Применение современных методов анализа данных для решения задач геомеханики разломных зон приповерхностной области континентальной коры

Применение современных методов анализа данных для решения задач геомеханики разломных зон приповерхностной области континентальной коры

Конкурс РНФ 2020 года:

«Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Проект № 20-77-10087

«Применение современных методов анализа данных для решения задач геомеханики разломных зон приповерхностной области континентальной коры»

Сроки выполнения проекта

2020-2023
+
2023-2025

Отрасль знаний

Науки о Земле

Руководитель проекта

к.ф.-м.н. Остапчук Алексей Андреевич

Название организации

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики геосфер имени академика М.А. Садовского Российской академии наук

Объем финансирования

15 млн. рублей
+
12 млн. рублей

Аннотация

В настоящее время не существует комплексной геомеханической модели активного разлома, объясняющей весь спектр деформационных явлений, приуроченных к зонам разломов, а именно закономерности пространственно-временной эволюции структурных и механических свойств, вариаций режимов деформирования, включающий стабильный крип, медленные и быстрые землетрясения. Несмотря на небольшую долю в объеме коры, именно в областях разломов происходят наиболее активные деформационные и геомеханические процессы, включая катастрофические землетрясения. Имеющиеся сверхбыстрые компьютерные вычисления с большой памятью, быстрый прогресс в алгоритмах машинного обучения и имеющаяся доступность больших объемов наблюдательно материала открывает новые возможности проведения исследований. Благодаря применению методов машинного обучения при анализе массивов больших данных проведение исследований переходят на новый уровень сложности.

Настоящий проект направлен на построение комплексной геомеханической модели активной разломной зоны, учитывающей и согласующей в себе особенности внутренней структуры разломной зоны, неоднородность минералогического состава и пространственно-временные вариации механических характеристик структурных элементов разломной зоны. Мы читаем, что применение современных методов машинного обучения для обработки больших объемов геолого-геофизической информации позволит серьезно улучшить наше понимание механики возникновения различных режимов скольжения по разломам и пространственно-временные закономерности вариации различных режимов скольжения.

Существенным отличием предлагаемого проекта от подобных работ, проводимых за рубежом, является комплексность и междисциплинарность запланированных исследований с использование самых современных методов обработки данных. Именно совместная обработка геологических и механических данных позволит продвинуться в понимании взаимосвязей между процессами протекающими на микроуровне и их макроскопическими проявлениями. Сформированный научный коллектив обладает значительным опытом в области решения геофизических, геомеханических и геологических задач.

при поддержке

Фундаментальной проблемой, на решение которой направлен настоящий проект, является установление ключевых параметров, факторов и механизмов, определяющих закономерности возникновения и эволюции различных режимов скольжения разломов. В рамках научной проблемы будет решена задача построения геомеханической модели активной разломной зоны на основе анализа больших данных, учитывающей и согласующей в себе особенности внутренней структуры разломной зоны, неоднородность минералогического состава и пространственно-временные вариации фрикционных и механических характеристик структурных элементов разломной зоны. Построение геомеханической модели разломной зоны на основе методов машинного и глубокого обучения позволит существенно продвинуться в понимании механики зарождения, эволюции и пространственно-временных вариаций различных режимов скольжения. Решение задачи построения геомеханической модели разломной зоны будут решены 4 подзадачи:

В лабораторных акустоэмисионно-деформационных экспериментах на основе методов машинного обучения определение условий и признаков перехода модельного разлома с гетерогенной структурой в критическое метастабильное состояние, учитывающее многофакторность задачи построения геомеханической модели. Установление корреляционных связей между i - гетерогенностью структурных и фрикционных свойств модельного разлома, ii – режимов деформирования разлома, iii – характеристиками сейсмоакустических колебаний.
На основе анализа каталогов сейсмических событий определение тонкой пространственно-временной структуры локализации сейсмических событий на основе методов корреляционного и фрактального анализов. Определение закономерностей распределение зон с различными фрикционными свойствами на основе метода Монте-Карло.
На основе структурно-геологической съемки эксгумированных участков Приморского разлома. Проведение микроструктурного и петрографического анализов с применением современных методов кластерного и фрактального анализов. Оценка гетерогенности микроструктуры центральной части разлома на основе свёрточных нейронных сетей.
На основе проведения натурного сейсмо-деформационного мониторинга участка активной разломной зоны в условиях техногенной нагрузки, обусловленных разработкой месторождений полезных ископаемы, оценка неоднородности пространственного распределения геолого-геофизических характеристик структурных элементов разлома. Установление корреляционных связей между неоднородностью распределения характеристик разлома и особенностями сейсмоакустического портрета локального участка разлома.

