 k=2π/λ [rad/m] 1m当たりの回転角(波数*2π)</li></ul><p></p><p>【その他のパラメーター】</p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>Phase velocity 位相速度 c0=ω/k [m/sec]</li><li>Group velocity 群速度 cg=Δω/Δk [m/sec]</li><li>Ampritude 振幅 A [Any unit]</li></ul><p></p><p>【関係式】</p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>ω=2π/T=2πf</li><li>k=2π/λ=2πv</li><li>c0=ω/k=λf=λ/T=f/ν</li></ul><div><br /></div><div>時間方向、空間方向で別々のパラメーターがあります。時空間では両方利用します。</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi-yb7CQ_cezM_Gkj1-48aq8IKZrbEKbRBbXUIeY3oQH5XGdkqlPzrDn7im6YuqNNOmjCdmpIHfG1LoCJrCv1RcRGgwKjiNvUOLY2Wh5pJhVYwxs1mnWjuyeIQcgvjg4BgUDWMab59YZmDbauMoxcBk0hlNoLwVywGlxqjwrMLz5uIJMhrvGWcTmZZOElE/s2115/1.jpg" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1359" data-original-width="2115" height="258" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi-yb7CQ_cezM_Gkj1-48aq8IKZrbEKbRBbXUIeY3oQH5XGdkqlPzrDn7im6YuqNNOmjCdmpIHfG1LoCJrCv1RcRGgwKjiNvUOLY2Wh5pJhVYwxs1mnWjuyeIQcgvjg4BgUDWMab59YZmDbauMoxcBk0hlNoLwVywGlxqjwrMLz5uIJMhrvGWcTmZZOElE/w400-h258/1.jpg" width="400" /></a></div><div><br /></div>群速度のイメージ。<br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZxvkZtk-2v4y0x15M3E1NPp3UgB4eAhDTElXGbINS9qgoOc1vXNcOya7ht5HKDEPQKTEcJ0sXTw6rUrq86lx12CVRQRvciUFm4hSvPLljWmm0eSrvUWO1b83HcWctWe06vnQ7WwZJhlZI16Tx6Jx-9ZJjIN4JcRW6IhXu6pKbFPPSjWnxm45E3NIG_Js/s2118/2.jpg" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1821" data-original-width="2118" height="344" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZxvkZtk-2v4y0x15M3E1NPp3UgB4eAhDTElXGbINS9qgoOc1vXNcOya7ht5HKDEPQKTEcJ0sXTw6rUrq86lx12CVRQRvciUFm4hSvPLljWmm0eSrvUWO1b83HcWctWe06vnQ7WwZJhlZI16Tx6Jx-9ZJjIN4JcRW6IhXu6pKbFPPSjWnxm45E3NIG_Js/w400-h344/2.jpg" width="400" /></a></div><br /><div><br /></div><p></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-815738619309662372024-01-05T17:33:00.000+09:002024-01-05T17:33:34.609+09:00stress mapping<p><a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1365160923003040?dgcid=rss_sd_all#bib32">Contribution of mine borehole data toward high-resolution stress mapping: An example from northern Bowen Basin, Australia - ScienceDirect</a></p><p>この文献を見て、初期地圧の解釈で悩んでいたころを思い出しました。<br /><br />知らなかったことが2点。<br />1つ目は BTV での割れ目を利用できること。これは、応力解放法の簡易版と解釈すれば良いのでしょう。ある程度深くないと揃わないようですね。100~150m程度だとばらつくのも当然です。</p><p>2つ目は平面的な補間方法。MATLAB のスクリプトになっているぐらい、頻繁に使われているようです。<br /><a href="https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/91645-stress2grid">Stress2Grid - File Exchange - MATLAB Central (mathworks.com)</a></p><p></p><blockquote><p>This script is the update of Stress2Grid v1.0 (Ziegler and Heidbach, 2017). It provides two different concepts to calculate the mean S_Hmax orientation on regular grids. <b>The first is using a fixed search radius around the grid points and computes the mean S_Hmax orientation if sufficient data records are within the search radius.