КАРТОЧКА ПРОЕКТА,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 20-77-10087

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

РуководительОстапчук Алексей Андреевич, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регионФедеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики геосфер имени академика М.А. Садовского Российской академии наук, г Москва

Срок выполнения при поддержке РНФ 07.2020 - 06.2023 

КонкурсКонкурс 2020 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле, 07-402 - Механизмы возникновения землетрясений, очаг, предвестники землетрясений

Ключевые словаактивный разлом, деформационный процесс, сейсмо-тектонический режим, трение горных пород, микроструктурный анализ, прерывистое скольжение, сейсмоакустика, геомеханическая модель, лабораторный и натурный эксперименты, машинное обучение

Код ГРНТИ38.19.17


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


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 наборов открывает новые возможности проведения исследований. Благодаря применению методов машинного обучения можно достигнуть 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 позволит продвинуться в понимании взаимосвязей между процессами протекающими на микроуровне, и их макроскопическими проявлениями. Коллектив обладает значительным опытом в области решения геофизических, геомеханических и геологических задач.

Ожидаемые результаты
Основным результатов проекта будет построение комплексной геомеханической модели активной разломной зоны, тесно связывающей структурные, механических, геолого-геофизические и сейсмоакустические данные. Будут установлены взаимосвязи между особенностями структуры разломной зоны, минералогическим составом и физико-механическими свойствами геоматериала центральной части разлома, контролирующими основной режим деформирования и его сейсмоакустические проявления. Результаты выполнения проекта будут востребованы при решении задач обеспечения безопасности ведения горных работ, так как разрабатываемые методы будут ориентированы на относительно небольшие тектонические нарушения, которые сопоставимы по масштабу с размерами горнодобывающего предприятия и которые залегают на небольших глубинах. Возможность мониторинга потенциально опасных локальных участков земной коры и снижение сейсмической опасности техногенными воздействиями является фундаментальной проблемой, привлекающей значительное внимание общества. Разработка геомеханической модели активного разлома и механики инициирования деформационных процессов играет важную роль для безопасного природопользования. Особенно важное значение ожидаемые результаты могут иметь для горных наук. Решение проблемы позволит здесь существенно продвинуться в направлении прогноза и предотвращения инициированной сейсмичности. В перспективе результаты потенциально могут быть использованы для создания инженерных методов «корректировки» режима деформирования небольших сейсмоактивных разломов.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Изучение процессов, протекающих в разломных зонах, требуют применения мультидисциплинарного подхода: интеграции комплексного геофизического мониторинга активных разломов, геологических изысканий строения разломов и физического моделирования динамики сложных зернистых систем. Физическое и численное моделирование эволюции разломов позволяют связать современные сейсмодеформационные наблюдения активных разломов, изучение палеоземлетрясений, а также сформулировать базовые положения модели эволюции разломов и трансформации режимов скольжения. Современные исследования закономерностей деструкции литосферы, позволяет уточнить модель эволюции разлома как сложной динамической системы. Повышение точности локации гипоцентров сейсмических событий дает нам новый инструмент получения сведений о строении и эволюции разломных зон. Для достижения цели проекта – построение комплексной геомеханической модели активной разломной зоны – требуется согласованность геологических, геофизических и механических представлений о динамике и эволюции структуры тектонических разломов. В условиях, когда имеется большой массив разнородных данных, а динамика системы не может полностью быть описана системой дифференциальных уравнений, чтобы её можно было смоделировать, или в случаях, когда физика процесса до конца не ясна, эффективным является применение алгоритмов машинного обучения с целью моделирования и предсказания эволюции состояния динамической системы. В 2020-21 гг реализация проекта предполагала выполнение 3 блоков исследований: 1) 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. 2) 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 2021г 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. 3) 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. В изученных с помощью СММА шлифах выделены различные типы и системы микроструктур. В процессе обработки и анализа данных шлифов исполнителями было изучено 1436126 микрообъектов, 647558 из них относятся к открытым микротрещинам, 788568 – к минерализованным микротрещинам. Получены результаты пространственного анализа обозначенных микроструктур с помощью СММА в контексте изменения тектонической обстановки. На основе изучения многочисленных микротектонических индикаторов, представленных в виде микроамплитудных смещений, пересечений, наложений, зон микробрекчирования удается реконструировать предварительную последовательность формирования выявленных генераций микроструктур. По результатам выполненных исследований было публиковано 3 статьи: - Acoustic emission reveals multiple slip modes on a frictional fault /Alexey Ostapchuk, Kseniya Morozova, Vadim Markov, Dmitry Pavlov and Maxim Popov // Frontiers in Earth Science. - 2021. - V9. https://doi.org/10.3389/feart.2021.657487. - Особенности формирования динамического сдвига в тонком слое гранулированного материала / А. А. Остапчук, Г. Г. Кочарян, К. Г. Морозова, Д. В. Павлов, Г.А. Гридин // Физика Земли. – 2021. – №5 (в печати). - Выделение структурных особенностей центральной части тектонического разлома / Г. А. Гридин, А. В. Григорьева, Э. М. Горбунова, В. В. Ружич, А. А. Остапчук // Динамические процессы в геосферах. – 2020. – Выпуск 12. – C.45-52.

