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Nov 29, 2023

物理

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13133 (2023) この記事を引用 6798 アクセス 3 Altmetric Metrics の詳細 推定最大マグニチュード (\({\widehat{M}}_{max}\)) の短期予測

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13133 (2023) この記事を引用

6798 アクセス

3 オルトメトリック

メトリクスの詳細

推定最大マグニチュード (\({\widehat{M}}_{max}\)) の短期予測は、流体刺激中に誘発される地震活動のリスクを軽減するために重要です。 これまでのほとんどの方法ではリアルタイムの注入データが必要ですが、常に入手できるわけではありません。 この研究では、先行する地震活動パターンのみに依存する 2 つの深層学習 (DL) アプローチと 2 つのデータ分割手法を提案しています。 最初のアプローチでは、DL を使用して \({\widehat{M}}_{max}\) を直接予測します。 2 つ目は、DL を使用して地震発生率を予測することで物理的制約を組み込んでおり、これを使用して \({\widehat{M}}_{max}\) を推定します。 これらのアプローチは、カナダ西部の水圧破壊モニタリング データセットを使用してテストされています。 直接 DL は、実用性を制限するタイムラグはあるものの、過去の地震活動パターンから学習して正確な予測を提供することがわかりました。 物理学に基づいたアプローチは地震活動率の変化を正確に予測しますが、\({\widehat{M}}_{max}\) を過小 (または過大) 推定する場合があります。 \({\widehat{M}}_{max}\) の大幅な超過は暴走断層破壊の始まりを告げる可能性があると我々は提案します。

水圧破砕 (HF) は、低透水性の貯留層の岩石に亀裂を生じさせて透水性を高める流体刺激法 1 で、通常、モーメントの大きさ MW < 0 の微小地震 (MEQ) を生成します。ただし、HF は中程度の地震 (MW > 4) を誘発することもあります2。 、3、4、5、6、これらは既存の障害の活性化に関連しています7。 特定の HF 運用で予想される最大のイベント マグニチュード (\({\widehat{M}}_{max}\)) の確率的推定値を取得することは、ハザード評価にとって重要であり、誘発地震に対する事前のリアルタイム緩和戦略に情報を提供する可能性があります。一部の高度な監視システムでは必須です9、10。

流体誘発地震活動 \({\widehat{M}}_{max}\) を推定するために、さまざまなアプローチが開発されています。 たとえば、地震マグニチュードの予想分布は、正味注入流体量 (ΔV) と流体に応じて予想される地震活動レベルを特徴付ける地域固有の地震地殻パラメータとして提案されている地震発生指数 (Σ) で表すことができます。注射11． この式は、最大マグニチュード 12 の確率的推定値を作成するために使用されており、log10 ∆V で線形にスケールされます。 同じ体積スケーリング関係が、グリフィスの亀裂平衡基準に基づいた異なる理論的アプローチを使用して導出されています13。 ここで、最大規模の推定値は、断層破壊ゾーンが流体注入によって圧力が乱される地下領域に限定される概念である停止破壊の場合に適用されます。 この概念は、MEQ の空間分布に基づいて最大マグニチュードの幾何学的制約を開発するためにも使用されています14。 別の公式では、注入誘発地震の予想最大地震モーメントは、媒体のせん断弾性率と正味注入流体量の積として表されます15。 MEQ 爆心地の位置を決定する必要がある幾何学的に制約されたアプローチ 14 を除いて、これらの方法はすべて、\({\widehat{M}}_{max}\) を推定するためのパラメーターとして正味注入量 ∆V を使用します。

HF 運用中、地震観測は、運用中の MEQ1 だけでなく、近くの断層で発生する誘発地震イベントを特定するために使用できます 16、17、18、19。 動作中の MEQ は、通常、最小水平応力の方向に対して垂直に、坑井から離れて伸びるクラスターで発生します 20,21。 場合によっては、再活性化断層は、主応力方向に対して地震活動クラスターが斜めに向いていることと相まって、注入段階の開始時間に比べて事象の発生が遅れるという特徴を持ちます16、17、18、19。 断層の再活性化は、多くの場合、グーテンベルク・リヒター b 値の減少を伴う地震発生率の増加によって特徴付けられます 22,23。 地震活動の時空間パターンのこのような変化は微妙かもしれないが、深層学習（DL）手法を使用して検出することで、短期予測を改善する手段が提供される可能性がある。