</b> The larger the search radius the larger is the filtered wavelength of the stress pattern. <b>The second approach is using variable search radii and determines the search radius for which the standard deviation of the mean S_Hmax orientation is below a given threshold.</b> This approach delivers mean S_Hmax orientations with a user-defined degree of reliability. It resolves local stress perturbations and is not available in areas with conflicting information that result in a large standard deviation.</p><p></p></blockquote><p>文献では後者を選択しています。こういった方法で空間分布を表現するのが適当だったのですね。勉強になりました。</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-42561266588820443502024-01-04T15:15:00.004+09:002024-01-05T12:00:02.528+09:00令和6年能登半島地震 その2<p>元日に発生した能登半島地震、数日たって被害の全容が見えてきました。<br /><br />家屋被害のみならず、斜面崩壊も多数発生しています。<br />地理院さんの公開された判読図によると、輪島市と珠洲市の境で斜面崩壊が多く発生しています。火砕岩、凝灰岩分布域で多いようです。なにかしら特徴があるのかもしれません。<br /><br />河道閉塞も発生しています。<br />同空中写真で見るだけでも、河原田川で3か所ありそうでした。2日の写真がベースですので、ひょっとすると過去の崩壊かもしれませんし、小さなダムはなくなっているかもしれません。ポンプ排水などの応急対策も終わっていることを祈ります。<br /><a href="https://maps.gsi.go.jp/#18/37.345882/136.898699/&base=std&ls=std%7C20240102noto_wazimanaka_0102do%7C20240102noto_suzu_wazimahigashi_houkaichi%7C20240102noto_wazimanaka_0102suichoku&blend=0&disp=1100&lcd=20240102noto_wazimanaka_0102suichoku&vs=c1g1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1&d=m">地理院地図 / GSI Maps|国土地理院</a><br /><a href="https://maps.gsi.go.jp/#17/37.338616/136.899963/&base=std&ls=std%7C20240102noto_wazimanaka_0102do%7C20240102noto_suzu_wazimahigashi_houkaichi%7C20240102noto_wazimanaka_0102suichoku&blend=0&disp=1100&lcd=20240102noto_wazimanaka_0102suichoku&vs=c1g1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1&d=m">地理院地図 / GSI Maps|国土地理院</a><br /><a href="https://maps.gsi.go.jp/#18/37.332739/136.898249/&base=std&ls=std%7C20240102noto_wazimanaka_0102do%7C20240102noto_suzu_wazimahigashi_houkaichi%7C20240102noto_wazimanaka_0102suichoku&blend=0&disp=1100&lcd=20240102noto_wazimanaka_0102suichoku&vs=c1g1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1&d=m">地理院地図 / GSI Maps|国土地理院</a></p><p>いずれにしても、大きな被害になりました。改めてご冥福を祈るとともに、被災された皆様にお見舞いを申し上げます。</p><p>*********************************<br />20240105 追記<br />輪島中地区の崩壊箇所判読結果が地理院地図で公開されました。上記3か所の閉塞箇所も含まれていました。今回の地震で発生したようです。</p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-15633817873126424152024-01-04T14:19:00.000+09:002024-01-04T14:19:09.891+09:00Sedimentary Rocks in the Field<p>Dorrik A.V.Stow "Sedimentary Rocks in the Field"</p><p>昨年夏頃?に購入していた図鑑ですが、これまで寝かせていました。</p><p>私は堆積岩について専門的に学んだことがありません。土木分野では知識が必要にならないため、これまで問題にならずに過ごせてきました。これからもそうかもしれません。が、やはり地質屋としては必要な知識であり、時間のある冬休みに目を通しておこうと考えていました。</p><p>役に立ったのは3章と15章。<br />グレーディングの記載の仕方、生痕化石の種類、浸食構造、ラミネーションなど堆積岩に現れる主な特徴が3章に記載してあります。15章では、いくつかの露頭タイプと堆積環境が示されています。