при поддержке

В рамках проекта планируется комплексный подход к решению сложной задачи – построение комплексной геомеханической модели активной разломной зоны, которую предполагается решать на основе:

абораторных и натурных экспериментов с использованием натурного материала горных пород на модельных установках, имитирующих различные типы сдвигового деформирования разломов массивов горных пород.
анализа высокоточных каталогов сейсмических событий, приуроченных к разлому Сан-Андреас. минералогического и петрографического анализов образцов для определения степени ретроградного метаморфизма пород при проработке их гидротермальными флюидами;
проведения полевых изысканий и сейсмо-деформационного мониторинга со слабым воздействием на отдельные тектонические нарушения для оценки неоднородности пространственного распределения геолого-геофизических характеристик структурных элементов разлома. Установление связей между неоднородностью распределения характеристик и особенностями сейсмоакустического портрета локального участка разлома.

Выбор методов и методик исследований будет опираться на результаты успешно реализованных участниками коллектива проектов РНФ № 14-17-00719 - Механика медленных перемещений по разломам и трещинам: условия возникновения и возможность трансформации. Следствия и значение для снижения сейсмической опасности, 17-77-10071 - Разработка механической модели и построение концепции контроля в реальном времени процесса подготовки техногенно-тектонических землетрясений и РФФИ № 17-05-01271 - Релаксация избыточных напряжений в областях структурных нарушений массивов горных пород. Реализованные проекты существенно продвинули нас в понимании рассматриваемой проблемы, но в тоже время показали ограниченность исследований при использовании классических методов анализа данных. Применение современных методов анализа данных позволяет перейти на существенно новый уровень получаемого результата, что показывают как результаты зарубежных исследователей, так и наши собственные.

при поддержке

В 2020-21 гг. были выполнены 3 блока исследований:

В серии лабораторных акустоэмиссионных (АЭ) экспериментов исследовалась динамика фрикционного скольжения разлома и сопровождающий данное скольжение акустоэмиссионный портрет. Было показано, что в условиях фрикционного скольжения процессы, протекающие на микроуровне, контролируют динамику скольжения разлома на макроуровне; а также наблюдается высокая корреляция между скейлинговым параметров b-value (закон Гуттенберга-Рихтера) и фрикционной прочностью модельного разлома. Самоорганизация среды на микроуровне сопровождается излучением большого числа импульсов АЭ. Применение алгоритма количественной категоризации, основанного на статистическом анализе волновой формы импульсов АЭ, указывает на формирование двух популяций АЭ с условно быстро и медленно нарастающей амплитудой и которые характеризуются различными закономерностями вариаций b-value. Рассмотрение b-value для двух популяций АЭ позволяет выявить закономерности эволюции как сильных, так и слабых динамических подвижек и определить переход разлома в критическую стадию лабораторного сейсмического цикла. Снижение b-value для импульсов с «медленным нарастанием волновой формы» является надежным индикатором перехода разлома в критическую стадию и указывает на подготовку и быстрых, и медленных динамических событий, но не определяет время до события. Даже лабораторный модельный разлом является достаточно сложной системой для полного описания физики происходящих на микроуровне процессов. Применение метода машинного обучения с учителем «случайный лес» позволило решить задачи прогнозирования поведения системы, не имея полного математического описания исследуемой системы – был определен момент наступления динамического события. При обучении и прогнозировании не учитывалось прошлое или будущее состояние модельного разлома, на вход подавались лишь данные в пределах определенного короткого временного интервала. Разработанный алгоритм машинного обучения позволяют на основе обработки больших многомерных массивов данных выявлять наиболее информативные параметр системы и с высокой точностью прогнозирует момент наступления динамического событий.
Были систематизированы данные геологических изысканий Приморского разлома Байкальской рифтовой зоны – сформирован ГИС-проект, содержащий сведения о более 200 образцов горных город. Сформированный ГИС-проект состоит из геологического модуля, представленного геологическими и тектоническими картами разных масштабов (1: 200 000 и 1:1 000 000), геодезического модуля (содержит положение всех точек отбора проб в пространстве), геофизического модуля, к которому привязана таблица со значениями химического состава для каждого образца и петрографическим описанием. В ходе проведения фактических работ в 2021 г. было выполнено петрографическое изучение 214 шлифов горных пород, слагающих зону Приморского разлома, представленных как основным комплексом пород массива, так и вмещающими породами. Произведено определение химического состава этих пород. На основе сформированного банка геолого-геофизических данных разработан метод выделения структурных связей в осевой зоне регионального разлома. В основе метода лежит комплексирование результатов кластерного анализа химического состава образцов с их петрографическим описанием. На основе данных химического анализа составлялись 10-мерные вектора, каждая компонента которого соответствует доле определенного оксида. Далее строилось кластерное дерево на основе алгоритма минимального покрывающего дерева с использованием метрики Чебышева. Независимые ветви дерева формируют три кластера, каждый из которых имеет обобщенное петрографическое описание. Один из кластеров фактически характеризует зону контакта основных и кислых пород, наиболее сильно подверженных тектоническим преобразованиям, выраженным в петрографических характеристиках пород. Породы данного кластера являются наиболее деформированными среди всех рассматриваемых кластеров. Ширина зоны, соответствующая образцам данного кластера, составляет 15 м и формирует центральную зону разлома.
Модернизирован и автоматизирован разработанный ранее подход специальной методики микроструктурного анализа (СММА), в частности стало возможно построение сложных диаграмм, расширены инструменты пространственного анализа, произведен переход к трехмерному анализу микроструктур, добавлена возможность построения схем плотности микроструктур. При построении роз-диаграмм учитывается не только количество объектов той или иной ориентировки, но и их длина, выраженная в реальных единицах измерения, что дало возможность визуально оценить характер распределения, значимость и выраженность на площади простираний выбранных линейных объектов, сравнить интенсивность деформаций, приведших к образованию той или иной системы микротрещин на различных этапах тектогенеза. Реализуемый методический подход, основанный на разработке программного модуля, интегрированного с ГИС, позволяет собирать и обрабатывать значительное количество данных, проводить картирование и выявлять закономерности распределения линейных объектов на площади ориентированного шлифа. Методика отработана на 35 ориентированных шлифах, представляющих все разновидности горных пород по профилю в зоне динамического влияния. На основе изучения многочисленных микротектонических индикаторов, представленных в виде микроамплитудных смещений, пересечений, наложений, зон микробрекчирования удается реконструировать предварительную последовательность формирования выявленных генераций микроструктур.

2021-2022 гг.:

Разработан новый подход к анализу пространственных закономерностей локализации сейсмичности, обусловленный именно строением разломной зоны. Были использованы данные высокоточного сейсмического каталога Северной Калифорнии. На первом этапе сейсмический каталог прошел процедуру декластеризации, т.е. были удалены все фор- и афтершоковые последовательности. На втором этапе для анализа пространственной структуры сейсмичности был усовершенствован алгоритм топологической фильтрации. Введение двух критических условий, основанных на «геологическом пониманиии» структуры разломов позволяет избежать экспертной оценки при реализации алгоритма и проводить локализацию, определять размер контактных пятен в автоматическом режиме. Вторым аспектом исследования высокоточных каталогов сейсмических событий был анализ статистического самоподобия контактных пятен (asperity) без попытки выделения отдельных иерархических уровней. При сделанных выше допущениях, можно определить эффективное количество «вложенных» asperities при изменении их радиуса. Для всех кластеров, сформированных в границах очагов основных землетрясений с M> 5, эффективное количество вложенных asperiities монотонно увеличивается с уменьшением радиуса по степенному закону: n(R)~R^(-d), d – показатель самооподобия.

