Usando aprendizado de máquina para filtrar dados sísmicos de uma década, os pesquisadores identificaram centenas de milhares de microterremotos ao longo de algumas estruturas de falhas anteriormente desconhecidas em Oklahoma e Kansas.
Os microterremotos recém-identificados permitiram aos sismólogos mapear e medir aglomerados de terremotos na região, que experimentou níveis incomuns de sismicidade devido à produção não convencional de petróleo e gás.

Como relatam em O Registro Sísmico , os pesquisadores descobriram que 80% dos terremotos de magnitude 4 e maiores que ocorreram na última década poderiam ter sido previstos com base na extensão espacial dos aglomerados de sismicidade que incluíam o grande terremoto antes de ocorrer.

Eles também descobriram que, uma vez que um aglomerado atingisse uma escala de comprimento grande o suficiente para abrigar um terremoto de magnitude 4 ou maior, havia quase 5% de chance de que isso acontecesse dentro de um ano após atingir essa escala de comprimento, de acordo com Yongsoo Park, Ph. .D. estudante da Universidade de Stanford e colegas.

As informações do cluster podem ser usadas por empresas e reguladores para monitorar as operações de petróleo e gás no futuro, sugerem Park e colegas.

Com pouca sismicidade natural e mapeamento incompleto de falhas em Oklahoma e Kansas antes do desenvolvimento de hidrocarbonetos não convencionais, os pesquisadores têm procurado novas maneiras de entender o risco sísmico da região.

Park e seus colegas usaram uma técnica de aprendizado de máquina para encontrar quase 90.000 microterremotos desconhecidos no Arkansas em um estudo anterior. "Ficamos impressionados com o resultado, especialmente porque o catálogo revelou aglomerados anteriormente desconhecidos", disse Park. “Sabíamos que a maioria dos terremotos na área de Oklahoma-Kansas ocorria em falhas ocultas no porão, então queríamos aplicar o fluxo de trabalho para revelar essas falhas”.

Os pesquisadores reanalisaram dados sísmicos coletados de 17 redes sísmicas publicamente disponíveis em Oklahoma e Kansas de 2010 a 2019. Usando uma rede neural para detectar terremotos e seus tempos de chegada das ondas P e S, eles encontraram mais de 300.000 terremotos nos dados.

Quando mapeados, os microterremotos adicionais "ligaram os pontos" entre os terremotos dispersos e os pequenos aglomerados formados pelos 60 terremotos de magnitude 4 ou maiores incluídos no estudo. Os microterremotos recém-detectados iluminaram a presença surpreendente de muitas falhas anteriormente desconhecidas, disse Park.

"No entanto, a parte mais surpreendente foi que muitos dos aglomerados que se pensava estarem separados em estudos anteriores estavam de fato conectados por microterremotos. Em outras palavras, encontrar pequenos terremotos provavelmente não é mais uma opção, mas sim um requisito quando estamos tentando fazer análises de agrupamento em dados de terremotos", disse ele.

Park disse que os reguladores poderiam adaptar o protocolo usual de "semáforo" - que os operadores de petróleo e gás usam para monitorar e interromper ou retardar suas atividades para mitigar o risco sísmico - para incorporar a escala de comprimento de um aglomerado de terremotos.

O protocolo original do semáforo é guiado pelas magnitudes observadas do terremoto e controlado pelo evento de maior magnitude. Estimar magnitudes de terremotos a partir da escala de comprimento pode tornar esse processo proativo e controlado por terremotos grandes e pequenos, observam os pesquisadores.

“Mas como as magnitudes são apenas estimativas, as ações necessárias a serem tomadas provavelmente devem ser diferentes”, explicou Park. Se uma escala de comprimento do cluster suscitar preocupação, por exemplo, "os reguladores podem pedir aos operadores que implantem mais sismômetros ao redor do cluster em questão para mapear melhor a falha oculta". + Explorar mais

Entendendo a natureza dos grandes terremotos