</p><p>まだまだ図鑑を片手に露頭を見ないと確信を得られない力量ですが、それでも一歩前進したと思います。</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-225409206481336432024-01-03T21:07:00.005+09:002024-01-03T21:39:57.383+09:00事例で学ぶ特徴量エンジニアリング<p> オライリー・ジャパン 「事例で学ぶ特徴量エンジニアリング」</p><p>全体の8割までは容易に達成できますが、残り2割を詰めるのに時間がかかる、というのは万事共通です。機械学習を系統立てて学んできたわけではないですし、プロでもありません。最近は知見収集をサボっていましたので、冬休みの間に追いつこうと、この本を手に取りました。</p><p>以下、備忘録です。</p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>null Accuracy (null 正解率): inballance データセットにて、すべてのデータが最も多いカテゴリーであると予測した場合の正答率。これを超える必要がある。</li><li>対数変換 log(1+x): x=0 を扱える。</li><li>ドメイン特化型の特徴量作成: 患者が2つ以上の症状を呈している場合にTrue。</li><li>FeatureUnion: すべてのパイプラインをまとめる。</li><li>特徴量選択: 相互情報量、仮説検定、決定木<br /><br /></li><li>Fairness (公平性): 性能が良いだけでなく、公平とみなされる予測を目指す。</li><li>Decile Score (デシルスコア): 10パーセンタイル毎に1~10のラベルを割り当て。</li><li>少数データラベルの付け替え</li><li>Dailex, AI Fairness 360 (AIF360)</li></ul><p></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>オートエンコーダーによる次元削減 (TF Keras)<br /><br /></li><li>HOG特徴量</li><li>PCA 分散説明率</li><li>VGG11<br /><br /></li><li>エクスパンディング特徴量</li><li>Moving Average Convergence Divergence (MACD; 移動平均収束拡散)<br />Exponential Moving Average (EMA;指数移動平均)<br />y<span style="font-size: x-small;">0</span> = x<span style="font-size: x-small;">0</span>, y<span style="font-size: x-small;">t</span> = (1 - α)y<span style="font-size: x-small;">t-1</span> + αx<span style="font-size: x-small;">t</span><br />data.ewm(span=12, adjust=False).mean()</li></ul><p></p><div><br /></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-41591194215808713462024-01-02T23:20:00.005+09:002024-01-02T23:26:37.141+09:00令和6年能登半島地震新年早々、大変なことになりました。<br />昨日の能登半島地震では、50名弱の方がなくなられたという報道を目にしました。また、本日夕刻には支援に向かわれていた海上保安本部の方々が関連する事故があったとのこと。<br />ご冥福をお祈りします。<div><br />昨日の地震では、私の住まいまで低周波が届いていました。ゆっくりとした揺れが続いたので、震源が遠方の石川県の浅部とは思いませんでした。自身で設置していたさらに遠方の地震計をすぐに確認したところ、やはり低周波を観測していました。強震モニタでも、低周波側は全国でしばらく揺れ続けていました。<br /><br />能登半島地震等では、1~2秒程度の周期と建物被害の関連性が指摘されています。<br /><a href="https://www.jaee.gr.jp/jp/wp-content/uploads/2012/02/kaishi09.pdf">jaee.gr.jp/jp/wp-content/uploads/2012/02/kaishi09.pdf</a></div><div><a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/aijs/74/642/74_642_1531/_article/-char/ja/">建物被害と対応した地震動の周期帯の再検討 (jst.go.jp)</a></div><div><a href="https://sakaiy.main.jp/dig.htm">境有紀 (sakaiy.main.jp)</a><br />2007年の能登半島地震の死者が1名、2023年5月も1名のようですから、今回は相対的に建物被害が多く、人的被害が拡大したのかもしれません。<br />これ以上拡大しないこと、早く鎮まることを祈るばかりです。</div><div><br /></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-18820635024707148742024-01-01T13:18:00.005+09:002024-01-01T13:18:48.256+09:00砂防の観測の現場を訪ねて<p>砂防学会「砂防の観測現場を訪ねて」<br /><a href="https://jsece.or.jp/journal/kansoku/">https://jsece.or.jp/journal/kansoku/</a></p><p>既刊4冊を読みました。皆さん、お金をかけてらっしゃるというのが第一印象。このレベルは必要かつ一般的なのだから認識を改めなくては、というのが次の感想でした。<br />印象に残った章を備忘録として残しておきます。