Для понимания корректности полученных результатов в рамках выполнения первой задачи было проведено численное моделирование контактного взаимодействия жестких шероховатых поверхностей. Были построены фрактальные поверхности, заданные двумерной диапазонно-ограниченной функцией Вейерштрасса. Полученные в результатах численного моделирования данные о закономерностях локализации контактных пятен сравнивались с результатами выполнения задачи 1.

Проведен микроструктурный и петрографический анализ 300 образцов горных пород, отобранных по профилям на протяжении 160 км в зоне динамического влияния Приморского разлома Байкальской рифтовой зоны вкрест его простирания от п. Бугульдейка до д. Зама. Петрографическим анализом установлено, что отобранные образцы горных пород представлены многочисленными разновидностями преимущественно метаморфических и магматических пород, а также их метасоматически изменёнными разностями. Создана сводная таблица, где систематизированы все петрографические разности. В течение отчётного периода алгоритм автоматизации специальной методики микроструктурного анализа (СММА) был значительно доработан на основе исследования шлифов различных горных пород. Так как, несмотря на проведенную автоматизацию, реализация СММА остаётся достаточно затратной по времени, то наиболее детальные результаты микроструктурного анализа получены для района д. Сарма. Для всех остальных участков и профилей получены фотографии ориентированных шлифов, дано петрографическое описание по разработанным категориям и проведён предварительный пространственно-статистический анализ микроструктур.


Для определения закономерностей деструкции литосферы в центральной зоне тектонического разлома был проведен статистический, топологический и фрактальный анализы микротрещиноватости. Для 300 шлифов по построенным цифровым образам были оценены фрактальная размерность трещиноватости, оценена энтропия Шенона и выявлена топология трещиноватости на основе классификации точек пересечений и узлов сети трещин. Большой объем полученных данных позволил провести корреляционный анализ и установить сильную связь между топологией трещиноватости и фрактальными свойствами ансамбля трещин. Работы по данному направлению требуют более детального рассмотрения на следующем этапе выполнения проекта.

Полевые работы в 2021 году проводились на западном побережье озера Байкал, вдоль Приморского разлома, который представлен уступом в рельефе с перепадом высот до 600м. Приморский разлом входит в Байкальскую рифтовую систему разломов и протягивается на северо-восток от устья р. Бугульдейка до деревни Зама на расстояние более 100 км. Петрографические исследования выполнены в 251 образце по единой структуре, в которой описываются петрографический тип горной породы, тип тектонитов, процент матрикса, преобладающие типы деформаций, основные составные минералы, наличие метаморфических и метасоматических изменений, флюидный привнос.

Серия экспериментов была проведена на уникальном экспериментальном стенде RAMA в лаборатории Деформационных процессов в земной коре ИДГ РАН. Этот стенд представляет собой установку двухостного нагружения. Модельный разлом представлял собой контакт шероховатых поверхностей блоков размером 750х120 мм, который был заполнен мелкодисперсным гранулированным материалом. Для выявления фазовых превращений был применен метод синхронного термического анализа (СТА). Метод основан на синхронной регистрации изменения массы вещества delta(m) и количества подводимого тепла delta(Q) при нагревании. Сравнение кривых нагревания образцов заполнителя до и после экспериментов позволяет делать выводы о возможных фазовых превращениях.

