SeismoAnalyzer Pro

Aplicacion hibrida (escritorio/web) basada en Streamlit para analisis rapido de formas de onda sismicas y telemetria, inspirada en Waves (Seismology Research Centre). Esta orientada a sismologos y a ingenieros de vibraciones que necesitan procesamiento local agil, con la opcion de asistencia por IA para interpretacion contextual.

Funcionalidades principales

• Ingesta multi-formato (MiniSEED, SAC, SEG-2, PC-SUDS y exportes de Gecko) y lectura de metadatos Kelunji .ss con visualizacion en la app.
• Visualizacion interactiva de formas de onda con Plotly, filtros y sugerencias de picks (STA/LTA), conversion de unidades a m/s^2 y g, y anotaciones estilo micro-g.
• Magnitud local (aproximada tipo Wood-Anderson) y comparativa con estimacion placeholder; advertencias y notas metodologicas en la UI.
• Localizacion 1D (superficie) por busqueda en grilla, con proyeccion geografica local usando pyproj (lat/lon -> X/Y).
• Pagina dedicada: "Histogramas Gecko" con modo serie temporal (eje X = fecha) y tres paneles verticales, cada uno con su variable; controles compartidos de resampleo, agregacion y suavizado (rolling).
• Interprete IA integrado para histogramas/telemetria: analiza tendencias, anomalias y posibles causas (sismicas vs operativas), considerando tus selecciones, rango temporal visible y ajustes de grafico.
• Agentes IA (Agno) multi-proveedor configurables por YAML; cache de agentes y monitoreo opcional.

Estructura del proyecto

.
 assets/
    css/
    images/
 config/
 data/
 docs/
 pages/
 src/
    ai_agent/
       tools/
    core/
    streamlit_utils/
    utils/
    visualization/
 tests/
 requirements.txt
 streamlit_app.py

Como ejecutar (Windows PowerShell)

python -m venv .venv
./.venv/Scripts/Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
streamlit run streamlit_app.py

• Variables de entorno: crea un archivo .env (ver config/example.env). Al menos, configura claves de API si usaras modelos en la nube.
• Datos de ejemplo: coloca archivos en data/**/ (la pagina de Histogramas buscara **/Histograma/**).

Paginas destacadas

• Uploader: carga de archivos y persistencia en sesion.
• Waveform Viewer: filtros, picks sugeridos, escalas en g y m/s^2, anotaciones y comparativa de magnitud.
• Histogramas Gecko:
  • Modo Serie temporal (X = fecha): tres graficos verticales; selecciona variables por panel (por defecto Voltage, 3D peak y Temperature). Controles: resampleo, agregacion (mean/max/min) y suavizado (rolling).
  • Modo Histograma: detecta automaticamente columnas agregadas (bin + count) o construye desde una columna numerica (elige bins, normalizar, acumulado y escala log).
  • Interprete IA: el analisis utiliza exactamente tus variables seleccionadas y el rango temporal visible; tambien incorpora los ajustes (resample/agg/smoothing o bins/normalizacion). Responde en espanol.
• Location 1D: localizacion superficial por grilla con proyeccion local.
• Spectrum Analysis y AI Interpreter: utilidades adicionales de analisis y orquestacion IA.

Configuracion de IA (Agno)

• Archivo: config/agno_config.yaml.
• Tareas configuradas: waveform_analysis, histogram_analysis, earthquake_search, report_generation, code_generation, etc.
• Proveedores soportados: OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Ollama.
• Variables de entorno tipicas: OPENROUTER_API_KEY, OPENAI_API_KEY, OLLAMA_HOST.
• Notas: puedes cambiar el modelo preferido por tarea (por ejemplo, histogram_analysis) sin tocar codigo.

Consejos de uso

• Si activas suavizado (rolling) en Histogramas, el interprete IA recibira el tamano de ventana y los parametros de resampleo para contextualizar la lectura de tendencias.
• En modo Histograma, el interprete IA conoce si la curva es normalizada, acumulada o en escala log.
• Para proyecciones geograficas en Location 1D, asegurate de tener pyproj instalado (ya incluido en requirements.txt).

Desarrollo y pruebas

• Roadmap y notas: docs/roadmap.md, docs/RDP.md.
• Coordenadas y metadatos de estación: docs/developer-station-coordinates.md.

Pruebas mínimas iniciales

• 2 tests en src/core (test_core_basic.py)
• 2 tests en src/ai_agent (test_ai_agent_basic.py)
• 1 test de integración UI (test_ui_smoke.py)

Ejecutar todas las pruebas:

pytest

Contenedor (opcional)

Construir y ejecutar con Docker:

docker build -t seismoanalyzer .
docker run --rm -p 8501:8501 --env-file config/example.env seismoanalyzer

La imagen incluye dependencias cientificas (ObsPy, etc.) y expone Streamlit en el puerto 8501.

Licencia

MIT License. Ver LICENSE (pendiente).