Новости / Планета Земля / Разработана система высокоточного прогнозирования землетрясений
30.04.2024
Разработана система высокоточного прогнозирования землетрясений
Прогнозирование землетрясений является одной из важнейших и сложнейших задач в геологии. Сложность ее обусловлена относительно небольшим количеством данных о произошедших землетрясениях, а также спонтанностью их возникновения.
Новые возможности в данной сфере открыло внедрение искусственного интеллекта. Уже проведены исследования, в которых эта технология проявила себя весьма эффективно. Так, она смогла прогнозировать модельные сейсмические явления по акустическим наблюдениям без данных о прошлых землетрясениях.
Однако внедрение системы ИИ в реальную эксплуатацию пока преждевременно по ряду причин. Во-первых, в действительности периодичность землетрясений составляет годы, а прогнозные данные можно получить за предшествующие им короткие интервалы времени в месяцы и дни. Во-вторых, ученые не выяснили принцип прогнозирования ИИ-системой модельных землетрясений.
В рамках решения второй проблемы сейсмологи из Киото проверили работу искусственного интеллекта с каталогом модельных землетрясений, предварительно проанализированным людьми. Они использовали базу данных по 18 тыс. землетрясений, смоделированных в рамках изучения сейсмической активности за 900 лет. Ранее на основе ее анализа японские сейсмологи установили, что форшоки (предшествующие толчки) мейншоков (главных толчков) проявляют повышение частоты. Дополнительно авторы исследования отнесли все землетрясения каталога, кроме главных, к форшокам по причине малого количества афтершоков (повторных толчков). ИИ-система работала с массивом данных без аналитической информации. Ученые также поставили цель оценить влияние количества данных на точность прогнозирования, предоставив нейросети второй каталог, сгенерированный за период в 2 тыс. лет.
По результатам была установлена зависимость точности прогнозов от количества данных, в том числе временного масштаба. Оказалось, что наилучшие результаты система ИИ показывает при работе с сетью среднего уровня, где отражены и длительные процессы, и короткие последовательности. В таком случае точность прогнозирования составила 0,89 из 1. Нейросети оказалось достаточно нескольких землетрясений для выявления признаков мейншока менее чем за час до его возникновения. Однако при большом временном масштабе она испытывает проблемы с тенденциями, похожими на мейншок и состоящими в проявлении множества толчков за короткое время. При обработке большого массива данных искусственный интеллект отражает общий тренд, но точность прогнозов снижается.
На основе результатов авторы исследования предположили, что принцип прогнозирования нейросети состоит в анализе изменения сейсмического импульса и интервала повторяемости толчков.
К тому же они установили, что рост объема обрабатываемых данных повышает точность прогнозирования, однако это наблюдается до определенного предела. Так, в ходе экспериментов ученые отметили лишь небольшое улучшение качества работы при анализе каталога из 115 циклов мейншоков в сравнении с базой из 41 цикла. Таким образом, вероятно, нейросеть имеет предел обработки данных.
В целом, ученые отметили высокую точность прогнозирования времени до мейншока ИИ-системой, причем в различных временных интервалах – от десятилетий до часов и минут до землетрясения.
В дальнейшем предстоит проверить возможности работы нейросети с реальными сейсмическими явлениями. В связи с этим ученые отметили, что реальные сейсмические каталоги значительно менее подробны в сравнении с модельными – они содержат данные за несколько десятилетий. Вдобавок модельные базы данных были основаны лишь на одном разломе и, следовательно, не учитывали вариативность условий.
В Осло предполагается реализовать проект по улавливанию CO2 на базе мусороперерабатывающего завода. Его мощность составит 350 тыс. т углекислого газа, что снизит его выбросы в городе на 20%. Запуск запланирован на вторую половину 2029 г. »»»
На основе определения содержания серы в кернах импактных пород в районе кратера Чиксулуб и сравнения результатов с данными разрезов из других регионов мира, а также изотопного анализа, ученые установили, что выбросы данного элемента при астероидном ударе в конце мезозойской эры составили примерно впятеро меньше, чем предполагалось ранее. Это свидетельствует о большем вкладе в изменение климата пылевых частиц и более мягкой «астероидной зиме». »»»
Извержение вулкана Тамбора, произошедшее на индонезийском острове Сумбава в начале апреля 1815 г., вызвало уничтожение экосистемы острова и привело к глобальному похолоданию на год, которое имело значительные социально-экономические последствия. »»»
В 2024 г. произошло очень резкое потепление относительно рекордного 2023. К тому же в прошлом году зафиксирован наиболее жаркий день. Основной причиной потепления метеорологи считают повышение концентрации парниковых газов в атмосфере. »»»
На основе моделирования ученые выявили зависимость скорости распространения падения давления в пластах в результате извлечения нефти от состава пород и установили связь всплеска сейсмической активности в 2018-2019 гг. в графстве Суррей с разработкой месторождения Horse Hill. Полученные результаты опровергли выводы Британской геологической службы. »»»
С использованием методики инверсии полных форм сейсмических волн ученые обнаружили в мантии под западной частью Тихого океана, вдали от зон субдукции, структуры, напоминающие остатки погрузившихся плит. Предполагается, что они сформировались вместе с мантией или в процессе ее эволюции либо в результате отслоения материала от Тихоокеанской плиты конвективными потоками. »»»
Новый сорбент, благодаря поликомпонентному составу, сочетает механизмы абсорбции и коагуляции. К тому же за счет использования экологически чистых компонентов он разлагается после действия без экологического ущерба, насыщая среду аммиаком. »»»
Создан новый российский жидкосцинтиляционный коктейль для жидкосцинтиляционной спектрометрии, используемой в радиационном мониторинге на атомных объектах. В сравнении с первой версией вдвое улучшены чувствительность и скорость измерений. »»»
В Саудовской Аравии разрабатываются 2 проекта по улавливанию и хранению CO2 для инфраструктуры Saudi Aramco. Один из них выполняет подрядчик, другой – сама компания с партнерами. Завершение первой очереди для обоих запланировано на 2027 г. Производительность каждого составит 9 млн т/г. »»»