 

Публикации

1. Гридин Г.А., Григорьева А.В., Ружич В.В., Остапчук А.А. Выделение структурных особенностей центральной части тектонического разлома Динамические процессы в геосферах, - (год публикации - 2020).

2. 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, - (год публикации - 2021).

3. Остапчук А.А., Морозова К.Г., Марков В.К., Павлов Д.В., Попов М.Ф. Acoustic Emission Reveals Multiple Slip Modes on a Frictional Fault Frontiers in Earth Science, Выпуск 9, Номер статьи 657487 (год публикации - 2021).


Аннотация результатов, полученных в 2021 году
Исследование процессов, протекающих в разломных зонах требует мультидисциплинарного подхода. В рамках реализации настоящего проекта были интегрированы знаний о процессах, протекающих в разломных зонах, и его структуре с точки зрения механики разломообразования, сейсмологии, структурной геологии и петрографии.На настоящем этапе основное внимание было уделено исследованию структуры разломных зон. В зависимости от структуры тектонического разлома и фрикционных свойств плоскости скольжения на разломе могут быть инициированы как быстрые динамические события, так и события медленного скольжения. В процессе эволюции разлома в плоскости скольжения формируются особые области локализации напряжений – контактные пятна – зоны формирования которых, вероятно, определяются геометрией берегов тектонического разлома. Полученные результаты были опубликованы в 3 статьях, индексируемые в Wos/Scopus, включая 1 статью в журнале первого квартиля. Также результаты выполнения проекта были представлены в виде 7 устных докладов на российских и международных конференциях. Основные результаты: 1. Был 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. 2. 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. Работы данного направления будут ключевыми на следующем этапе выполнения проекта 3. В соответствии с планом работы в отчётный период, 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. 4. 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. 5. 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. 6. 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 мм2. , 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.

 

Публикации

1. Кочарян Г.Г., Остапчук А.А. Мезоструктура зоны скольжения тектонического разлома Физическая мезомеханика, - (год публикации - 2022).

2. Остапчук А., Полятыкин В., Попов М., Кочарян Г. Seismogenic Patches in a Tectonic Fault Interface Frontiers in Earth Science, - (год публикации - 2022).

3. Остапчук Алексей Андреевич, Попов Максим Федорович Выделение пространственно-временных кластеров сейсмических событий, локализованных в плоскости тектонического разлома -, 2021668289 (год публикации - ).

4. Устинов С., Остапчук А., Свечеревский А., Усачев А., Гридин Г., Григорьева А., Нафигин И. Prospects of Geoinformatics in Analyzing Spatial Heterogeneities of Microstructural Properties of a Tectonic Fault Applied Sciences, 12 (6), 2864 (год публикации - 2022).