Numerisches Modell lokalisiert Vorläufer von seismischen Signalen

Diese Vorher-Nachher-Bilder zeigen den Kollaps einer Belastungskette nach einem künstlich generierten Erdbeben im Labor. (Credits: LANL)
Diese Vorher-Nachher-Bilder zeigen den Kollaps einer Belastungskette nach einem künstlich generierten Erdbeben im Labor. (Credits: LANL)

Numerische Simulationen haben die Quelle von akustischen Signalen lokalisiert, die von künstlich generierten Verwerfungen in Erdbebenmaschinen im Labor ausgehen. Die Arbeit entschlüsselt die Physik hinter geologischen Verwerfungen – Erkenntnisse, die eines Tages genaue Erdbebenvorhersagen ermöglichen könnten.

“Frühere Studien mittels maschinellem Lernen haben ergeben, dass die akustischen Signale, die von einer Verwerfung registriert werden, dafür genutzt werden können zum vorherzusagen, wann das nächste Erdbeben auftreten wird”, sagte Ke Gao, Geophysiker der Geophysics Group am Los Alamos National Laboratory (LANL). “Diese neue Modellierungsarbeit zeigt uns, dass der Kollaps von Belastungsketten innerhalb der Erdbebenverwerfung das Signal im Labor emittiert. Das weist auf Mechanismen hin, die auch in der Erde von Bedeutung sein könnten.”

Gao ist Hauptautor der Studie “From Stress Chains to Acoustic Emission“, die am 29. Juli 2019 in den Physical Review Letters erschien und als “Editor’s Suggestion” ausgewählt wurde.

Belastungsketten sind Brücken aus Körnchen, die Belastungen von einer Seite einer Verwerfung auf die andere übertragen.

Gao arbeitet mit einem Team vom LANL, das die akustischen Signale in Daten von künstlichen Erdbeben im Labor und von Megathrust-Regionen in Nordamerika, Südamerika und Neuseeland identifiziert hat. Das Signal zeigt den Zustand der Belastungen in den Verwerfungen präzise an, egal wann das Signal ausgelesen wird.

“Mit dem von uns am LANL entwickelten numerischen Modell untersuchen und verbinden wir die Dynamiken in einem granularen Kakirit-System mit Signalen, die auf passiven Überwachungsmonitoren registriert werden”, sagte Gao. Kakirit ist das kieselige Gesteinsmaterial, das von den Belastungen und Bewegungen einer Verwerfung erschaffen wird.

Um die Ursache der akustischen Signale zu ergründen, führte das Team eine Reihe numerischer Simulationen auf Supercomputern durch, wobei der am LANL entwickelte Code HOSS (Hybrid Optimization Software Suite) zum Einsatz kam. Dieses neue numerische Hilfsmittel ist eine Hybridmethode – die kombinierte Finite-Diskrete-Elemente-Methode.

Sie vereint Techniken, die unter diskreten Elemente-Methoden entwickelt wurden, um Interaktionen zwischen Körnchen zu beschreiben, mit finiten Elemente-Methoden, um Belastungen als eine Funktion der Deformationen innerhalb der Körnchen und der Wellenausbreitung des granularen Systems zu beschreiben. Die Simulationen bilden exakt die Dynamiken der Entwicklung einer Erdbebenverwerfung nach. Dazu gehört etwa die Art und Weise, wie das Material innerhalb der Verwerfung aneinander reibt und miteinander kollidiert, und wie die Belastungsketten entstehen und sich im Lauf der Zeit durch Interaktionen zwischen benachbarten Materialien entwickeln.

Das LANL hat ein mehrere Millionen US-Dollar teures und mehrere Jahre dauerndes Programm finanziert, das aus Experimenten, numerischen Simulationen und Ansätzen mit maschinellem Lernen besteht, um einen neuen Ansatz zur Untersuchung des Erdbebenkreislaufs zu erstellen und zu überprüfen. Insbesondere sollen unter Belastung stehende Verwerfungen registriert und lokalisiert werden, die kurz vor einem Beben stehen. Diese Arbeit wurde vom Laboratory Directed Research and Development Program finanziert.

Quelle

(THK)

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