<br /><br /></p><p><u>砂防の観測現場を訪ねて1</u><br />2013年 伊豆大島土石流災害<br />・土壌水分計付貫入計(CPMP)</p><p>1990年 雲仙普賢岳の噴火<br />・GB-SAR</p><p>2000年 三宅島の噴火<br />・プラスチックの利用; 高濃度の火山ガス対応</p><p><u>砂防の観測現場を訪ねて2<br /></u>ハイドロフォンを用いた流砂観測<br />・縦型ハイドロフォン</p><p>スイス型ジオフォンを用いた掃流砂観測<br />・ジオフォン</p><p><u>砂防の観測現場を訪ねて4<br /></u>都市山麓グリーンベルトの整備を目指して<br />・ササ刈り; 3年程度は5,7月の年2回刈りで50㎝を維持</p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-48298510168372490562023-12-31T00:02:00.001+09:002023-12-31T00:02:38.516+09:00やり残し事項 2023今年は IOT に関するスキルを身に着けることができました。<br />と言っても高度なものではなく、電子工作として多くの方々が趣味にしているレベルの内容です。基礎力ですね。<br />それが偶然、仕事に役立ちました。趣味で作成していたMEMS地震計が仕事で必要になったり、リクエストのあった硫化水素濃度のモニタリング機器を作ったり。<br /><div><br />また、中期目標を一つ作成しました。これは個人目標から後輩君たちの目標へ移行。<br />準備を進め、障壁を取り除き、後輩君たちが走り始めやすいように整備してからバトンタッチ。プロジェクトも人も大きく育つことに期待しつつ、個人的な次の中期目標を早く立てましょう。</div><div><div><br /></div><div>やり残し事項はほぼそのまま。PSInSARに関しては、欧州の状況を知ってしまうと、もう個人で対応できる内容とは思えません。外します。<br />他はさらに残しておきましょう。</div><div><br /></div><div>優先度高:機械学習のスキル増強<br />優先度中:DAS</div><div>優先度低:流体+個体(不連続体+連続体)+振動</div><div>優先度低:Dtransu の MPI/GPU 対応</div><div>優先度低:地表流+地下水+移流拡散</div></div><div><br /></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-63688149040805662912023-12-30T22:26:00.014+09:002023-12-31T00:01:30.679+09:00MEMS Seismometer<h2 data-react-autofocus="true" dir="auto" style="border-bottom: 1px solid var(--borderColor-muted, var(--color-border-muted)); box-sizing: border-box; font-weight: var(--base-text-weight-semibold, 600); line-height: 1.25; margin-bottom: 16px; margin-top: 24px; padding-bottom: 0.3em;" tabindex="-1"><span face="-apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "Noto Sans", Helvetica, Arial, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji"">MEMS Seismometer</span></h2><h3 style="text-align: left;"><span><span face="-apple-system, BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Noto Sans, Helvetica, Arial, sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji">Prerequisite</span></span></h3><ul dir="auto" style="box-sizing: border-box; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "Noto Sans", Helvetica, Arial, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji"; font-size: 16px; margin-bottom: 16px; margin-top: 0px; padding-left: 2em;"><li style="box-sizing: border-box;"><span>ADXL355 (EVAL-ADXL355-PMDZ)</span></li><li style="box-sizing: border-box; margin-top: 0.25em;">M5Stack Tough</li><li style="box-sizing: border-box; margin-top: 0.25em;"><span>modified version of plasmapper/adxl355-arduino<br style="box-sizing: border-box;" />Hats off to PL.