2022-2023 гг.:

Многие деформационные процессы в массиве горных пород представляют собой динамический разрыв или скольжение по уже сформированным разломам, трещинам и литологическим границам. К событиям подобного рода относятся как тектонические землетрясения, так и обрушение склонов, и горно-тектонические удары. Задача поиска физических механизмов, определяющих закономерности формирования различных типов событий и объясняющих нелинейные процессы эволюции на разных масштабных уровнях, в настоящее время остается актуальной. Решались задачи, нацеленные на обобщение полученных результатов геологических изысканий, численного моделирования, лабораторных и полевых экспериментов.

Выполнен микроструктурный и петрографический анализ всей коллекции отобранных в пределах Приморского разлома образцов горных пород. Детализирована неоднородность и сегментирована зона динамического влияния Приморского разлома Байкальской рифтовой зоны. Сформирован цифровой каталог образцов горных пород Приморского разлома, включающий результаты определения химического состава, петрографическое описание и панорамные изображения шлифов. Все образцы имеют географическую привязку. Каталог включает информацию о 571 образце горных пород, ориентированных как по простиранию горной породы, так и вкрест простирания.


Статистический анализ микротрещиноватости и выявление аномалий пространственного распределения статистических параметров и их связь с вещественным составов горных пород. В рамках статистического анализа для всей выборки образцов были получены распределения длин трещин, выполнены оценки энтропии Шеннона и клеточной фрактальной размерности. Топологическое описание трещиноватости было основано на классификации узлов сети трещин на три типа и определении связности сети трещин. Выявлены характерные значения топологической связности для слабо и сильно деформированных образцов горных пород. Установлена корреляция между энтропией Шеннона и связностью сети микротрещин. Осуществлено изучение ориентировки и морфогенетических характеристик разрывных систем четырех масштабных уровней: километры, метры, сантиметры и миллиметры. Установлена взаимосвязь между такими геометрическими параметрами разрывных систем, как удельная плотность и удельная длина. Изменения этих показателей для различных масштабных уровней разрывных нарушений в зоне динамического влияния Приморского разлома демонстрируют близкую к линейной зависимость.


В рамках численного физико-математического моделирования исследовались закономерности контактного взаимодействия упругих поверхностей с фрактальной геометрией, для определения формы и закономерностей локализации контактных пятен (асперити). В процессе нагружения формируются зоны локализации напряжений (асперити), при этом расстояние между отдельными зонами существенно варьируется. Зоны асперити - запертые участки разлома – характеризуются более низкой скоростью относительного смещения его бортов, что приводит к накоплению дефицита перемещения. Перед локализованным срывом одного из асперити предсейсмический крип наблюдается только в зоне его локализации. При разрушении одного из асперити разрыв тормозится на ближайших «целых», где в дальнейшем накапливаются «наведенные» смещения малой амплитуды. В условиях наличия мягкой упругой прослойки между жесткими шероховатыми блоками наблюдается объединение асперити при расстояниях менее ~0.3-0.4 относительного размера асперити. Тем самым увеличивается эффективная площадь очага, но первостепенное влияние на динамику распространения разрыва начинают играют фрикционные свойства интерфейса разлома.

Выполнено обобщение полученных результатов с целью построения концептуальной геомеханической модели активного разлома. Структурная составляющая модели включает определение характерных структурных особенностей ядра разлома, пространственную неоднородность вещественного состава и фрикционных свойств материала. Механическая составляющая включает закономерности пространственно-временных вариаций механических характеристик разлома и их сейсмоакустические проявления.

Публикации:

Гридин Г.А., Григорьева А.В., Ружич В.В., Остапчук А.А. Выделение структурных особенностей центральной части тектонического разлома. Динамические процессы в геосферах, 2020. Выпуск 12. C.45 - 52. https://doi.org/10.26006/IDG.2020.51.17.018

Остапчук А.А., Кочарян Г.Г., Морозова К.Г., Павлов Д.В., Гридин Г.А. Особенности формирования динамического сдвига в тонком слое гранулированного материала. Физика Земли, 2021. №5, с.91-103 https://doi.org/10.31857/S0002333721050136

Ostapchuk A, Morozova K, Markov V, Pavlov D and Popov M (2021) Acoustic Emission Reveals Multiple Slip Modes on a Frictional Fault. Front. Earth Sci. 9:657487. https://doi.org/10.3389/feart.2021.657487

