Машинное прослушивание землетрясений: алгоритмы выявляют скрытые сигналы для развития геотермальной энергетики

В новом исследовании, опубликованном в Science Advances, ученые из Колумбийского университета продемонстрировали, что алгоритмы машинного обучения способны классифицировать различные типы землетрясений по трехлетним записям сейсмической активности в районе Гейзеров в Калифорнии, одного из старейших и крупнейших в мире геотермальных месторождений. Повторяющиеся паттерны сейсмических событий, по-видимому, соответствуют сезонному росту и снижению объемов закачки воды в горячие породы, что указывает на связь с механическими процессами, вызывающими скольжение или растрескивание пород.

Этот подход нов в нескольких аспектах. Исследователи собрали каталог из 46 000 записей землетрясений, преобразовав каждую в спектрограмму — визуальное отображение изменения частоты сейсмических волн во времени. Используя инструменты машинного обучения, обычно применяемые для анализа музыки и речи, они свели каждое событие к спектральному «отпечатку пальца», а затем с помощью алгоритма кластеризации сгруппировали их по сходству. Это позволило связать разные кластеры сигналов с колебаниями объемов закачиваемой в недра воды в процессе добычи энергии.

«Это совершенно новый способ изучения землетрясений, — говорит соавтор работы Бенджамин Хольцман, геофизик из Обсерватории Земли Ламонт-Доэрти. — Эти методы машинного обучения выявляют очень тонкие различия в исходных данных, которые мы только учимся интерпретировать». Теперь задача — изучить эти кластеры традиционными методами и понять физику, стоящую за ними. «Обычно у вас есть гипотеза, которую вы проверяете. Здесь же вы строите гипотезу на основе паттерна, найденного машиной», — отмечает сейсмолог Феликс Вальдхаузер, также соавтор исследования.

Если землетрясения в разных кластерах удастся связать с тремя основными механизмами их генерации в геотермальных резервуарах — сдвиговым разрывом, термическим растрескиванием и гидравлическим раскрытием трещин, — это может открыть путь к повышению эффективности добычи. Понимая процессы в резервуаре практически в реальном времени, инженеры смогут экспериментировать с управлением потоками воды, чтобы создавать больше мелких трещин для увеличения объема нагретой воды и производства электроэнергии. Эти методы также могут помочь снизить риск индуцирования более сильных землетрясений — как на Гейзерах, так и на других объектах, где происходит закачка флюидов под землю. В перспективе подобные инструменты могут помочь в поиске предвестников крупных сейсмических событий.

Исследование выросло из необычного сотрудничества науки и искусства. Хольцман, будучи музыкантом, вместе со звукорежиссером Джейсоном Кэндлером преобразовал сейсмические волны в звук, что легло в основу шоу Seismodome в планетарии Хейдена Американского музея естественной истории. Эксперименты показали, что человеческое ухо интуитивно различает типы землетрясений, что и побудило ученых обратиться к методам машинного обучения для анализа огромных массивов данных.