</span></li></ul><h3 style="box-sizing: border-box; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "Noto Sans", Helvetica, Arial, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji"; line-height: 1.25; margin-bottom: 16px; margin-top: 24px; padding-bottom: 0.3em; text-align: left;"><span>Features</span></h3><ul dir="auto" style="box-sizing: border-box; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", "Noto Sans", Helvetica, Arial, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji"; font-size: 16px; margin-bottom: 16px; margin-top: 0px; padding-left: 2em;"><li style="box-sizing: border-box;"><span>Three components of acceleration (cm/sec/sec)</span></li><li style="box-sizing: border-box; margin-top: 0.25em;"><span>100Hz sampling (with 50Hz high-cut FIR filter)</span></li><li style="box-sizing: border-box; margin-top: 0.25em;"><span>Recording to TF card<br /></span></li></ul><div><span face="-apple-system, BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Noto Sans, Helvetica, Arial, sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji"><br /></span></div><p>試作品を公開しました。<br /><a href="https://github.com/T40O0/ADXL355_SPI_M5_SD_FIR.git">https://github.com/T40O0/ADXL355_SPI_M5_SD_FIR.git</a><br /><br />振り返ると、1年かかっています(ラベル:<a href="https://phreeqc.blogspot.com/search/label/MEMS%20Seismometer">MEMS Seismometer</a>)。仕事が終わってからコツコツ積み上げて、ようやく形にしました。<br />MEMSセンサーの取り扱いができるようになったという点よりも、FIRフィルタの働きを理解できた点のほうが勉強になりました。仕事では完成した地震計を扱うので、周波数領域で正しくデータを扱えるようにするためのハードウェア側の知識が不足していました。やはり、手は動かすものです。<br /></p><p>来年は何にチャレンジしましょうか。</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-62844975666061746502023-12-05T20:27:00.005+09:002023-12-05T20:27:56.021+09:00Linux ファイル移動、コピー<p>a.txtをb.txtにリネーム<br />$ mv a.txt b.txt</p><p>*.txtをdir1の下位に移動<br />$ mv *.txt dir1/</p><p>dir1をdir0の下位に移動<br />$ mv dir1/ dir0/</p><p>-vで経過表示<br />$ mv −v dir1/ dir0/</p><p>ftp サイトからカレントディレクトリにコピー<br />$ wget ftp://ID:PASS@address/a/b/c/*</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-52277948611738617912023-12-05T20:25:00.000+09:002023-12-05T20:25:59.854+09:00Noise Reduction (DAS)<p>DAS の noise reduction が目に留まりました。</p><p><a href="https://www.mit.edu/~demiller/2016-06-RECORDER-Simultaneous_Acquisition.pdf">2016-06-RECORDER-Simultaneous_Acquisition.pdf (mit.edu)</a></p><p></p><blockquote>Panel B shows the result of applying the noise-reduction processing as a running weighted average over 11 adjacent channels (20m). </blockquote><p>このような方法で良いのか?奇麗な結果だから良いか。</p><p><br /></p><p></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-13664962976970844662023-12-04T21:45:00.008+09:002023-12-04T21:52:51.728+09:00GPTで資料作成<p>研究内容を社内アドバイザーに説明し、承認をいただく必要があります。</p><p>が、アドバイザーとは名ばかりの executives が多く、逆に技術的な内容を嚙み砕いた資料を作成しなければなりません。</p><p>そこで GPT-4 の出番です。聞かれそうな内容を代わりに聞きます。</p><p>「○○について技術的内容を教えて」<br />「○○の海外での適用事例を紹介して」<br />「○○の国内での適用事例を紹介して」</p><p>これを Word データに書き出し、絵を入れて体裁を整えたら7割完了です。味も深みもありませんが、ソツのない内容の資料ができました。この程度なら、御自身で聞いて理解していただくと、少しは有意義な議論ができると思うのですが。</p><p>社内向けの資料にGPTの回答レベルがちょうど良いのは皮肉ですが、無駄な作業に対する時間短縮と割り切り、楽になったと考えましょう。