在地震发生之前捕捉能源勘探引起的地震

桑迪亚科学家使用 3D 打印的岩石、机器学习来检测意外地震。桑迪亚国家实验室的地球科学家使用 3D 打印的岩石和过去地震的先进大型计算机模型来了解和预防由能源勘探引发的地震。

桑迪亚国家实验室地球科学家 Hongkyu Yoon 拿着一块破碎的 3D 打印岩石。Hongkyu 挤压 3D 打印的岩石直到它们破裂并聆听岩石破碎的声音，以便能够识别地震的早期迹象。丽贝卡·古斯塔夫摄，桑迪亚实验室

非常规油气开采后向地下注水，俗称水力压裂，地热能刺激和二氧化碳封存都可以引发地震。

当然，能源公司会尽其所能检查断层——地球上地壳中容易发生地震的断裂——但有时地震，甚至是成群的地震，都会出乎意料地发生。

桑迪亚国家实验室地球科学家 Hongkyu Yoon 和他的团队 3D 打印具有可重现断层的岩石，然后挤压它们直到它们破裂。聆听岩石破碎的声音为团队提供了“训练”深度学习算法所需的数据，以比传统的地震监测系统更快、更准确地识别地震事件信号。(丽贝卡·古斯塔夫的视频)

桑迪亚地球科学家研究了注水产生的压力和压力如何通过岩石中的孔隙传递到断层线，包括以前隐藏的断层线。他们还通过特殊设计的薄弱点粉碎岩石，以听取不同类型断层故障的声音，这将有助于及早发现诱发地震。

3D 打印可 提供基本结构信息

为了研究不同类型的断层故障及其警告信号，桑迪亚地球科学家 Hongkyu Yoon 需要一堆岩石，每次他施加压力时都会以相同的方式破裂——压力与地下注水产生的压力不同。

从同一地点收集的天然岩石可能具有截然不同的矿物取向和层状，从而导致不同的薄弱点和断裂类型。

几年前，Yoon 开始使用增材制造(通常称为 3D 打印)在受控条件下用石膏基矿物制造岩石，认为这些岩石会更加均匀。为了打印岩石，Yoon 和他的团队将石膏喷涂成薄层，形成 1 x 3 x 0.5 英寸的矩形块和圆柱体。

然而，当他研究 3D 打印的岩石时，Yoon 意识到打印过程也会产生微小的结构差异，这些差异会影响岩石的破裂方式。这激起了他的兴趣，促使他研究 3D 打印岩石中的矿物质地如何影响它们的断裂方式。

“事实证明，我们可以利用 3D 打印裂缝的机械和地震响应的可来帮助我们了解压裂的基本过程及其对岩石中流体流动的影响，”Yoon 说。这种流体流动和孔隙压力会引发地震。

对于这些实验，Yoon 和与 Sandia 有密切合作关系的普渡大学的合作者 使用硫酸钙粉末和水制作了一种矿物墨水。包括普渡大学教授Antonio Bobet 和 Laura Pyrak-Nolte在内的研究人员 打印了一层水合硫酸钙，厚度约为一张纸的一半，然后使用水性粘合剂将下一层粘在第一层上。粘合剂将一些硫酸钙重结晶成石膏，与建筑石膏板中使用的矿物相同。

研究人员打印了相同的矩形和圆柱形石膏基岩石。一些岩石具有水平延伸的石膏矿物层，而其他岩石具有垂直的矿物层。研究人员还改变了喷洒粘合剂的方向，以在矿物分层中产生更多变化。

研究小组挤压样品直到它们破裂。该团队使用激光和 X 射线显微镜检查了断裂表面。他们注意到断裂路径取决于矿物层的方向。Yoon 及其同事 在《科学报告》杂志上发表的一篇论文中 描述了这项基础研究 。

声音信号和机器学习对地震事件进行分类

此外，Yoon 与他在普渡大学的合作者合作，监测了打印样品断裂时产生的声波。这些声波是快速微裂纹的迹象。然后，该团队将声音数据与机器学习技术(一种可以识别看似无关数据中的模式的高级数据分析)相结合，以检测微小地震事件的信号。

首先，Yoon 和他的同事使用一种称为随机森林算法的机器学习技术，将微震事件分为由相同类型的微观结构引起的组，并在微裂纹声音数据中识别出大约 25 个重要特征。他们按重要性对这些特征进行了排序。

以重要特征为指导，他们创建了一个多层“深度”学习算法——就像允许数字助理运行的算法一样——并将其应用于从现实世界事件中收集的存档数据。与传统监测系统相比，深度学习算法能够更快、更准确地识别地震事件信号。

Yoon 表示，他们希望在五年内应用许多不同的机器学习算法，例如这些算法和嵌入地球科学原理的算法，以检测与石油或天然气田中的化石燃料活动相关的诱发地震。他说，这些算法还可用于检测由于碳封存或地热能刺激而可能变得不稳定的隐藏故障。

“机器学习的一个好处是可扩展性，”Yoon 说。“我们总是尝试将在实验室条件下开发的某些概念应用于大规模问题——这就是我们开展实验室工作的原因。一旦我们在存档数据上证明了在实验室规模开发的机器学习概念，与传统方法相比，很容易将其扩展到大规模问题。”

应力通过岩石传递到深断层

韩国浦项地热刺激场发生意外地震的原因是隐藏的断层。2017 年，在最后一次地热刺激试验结束两个月后，该地区发生了 5.5 级地震，这是韩国近期历史上第二强的地震。

地震发生后，地球科学家在两口注入井之间发现了一个隐藏在深处的断层。为了了解注水压力如何传递到断层并引发地震，桑迪亚的地球科学家 Kyung Won Chang 意识到他需要考虑的不仅仅是水压在岩石上的压力。除了变形应力之外，他还需要在复杂的大型计算模型中考虑当水流过岩石本身的孔隙时，应力如何传递到岩石上。

Chang 和他的同事 在《科学报告》杂志上发表的一篇论文中 描述了压力转移 。

然而，仅仅了解变形应力和应力通过岩石孔隙的传递不足以了解和预测能源勘探活动诱发的一些地震。还需要考虑不同故障的架构。

Chang 使用他的模型分析了一个长 6 英里、宽 6 英里、深 6 英里的立方体，2013 年 11 月至 2014 年 5 月在德克萨斯州阿兹尔发生了 500 多次地震。地震发生在两个交叉断层上，一个是地表以下不到 2 英里，另一个更长更深的地方。虽然浅层断层更靠近废水注入点，但第一次地震发生在更长、更深的断层上。

在他的模型中，Chang 发现注水增加了浅层断层的压力。同时，注入引起的应力通过岩石向下传递到深部断层。由于深断层最初承受的压力更大，地震群从那里开始。他和 Yoon 在最近发表 在 《地球物理研究杂志：固体地球》上的一篇论文中分享了先进的计算模型及其对 Azle 地震的描述 。

“总的来说，我们需要多物理场模型来耦合不同形式的应力，而不仅仅是孔隙压力和岩石变形，以了解诱发地震并将它们与能量活动相关联，例如水力增产和废水注入，”Chang 说。

Chang 表示，他和 Yoon 正在合作应用和扩大机器学习算法，以检测以前隐藏的断层，并识别可以预测触发地震强度的地质应力特征。

未来，Chang 希望利用这些应力特征来绘制各地诱发地震的潜在危害地图。

他的研究工作以及 Yoon 的初始工作都得到了桑迪亚 实验室指导研究与开发 计划的资助。Yoon 获得了能源部化石能源办公室的资助， 以继续他的研究。

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