Detecção automática de explosões solares em 45 e 90 GHZ observadas pelos poemas

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dc.contributor.advisorValio, Adriana Benetti Marques
dc.contributor.authorLessa, Vanessa Santos
dc.date.accessioned2022-05-18T11:39:45Z
dc.date.available2022-05-18T11:39:45Z
dc.date.issued2022-03-17
dc.description.abstractA cada 11 anos, o Sol passa por períodos de atividade, com a ocorrência de muitas explosões solares (súbita liberação de energia solar, de origem magnética, que acelera as partículas, emitindo em todo o espectro eletromagnético) e ejeções de massa. O estudo da atividade solar é muito importante devido aos seus efeitos sobre a Terra. O POEMAS (POlarização de Emissão Milimétrica da Atividade Solar) é um sistema de dois telescópios, instalados em CASLEO (Complexo Astronômico El Leoncito) na Argentina, que monitora o Sol em dois comprimentos de onda milimétrica (45 e 90 GHz). O objetivo desse trabalho é detectar automaticamente as explosões solares observadas pelos polarímetros. Porém primeiramente é necessário eliminar o ruído de fundo, causado principalmente por problemas instrumentais, nas curvas de luz da emissão solar milimétrica. A metodologia utilizada para exclusão dos ruídos apresentados no sinal proposta neste trabalho utiliza a tendência de série temporal. A subtração deste modelo das curvas de luz fornece o dado de entrada para automatizar a detecção de explosões solares utilizando técnicas de inteligência artificial. Uma Rede Neural foi treinada para reconhecer padrões e analisar um conjunto de dados a fim de identificar as explosões solares. Hidalgo Ramírez et al. (2019) identificaram visualmente e analisados 30 eventos do POEMAS entre 2011/11/22 e 2013/12/10. A metodologia apresentada nesse trabalho confirmou 87% dos eventos listados por Ramírez et al., além disso a rede neural foi capaz de identificar pelo menos 9 novos eventos. Como a rede neural foi treinada para detectar eventos impulsivos (com duração menor que 5 min), explosões de longa duração não foram automaticamente detectados. A inspeção visual dos dados do POEMAS comparando-os com dados em micro-ondas do RSTN permitiu a identificação de mais 11 explosões solares de longa duração em 45 GHz. Discutimos alguns problemas encontrados e possíveis soluções para trabalhos futuros.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nívelpt_BR
dc.description.sponsorshipIPM - Instituto Presbiteriano Mackenziept_BR
dc.description.sponsorshipMackPesquisa - Fundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/29190
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectsolpt_BR
dc.subjectexplosões solarespt_BR
dc.subjectpoemaspt_BR
dc.subjectemissão milimétricapt_BR
dc.subjectreconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectrede neuralpt_BR
dc.subjectinteligência artificialpt_BR
dc.titleDetecção automática de explosões solares em 45 e 90 GHZ observadas pelos poemaspt_BR
dc.typeTesept_BR
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1041565102315246pt_BR
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-1671-8370pt_BR
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0711016906961849pt_BR
local.contributor.board1Castro, Carlos Guillermo Gimenez de
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8979-3582pt_BR
local.contributor.board2Costa, Joaquim Eduardo Rezende
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7275059047419031pt_BR
local.contributor.board3Correia, Emilia
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1272123236892781pt_BR
local.contributor.board3Orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4778-3834pt_BR
local.contributor.board4Silva, Luciano
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/7514305376858192pt_BR
local.description.abstractenEvery 11 years, the Sun goes through periods of activity, with the occurrence of many solar flares (sudden release of solar energy, of magnetic origin, which accelerates particles, emitting throughout the electromagnetic spectrum) and mass ejections. The study of solar activity is very important because of its effects on Earth. POEMAS (Polarization of Millimeter Emission of Solar Activity) is a system of two telescopes, installed at CASLEO (El Leoncito Astronomical Complex) in Argentina, which monitors the Sun at two millimeter wavelengths (45 and 90 GHz). The objective of this work is to automatically detect solar flares observed by the polarimeter. However first it was necessary to eliminate the background noise, caused mainly by instrumental problems, in the light curves of millimeter solar emission. The methodology used to exclude the noise present in the signal proposed in this work is to use the tendency of time series. The subtraction of this model from the light curves provides the input to automate the detection of solar flares using artificial intelligence techniques. A Neural Network was trained to recognize patterns and analyze a dataset in order to identify solar flares. Hidalgo Ramírez et al. (2019) identified visually and analyzed 30 events in the POEMAS database between 2011/11/22 and 2013/12/10. The methodology presented in this work confirmed 87% of the events listed by Ramírez et al., moreover the neural network was able to identify at least 9 new events. As the neural network was trained to detect impulsive events (lasting less than 5 min), long duration bursts were not automatically detected. Visual inspection of the POEMAS data, when comparing with microwave data from the RSTN allowed the identification of an additional 11 long-duration solar flares at 45 GHz. We discuss some problems encountered and possible solutions for future work.pt_BR
local.keywordssunpt_BR
local.keywordssolar flarespt_BR
local.keywordspoemaspt_BR
local.keywordsmillimeter emissionpt_BR
local.keywordspattern recognitionpt_BR
local.keywordsneural networkpt_BR
local.keywordsartificial intelligencept_BR
local.publisher.departmentCentro de Rádio Astronomia e Astrofísica Mackenzie (CRAAM)pt_BR
local.publisher.programCiências e Aplicações Geoespaciaispt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASpt_BR
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