</p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-90679281913222153102023-12-04T20:56:00.005+09:002023-12-04T20:56:55.850+09:00Raspberry Pi 再起動<p>Raspberry Pi 4 を定期的に再起動する必要が出てきました。</p><p>調べてみるといくつかありますね。<br />少し古そうですが、簡単な以下で書き込みました。</p><p>introduce tasks to be run by cron.</p><p>$ sudo crontab -e</p><p>minute (m)<br />hour (h)<br />day of month (dom)<br />month (mon)<br />day of week (dow)<br />'*' for 'any'</p><p>m h dom mon dow command</p><p>5 0 * * * /sbin/reboot</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-720783369772599282023-12-03T23:40:00.003+09:002023-12-03T23:40:35.926+09:00振動による事象の識別<p><a href="https://esurf.copernicus.org/articles/4/285/2016/">ESurf - Seismic monitoring of torrential and fluvial processes (copernicus.org)</a></p><p>地震計を使って何を測っている?に対して総論のようにまとめられている文献です。</p><p><br /></p><p>河川<br />Gimbert et al.(2014)<br />乱流によって誘発されるノイズは、床荷重によって誘発されるノイズよりも低い周波数で励起される。<br />発生源と受信源の距離にも敏感で、河川に近い(遠い)観測点ほど、底質(乱流)によって誘発されるノイズの割合が大きい。<br />観測されたヒステリシスは、8Hz以下の乱流の影響を大きく受けている。</p><p>図7<br />アルプスの「サンピエールの激流」放水量の比較。2-5Hzの周波数帯域は流出変動を最もよく説明し、20-30Hzの周波数帯域はこの関係を失っている。</p><p><br /></p><p>落石、岩すべり、岩なだれ<br />地震と同様に、数十秒から数分という継続時間を持つ。<br />多くの落石における地震エネルギーの長い立ち上がり時間は、地震における急激な上昇とは対照的であり、識別に利用することができる。</p><p>岩石崩壊<br />Dammeier et al.(2011)<br />スイス地震学研究所で記録された岩石崩落の地震信号を用いて、</p><p></p><ol style="text-align: left;"><li>信号の継続時間</li><li>地盤速度エンベロープのピーク値</li><li>エンベロープエネルギー</li><li>立ち上がり時間</li><li>平均地盤速度</li></ol><p></p><p>など、崩壊と地震の特徴との関係を定義。</p><p>地すべり<br />地震信号に含まれる超低周波(<0.1 Hz)は、あまり減衰せずに長距離を伝播する。<br />ほとんどが高周波信号(>1Hz)を生成する落石や岩なだれのような他の斜面事象との大きな違いである。</p><p>土石流<br />広い高周波数帯域(1-60Hz)で地震エネルギーの急激な増加を示す(図8)。</p><p><br /></p><p>風<br />局所的な気圧場の変動により、30秒を超える周期の振動を発生させることがある(例えば、De Angelis and Bodin, 2012)。</p><p>雨<br />Burtin et al. (2011)<br />70Hz以上の周波数の雨信号を確認したが、これは大きな岩の隣に設置されたステーションにのみに存在。<br />大きな岩に近接していない場所に設置されたステーションでは、この信号は見られなかった。<br />柔らかい地面や土の上に落ちた雨滴は、効果的な信号源にはならないかもしれない。</p><p>雷、稲妻<br />20Hz以下の低周波信号を発生(Scarpetta et al., 2005; Assink et al., 2008 )<br />音響領域と地震領域の結合が効果的であれば、地震計で記録可(Walker et al. , 2011)</p><p><br /></p><p>人為的な騒音<br />明確な日周期が生じる。<br />多くの場合持続時間が短く、主に1-20Hzの周波数帯域に影響を与える(図8)。<br />振幅は通常比較的小さく、近傍の観測点でのみで記録される。<br />人為的な信号はアレイ全体にわたってコヒーレントであることはまれであり、分離に役立つ。</p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-65197661862992439112023-12-02T23:18:00.000+09:002023-12-02T23:18:03.207+09:00Automated identification<p><a href="https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2013JF002970">Automated identification, location, and volume estimation of rockfalls at Piton de la Fournaise volcano - Hibert - 2014 - Journal of Geophysical Research: Earth Surface - Wiley Online Library</a></p><p>火山性地震と落石の Automated identification に利用する特徴量の候補5つ。