Detección de Precursores Sísmicos con un Sistema Embebido de Bajo Costo: Metodología y Resultados de un Estudio de Monitoreo Geo-Electromagnético

Autores/as

Palabras clave:

precursores sísmicos, filtros digitales, análisis de señales

Resumen

Este estudio presenta el desarrollo y validación de un sistema embebido de bajo costo para la detección de posibles precursores sísmicos a través del monitoreo del campo geomagnético terrestre. El sistema, basado en un magnetómetro fluxgate y una plataforma de adquisición con Raspberry Pi, permite la obtención de datos crudos (RAW) con una frecuencia de muestreo de 1 Hz. Se analizaron eventos sísmicos relevantes ocurridos entre 2017 y 2019 en México, aplicando técnicas de procesamiento digital como el filtro de media móvil y la transformada wavelet discreta (DWT). Los resultados obtenidos fueron comparados con registros de la estación geomagnética de Tucson (INTERMAGNET), mostrando patrones anómalos similares previos a los eventos sísmicos, lo que sugiere la viabilidad del sistema propuesto para identificar posibles precursores sísmicos. Se concluye que este tipo de sistemas puede contribuir a redes de monitoreo más accesibles y escalables para la mitigación de riesgos sísmicos.

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Biografía del autor/a

  • M.C. Jaime Becerra, Universidad Autónoma de Sinaloa

    Jaime Andrés Becerra Jiménez es un Ingeniero Mecatrónico con más de 8 años de experiencia en el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas, especializándose en inteligencia artificial, redes neuronales y sistemas embebidos. Posee una Maestría en Ciencias de la Información de la Universidad Autónoma de Sinaloa (2017-2019) y obtuvo su título de Ingeniería Mecatrónica en el Instituto Tecnológico de Culiacán (2010-2014).  

       

    Su experiencia incluye el trabajo con diversos lenguajes de programación como Python, C, C++ y Rust, destacando en programación concurrente, paralela y optimización de procesos. Tiene conocimiento avanzado en el diseño e implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como en el manejo de tecnologías como ROS/ROS2, bases de datos (SQL y NoSQL), Docker, Kubernetes y plataformas en la nube como AWS y Azure.  

                 

    Ha desarrollado sistemas embebidos utilizando plataformas como Arduino, PIC y placas SBC (Raspberry Pi, BeagleBone), e implementado soluciones de IA embebida. Su experiencia laboral incluye roles como Desarrollador de Sistemas Embebidos en Palo Verde R&D, donde trabajó en backends con Rust y Python para predicción de fallas y desarrollo de robots autónomos, e implementó sistemas con TensorFlow y NVIDIA Jetson para clasificación de imágenes industriales. También ha sido profesor universitario en la Universidad Autónoma de Occidente y la Universidad Autónoma de Sinaloa, impartiendo clases de electrónica, robótica, microcontroladores y programación. Además, ha trabajado como desarrollador independiente, creando sistemas personalizados y colaborando en proyectos de automatización industrial.

Referencias

S. Harrigan et al., “Detection of Electromagnetic Seismic Precursors from Swarm Data by Enhanced Martingale Analytics,” Sensors, vol. 24, no. 11, Jun. 2024, doi: 10.3390/s24113654.

Y. Huang, P. Zhu, and S. Li, “Feasibility Study on Earthquake Prediction Based on Impending Geomagnetic Anomalies,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 14, no. 1, Jan. 2024, doi: 10.3390/app14010263.

E. H. Vestine, “Winds in the upper atmosphere deduced from the dynamo theory of geomagnetic disturbance,” Journal of Geophysical Research (1896-1977), vol. 59, no. 1, pp. 93–128, 1954, doi: https://doi.org/10.1029/JZ059i001p00093.

D. Gordon and R. Brown, “Recent advances in fluxgate magnetometry,” IEEE Trans Magn, vol. 8, no. 1, pp. 76–82, 1972, doi: 10.1109/TMAG.1972.1067268.

A. Grinsted, J. Moore, and S. Jevrejeva, “Application of Cross Wavelet Transform and Wavelet Coherence to Geophysical Time Series,” Nonlinear Process Geophys, vol. 11, Apr. 2004, doi: 10.5194/npg-11-561-2004.

A. Baschirotto, E. Dallago, M. Ferri, P. Malcovati, A. Rossini, and G. Venchi, “A 2D micro-fluxgate earth magnetic field measurement systems with fully automated acquisition setup,” Measurement, vol. 43, no. 1, pp. 46–53, 2010, doi: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2009.06.007.

J. P. Amezquita Sanchez, O. Chavez Alegria, M. Valtierra Rodriguez, J. A. L. Cruz Abeyro, J. R. Millan Almaraz, and A. Dominguez Gonzalez, “Detection of ULF Geomagnetic Anomalies Associated to Seismic Activity Using EMD Method and Fractal Dimension Theory,” IEEE Latin America Transactions, vol. 15, no. 2, pp. 197–205, Feb. 2017, doi: 10.1109/TLA.2017.7854612.

O. Chavez, J. R. Millan-Almaraz, J. Rodríguez-Reséndiz, J. P. Amezquita-Sanchez, M. Valtierra-Rodriguez, and J. A. L. Cruz-Abeyro, “DWT-based methodology for detection of seismic precursors on electric field signals in Mexico,” Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol. 9, no. 1, pp. 281–294, 2018, doi: 10.1080/19475705.2018.1428229.

M. Tsutsui, “Behaviors of Electromagnetic Waves Directly Excited by Earthquakes,” Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, vol. 11, pp. 1961–1965, Apr. 2014, doi: 10.1109/LGRS.2014.2315208.

F. Dudkin, V. Korepanov, D. Dudkin, V. Pilipenko, V. Pronenko, and S. Klimov, “Electric field of the power terrestrial sources observed by microsatellite Chibis-M in the Earth’s ionosphere in frequency range 1–60 Hz,” Geophys Res Lett, vol. 42, pp. 5686–5693, Apr. 2015, doi: 10.1002/2015GL064595.

A. Vajuravel, E. Khoshaba, F. Andrade, T. Garcia, and P. J. Chi, “A Low-cost SMART System for Real-Time Geomagnetic Field Monitoring,” in AGU Fall Meeting Abstracts, Dec. 2023, pp. GP01-04.

H. Kim et al., “Citizen science: Development of a low-cost magnetometer system for a coordinated space weather monitoring,” HardwareX, vol. 20, Dec. 2024, doi: 10.1016/j.ohx.2024.e00580.

B. M. De Groot and L. V. De Groot, “A low-cost device for measuring local magnetic anomalies in volcanic terrain,” Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems, vol. 8, no. 2, pp. 217–225, Aug. 2019, doi: 10.5194/gi-8-217-2019.

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Publicado

2025-05-30

Cómo citar

Detección de Precursores Sísmicos con un Sistema Embebido de Bajo Costo: Metodología y Resultados de un Estudio de Monitoreo Geo-Electromagnético. (2025). International Journal of Information Science and Technological Applications-UAS IJISTA, 1(1), 21-31. https://revistas.uas.edu.mx/index.php/IJISTA/article/view/1095