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Nov 29, 2023

물리학

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13133(2023) 이 기사 인용 6798은 3개의 Altmetric Metrics 세부 정보에 액세스합니다. 추정 최대 크기(\({\widehat{M}}_{max}\))의 단기 예측

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13133(2023) 이 기사 인용

6798 액세스

3 알트메트릭

측정항목 세부정보

추정된 최대 크기(\({\widehat{M}}_{max}\))에 대한 단기 예측은 유체 자극 중에 유도된 지진의 위험을 완화하는 데 중요합니다. 대부분의 이전 방법에는 실시간 주입 데이터가 필요하지만 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 본 연구에서는 이전 지진 패턴에만 의존하는 두 가지 데이터 분할 방법과 함께 두 가지 딥 러닝(DL) 접근 방식을 제안합니다. 첫 번째 접근 방식은 DL을 사용하여 \({\widehat{M}}_{max}\)를 직접 예측합니다. 두 번째는 DL을 사용하여 지진율을 예측함으로써 물리적 제약을 통합한 다음 \({\widehat{M}}_{max}\)를 추정하는 데 사용됩니다. 이러한 접근 방식은 캐나다 서부의 수압 균열 모니터링 데이터 세트를 사용하여 테스트되었습니다. 우리는 직접 DL이 실제 유용성을 제한하는 시간 지연이 있음에도 불구하고 이전 지진 패턴으로부터 학습하여 정확한 예측을 제공한다는 것을 발견했습니다. 물리학 기반 접근 방식은 지진율의 변화를 정확하게 예측하지만 때로는 \({\widehat{M}}_{max}\)를 과소(또는 과대) 추정합니다. 우리는 \({\widehat{M}}_{max}\)의 상당한 초과가 폭주 단층 파열의 시작을 예고할 수 있다고 제안합니다.

저투수성 저수지 암석에 균열을 발생시켜 투과성을 강화하는 유체 자극 방법인 수압파쇄(HF)는 일반적으로 모멘트 크기 MW < 0의 미세지진(MEQ)을 생성합니다. 그러나 HF는 중간 규모 지진(MW > 4)2도 유발할 수 있습니다. ,3,4,5,6은 기존 결함의 활성화와 관련이 있습니다7. 주어진 HF 운영에 대해 예상되는 가장 큰 사건 규모(\({\widehat{M}}_{max}\))의 확률적 추정치를 얻는 것은 위험 평가에 중요하며8 유도된 지진에 대한 사전 예방적인 실시간 완화 전략을 알릴 수 있습니다. 일부 고급 모니터링 시스템9,10에는 필요합니다.

유체로 인한 지진에 대한 \({\widehat{M}}_{max}\)를 추정하기 위한 다양한 접근법이 개발되었습니다. 예를 들어, 지진 규모의 예상 분포는 순 주입 유체량(ΔV)과 지진 발생 지수(∑)로 표현될 수 있습니다. 이는 유체에 반응하여 예상되는 지진 활동 수준을 특성화하는 제안된 지역별 지진 구조 매개변수입니다. 주입11. 이 표현은 log10 ΔV에 따라 선형적으로 확장되는 최대 크기12에 대한 확률적 추정을 개발하는 데 사용되었습니다. 동일한 체적 스케일링 관계는 Griffith의 균열 평형 기준13을 기반으로 하는 다른 이론적 접근 방식을 사용하여 도출되었습니다. 여기서, 최대 크기 추정치는 정지 파열의 경우에 적용됩니다. 이는 단층 파열대가 유체 주입에 의해 압력이 교란되는 지하 영역에 국한되는 개념입니다. 이 개념은 MEQ의 공간 분포를 기반으로 최대 크기에 대한 기하학적 제약 조건을 개발하는 데에도 사용되었습니다. 또 다른 공식에서는 주입 유발 지진에 대해 예상되는 최대 지진 모멘트는 매질의 전단 계수와 순 주입 유체 부피의 곱으로 표현됩니다15. MEQ hypocentre 위치를 결정해야 하는 기하학적으로 제한된 접근 방식14을 제외하고 이러한 모든 방법은 \({\widehat{M}}_{max}\)를 추정하기 위한 매개변수로 순 주입량 ΔV를 사용합니다.

HF 작동 중에 지진 관측을 사용하여 작동 MEQ1뿐만 아니라 인근 단층에서 발생하는 유발 지진 이벤트를 식별할 수 있습니다16,17,18,19. 작동 MEQ는 일반적으로 유정에서 멀리 확장되는 클러스터에서 발생하며 일반적으로 최소 수평 응력 방향에 수직입니다20,21. 어떤 경우에는 재활성화된 결함은 주 응력 방향에 대해 지진 클러스터의 비스듬한 방향과 결합된 주입 단계의 시작 시간에 비해 지연된 이벤트 발생을 특징으로 합니다. 단층 재활성화는 종종 Gutenberg-Richter b-값의 감소와 함께 지진 발생률의 증가로 표시됩니다22,23. 시공간적 지진 패턴의 변화는 미묘할 수 있지만 딥러닝(DL) 방법을 사용한 감지는 향상된 단기 예측을 위한 길을 제공할 수 있습니다.