</p><p></p><ol style="text-align: left;"><li>Ratio of the Maximum Amplitude to the Mean of the Envelope</li><li>Kurtosis of the Envelope</li><li>Signal Duration</li><li>Duration of the Increasing and Decreasing Phases of the Signals</li><li>Energy in the 10–30 Hz Frequency Band</li></ol><div><br /></div><p></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-89121521970492193942023-12-02T22:42:00.002+09:002023-12-02T22:45:16.521+09:00FAT32 のファイル数<p>SDカードにデータを記録していましたが、トラブル発生。<br />なぜか一定期間を過ぎると記録が停止していました。</p><p>調べてみると、ルートのファイル数が21,844。どの機種も記録日時は異なるのに同じ数。この数字、記憶にありました。</p><p>FAT32の制限です。<br />ファイルシステムに応じた総数とディレクトリ毎のファイル数に制限がありました。<br /><a href="https://qiita.com/ryoma-jp/items/f9124a057ac8c646ae61">https://qiita.com/ryoma-jp/items/f9124a057ac8c646ae61</a></p><p>対策は簡単で、異なるファイルシステムでフォーマットする、ある程度の期間でファイルをまとめる、1日毎にフォルダを分ける、ファイル名を短くするなど。<br /></p><p>あまり平たい階層にしても整理時のアクセスに問題が生じるので、フォルダ分けの方針で進めましょう。<br /><a href="https://www.t3.gsic.titech.ac.jp/node/441">https://www.t3.gsic.titech.ac.jp/node/441</a></p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-86426404887877893712023-11-26T22:14:00.008+09:002023-11-27T01:00:07.455+09:00ゼロクロス法<p>先の論文に出てきたゼロクロス法の説明は以下がわかりやすいと思います。<br /><a href="https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2009GL039131">Determination of surface‐wave phase velocities across USArray from noise and Aki's spectral formulation - Ekström - 2009 - Geophysical Research Letters - Wiley Online Library</a></p><p></p><blockquote>Because the amplitude of the real part of the spectrum depends on both the background noise spectrum and non-linear effects of the data processing, dispersion information cannot readily be deciphered from the detailed shape of the spectrum. The locations of the zero crossings in the spectrum should, however, be insensitive to variations in the spectral power of the background noise, and we choose to use the locations of these zero crossings as the dispersion observables. </blockquote><p>前提として、ランダムに全周囲から表面波が到来する場合、2点間の相互相関係数は第一種0次のベッセル関数J0を介して表現できる(それは円周上の1点と中心点とのそれを円周上の多点で平均した空間自己相関係数(SPAC係数)と一致する)。<br />J0(ωr/c(ω))=0 の時の角周波数ωがゼロクロス点でわかり、2点間の距離rも既知のため、位相速度 c(ω) が求まる流れです。0の時を選ぶのは上記理由です。</p><p></p>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-269984068930159765.post-77191046156446013832023-11-26T21:31:00.000+09:002023-11-26T21:31:14.947+09:00SeisLib<p><a href="https://academic.oup.com/gji/article-abstract/231/2/1011/6613195?redirectedFrom=fulltext">Surface-wave tomography using SeisLib: a Python package for multiscale seismic imaging | Geophysical Journal International | Oxford Academic (oup.com)</a></p><p>以前、passive 手法等をまとめた際に含めていたかな?と思い見返しましたが、入れていませんでした。<br /><a href="https://phreeqc.blogspot.com/2021/05/passive.html">https://phreeqc.blogspot.com/2021/05/passive.html</a><br /><br />クロスコリレーションのゼロクロッシング位置を用いて観測曲間の分散曲線(位相速度)を取得しています。ゼロクロス法については後日。</p><p>文献の対象は米国でしたが、日本でも観測局の長期データを基に速度構造を推定している例をいくつか見たことがあります。ま、日本の場合はもっと細かいデータが公開されていますので、積極的な利用はないでしょう。</p><p>物理探査にも使えそうです。</p><p><br /></p>Unknownnoreply@blogger.com0