Utilizando el aprendizaje automático para filtrar los datos sísmicos de una década, los investigadores han identificado cientos de miles de microterremotos a lo largo de algunas estructuras de fallas previamente desconocidas en Oklahoma y Kansas.

Los microterremotos recientemente identificados permitieron a los sismólogos mapear y medir grupos de terremotos en la región, que ha experimentado niveles inusuales de sismicidad debido a la producción no convencional de petróleo y gas.

Como informan en The Seismic Record , los investigadores encontraron que el 80 % de los terremotos de magnitud 4 y mayores que ocurrieron en la última década podrían haberse anticipado en función de la extensión espacial de los grupos de sismicidad que incluían el gran terremoto antes de que ocurriera.

También encontraron que una vez que un cúmulo alcanzaba una escala de longitud lo suficientemente grande como para albergar un terremoto de magnitud 4 o mayor, había casi un 5% de posibilidades de que lo hiciera dentro de un año de alcanzar esa escala de longitud, según Yongsoo Park, un Ph. .D. estudiante de la Universidad de Stanford y colegas.

Las compañías y los reguladores podrían usar la información del grupo para monitorear las operaciones de petróleo y gas en el futuro, sugieren Park y sus colegas.

Con poca sismicidad natural y mapeo incompleto de fallas en Oklahoma y Kansas antes del desarrollo de hidrocarburos no convencionales, los investigadores han estado buscando nuevas formas de comprender el peligro sísmico de la región.

Park y sus colegas habían utilizado una técnica de aprendizaje automático para encontrar casi 90 000 microterremotos desconocidos en Arkansas en un estudio anterior. "Quedamos impresionados con el resultado, especialmente porque el catálogo reveló grupos previamente desconocidos", dijo Park. "Sabíamos que la mayoría de los terremotos en el área de Oklahoma-Kansas ocurrían en fallas ocultas en el sótano, por lo que queríamos aplicar el flujo de trabajo para revelar estas fallas".

Los investigadores volvieron a analizar los datos sísmicos recopilados de 17 redes sísmicas disponibles públicamente en Oklahoma y Kansas entre 2010 y 2019. Usando una red neuronal para detectar terremotos y sus tiempos de llegada de ondas P y S, encontraron más de 300 000 terremotos en los datos.

Cuando se mapearon, los microterremotos adicionales "conectaron los puntos" entre los terremotos dispersos y los pequeños grupos formados por los 60 terremotos de magnitud 4 o más grandes incluidos en el estudio. Los microterremotos recientemente detectados iluminaron la sorprendente presencia de muchas fallas previamente desconocidas, dijo Park.

"Sin embargo, la parte más sorprendente fue que muchos de los cúmulos que se pensaba que estaban separados en estudios previos estaban de hecho conectados por microterremotos. En otras palabras, encontrar pequeños terremotos probablemente ya no sea una opción, sino un requisito cuando estamos tratando de hacer un análisis de agrupamiento en datos de terremotos", dijo.

Park dijo que los reguladores podrían adaptar el protocolo habitual de "semáforo", que los operadores de petróleo y gas usan para monitorear y detener o ralentizar sus actividades para mitigar el peligro sísmico, para incorporar la escala de longitud de un grupo de terremotos.

El protocolo de semáforo original está guiado por las magnitudes de los terremotos observados y controlado por el evento de mayor magnitud. Estimar las magnitudes de los terremotos a partir de la escala de longitud podría hacer que este proceso sea proactivo y controlado tanto por terremotos grandes como pequeños, señalan los investigadores.

"Pero debido a que las magnitudes son solo estimaciones, las acciones requeridas a tomar probablemente deberían ser diferentes", explicó Park. Si una escala de longitud del grupo genera preocupación, por ejemplo, "los reguladores podrían pedir a los operadores que desplieguen más sismómetros alrededor del grupo en cuestión para mapear mejor la falla oculta". + Explora más

Comprender la naturaleza de los grandes terremotos