Ostapchuk A, Polyatykin V, Popov M and Kocharyan G (2022) Seismogenic Patches in a Tectonic Fault Interface. Front. Earth Sci. 10:904814. https://doi.org/10.3389/feart.2022.904814

Ustinov, S.; Ostapchuk, A.; Svecherevskiy, A.; Usachev, A.; Gridin, G.; Grigor’eva, A.; Nafigin, I. Prospects of Geoinformatics in Analyzing Spatial Heterogeneities of Microstructural Properties of a Tectonic Fault. Appl. Sci. 2022, 12, 2864. https://doi.org/10.3390/app12062864

Кочарян Г.Г., Остапчук А.А. Мезоструктура зоны скольжения тектонического разлома // Физ. мезомех. - 2022. - Т. 25. - № 5. - С. 94-105 https://doi.org/10.55652/1683-805X_2022_25_5_94.

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021668289 Российская Федерация. Выделение пространственно-временных кластеров сейсмических событий, локализованных в плоскости тектонического разлома : № 2021667383 : заявл. 02.11.2021 : опубл. 12.11.2021 / А. А. Остапчук, М. Ф. Попов ; заявитель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики геосфер имени академика М.А. Садовского Российской академии наук. – EDN WMWZCL.


Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023621889 Российская Федерация. Цифровой каталог образцов горных пород Приморского разлома : № 2023621610 : заявл. 01.06.2023 : опубл. 07.06.2023 / Г. А. Гридин, А. А. Остапчук, Д. В. Павлов [и др.] ; заявитель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики геосфер имени академика М.А. Садовского Российской академии наук. – EDN EIANRN. https://idg.ras.ru/scientific-activity/patents/?PAGEN_1=2


Гридин Г.А., Григорьева А.В., Остапчук А.А., Черемных А.В., Бобров А.А. О СТРУКТУРНО-ВЕЩЕСТВЕННОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ ЗОН ЛОКАЛИЗАЦИИ ТЕКТОНИЧЕСКИХ НАРУШЕНИЙ. Динамические процессы в геосферах. 2023;15(1):11-22. https://doi.org/10.26006/29490995_2023_15_1_11


А. В. Григорьева, В. М. Козловский, Г. А. Гридин, А. А. Остапчук Метаморфические преобразования пород в центральной зоне Приморского разлома (Западное Прибайкалье) / // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. – 2023. – Т. 511, № 2. – С. 198-205. – https://doi.org/10.31857/S2686739723600807. – EDN WGVIQA.


Морозова К.Г., Остапчук А.А., Беседина А.Н., Павлов Д.В. Классификация сейсмических событий, сопровождающих взрывной способ разработки массива горных пород СЕЙСМИЧЕСКИЕ ПРИБОРЫ, Том 58, № 4, С.97-110 https://doi.org/10.21455/si2022.4-6


Физики научились определять зоны зарождения сильных землетрясений Naked Science, Ostapchuk A, Polyatykin V, Popov M and Kocharyan G (2022) Seismogenic Patches in a Tectonic Fault Interface. Front. Earth Sci. 10:904814. https://doi.org/10.3389/feart.2022.904814


ФИЗИКИ НАУЧИЛИСЬ ОПРЕДЕЛЯТЬ ЗОНЫ ЗАРОЖДЕНИЯ СИЛЬНЫХ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ Научная Россия, Ostapchuk A, Polyatykin V, Popov M and Kocharyan G (2022) Seismogenic Patches in a Tectonic Fault Interface. Front. Earth Sci. 10:904814. https://doi.org/10.3389/feart.2022.904814

при поддержке

По любым вопросам можно связаться с

Остапчуком Алексеем Андреевичем
ostapchuk.aa@idg.ras.ru

Наш адрес: 119334, Россия, Москва, Ленинский проспект, 38, корпус 1,
лаборатория Деформационных процессов в земной коре

при поддержке