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机器学习帮助追踪到神秘的“慢动作”地震 | 智能技术
时间:2020-06-24 来源:章鱼通

在3D建模和机器学习的帮助下,科学家们认为他们已经解决了从2016年初到2019年底在加利福尼亚州卡韦拉地下持续近四年的小地震之谜。


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某些自然流体,如水或液态二氧化碳,可能是罪魁祸首:一项新的研究指出,它可能突破了地下岩石的屏障,改变了断层带沿线的压力和摩擦平衡,并导致一系列小震。


在此部署的技术对于理解和预测未来大地震和较小群(如卡胡利亚附近发生的地震)来说,都是至关重要的,并且增加了成千上万的个别事件。


加州理工学院球物理学家扎卡里·罗斯(Zachary Ross)说:“我们以前更多地从两个维度来考虑断层:比如伸向地球的巨大裂缝。”“我们学到的是,你真的需要理解三维的断层,才能清楚地了解地震群发生的原因。”


罗斯和他的同事使用神经网络——模拟人脑节点或“神经元”互连方式的加权人工智能模型——处理了超过22000次地震事件,震 级从0.7到4.4不等。分析显示了一个复杂的、狭窄的三维断层线,延伸约8公里(5英里)。


该模型显示,可能有地下蓄水池,在漏出并触发地震之前,先从断层带切断。只有通过团队的高分辨率建模才能看出这一点。


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“这里的细节令人难以置信,”来自马亚格兹波多黎各大学的地震学家Elizabeth Vanacore告诉国家地理杂志的Maya Wei-Haas,她没有参与这项研究。“这种工作非常尖端,而且科学正在走向何方。”


这里研究的地震群通常不包括任何大地震。它们也比大地震更难以预测,大地震通常以剧烈的震动开始,然后是逐渐减少的余震。


让这个特别的蜂群有趣的是,它持续了这么长时间,几乎像一个慢镜头的蜂群。其他蜂群可以持续几天、几周或几个月。科学家们说,现在它正在逐渐减少,可能是因为液体碰到了一个不透水的屏障。


下一步是测试其他更远的地方、南加利福尼亚和其他地方的建模技术,可能是自然液体注射导致了更多的地震群,地震学家可以使用这种方法进行测试。


罗斯说:“这些观测使我们更接近于提供具体的解释,说明地震群是如何以及为什么开始和停止的。”


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