Nagradzany zbiór danych pomaga w badaniach nad upłynnianiem podczas trzęsień ziemi

Nikt nie wie dokładnie, kiedy i gdzie nastąpi trzęsienie ziemi. Symulacje komputerowe pomagają jednak naukowcom i inżynierom udoskonalić przewidywania dotyczące upłynnienia – czasami śmiertelnego efektu trzęsienia ziemi, w wyniku którego gleba traci swoją sztywność, przewracając budynki i nie tylko.

Zbiór danych zapewniający kluczowy wkład w ocenę wyzwalania upłynnienia wywołanego trzęsieniem ziemi zdobył nagrodę DesignSafe Dataset 2024 w uznaniu różnorodnego wkładu zbioru danych w badania nad zagrożeniami naturalnymi.

„Głównym celem tego projektu było zapewnienie pomiarów intensywności ruchu gruntu na potrzeby oceny wyzwalania upłynniania” – powiedział Renmin Pretell, adiunkt w dziedzinie inżynierii lądowej i środowiskowej na Uniwersytecie Nevada w Reno (UNR).

Scott Brandenberg (UCLA), Jonathan Stewart (UCLA) i Renmin Pretell (UNR) byli współautorami nagradzanego zbioru danych PRJ-4022 | Konsekwentnie obliczane miary intensywności ruchu gruntu do oceny wyzwalania upłynniania. Zbiór danych jest publicznie dostępny w cyberinfrastrukturze NHERI DesignSafe. Szczegóły badania opisano w niedawno opublikowanym artykule raport.

Upłynnianie następuje, gdy grunt przesuwa się w wyniku trzęsienia ziemi, co powoduje przerwanie sztywności gleby i wytrzymałości na ścinanie w miarę wzrostu ciśnienia wody porowej i zmniejszania się efektywnego naprężenia utrzymującego razem cząsteczki gleby. Upłynnienie gleby zaobserwowano i udokumentowano na obszarach narażonych na trzęsienia ziemi, takich jak Kalifornia, Alaska, Japonia, Ameryka Południowa, Turcja i innych miejscach na całym świecie.

„Na podstawie dokumentacji przypadków opracowano modele wyzwalania upłynniania” – powiedział Pretell. „Jednym z głównych elementów tych modeli jest szczytowe przyspieszenie gruntu w miejscach, w których nastąpiło upłynnienie”.

„Celem naszego projektu było zastosowanie systematycznej techniki do obliczenia szczytowego przyspieszenia gruntu we wszystkich miejscach, w których występowały przypadki” – powiedział Pretell. Zespół zastosował swoją ulepszoną technikę w jednolity sposób w 565 witrynach zawierających historię przypadków w oparciu o najnowsze zestawy danych, które, jego zdaniem, z biegiem czasu były udoskonalane.

Zespół Pretella nie tylko oszacował szczytowe przyspieszenia gruntu, ale także inne miary intensywności ruchu gruntu, które mogą potencjalnie przyspieszyć przewidywanie wyzwalania upłynniania, takie jak szczytowa prędkość względem ziemi, intensywność Arias i skumulowana prędkość bezwzględna.

„Głównym wnioskiem z naszego zbioru danych jest to, że istnieją istotne rozbieżności między szczytowymi przyspieszeniami gruntu stosowanymi w przeszłości a szczytowymi przyspieszeniami gruntu, które oszacowaliśmy na podstawie naszego systematycznego podejścia” – powiedział Pretell.

Upłynnianie jest jednym z najbardziej niszczycielskich zjawisk w inżynierii geotechnicznej. Wielu badaczy przez lata poświęciło swoje życie badaniu i badaniu upłynniania, tworząc zbiory danych, które kilkadziesiąt lat później są nadal w użyciu.

„Problem polega na tym, że dysponujemy modelami półempirycznymi, które w dużym stopniu opierają się na historii przypadków z poprzednich obserwacji, a jednym z elementów jest zapotrzebowanie sejsmiczne” – powiedział Pretell.

Dzięki tym modelom praktykujący inżynierowie i badacze mogą ocenić potencjał wywołania upłynnienia w danym miejscu, na przykład w przyszłej zabudowie mieszkaniowej. A ponieważ istnieją różne techniki szacowania zapotrzebowania sejsmicznego, niektóre bardziej subiektywne niż inne, zmotywowało to zespół do poszukiwania ulepszeń modeli wyzwalania upłynniania przy użyciu najnowszego dostępnego zbioru danych oraz najnowszych metod i technik statystycznych.

Wielokrotnie nagradzany zbiór danych PRJ-4022 skorzystał z kilku wcześniejszych wysiłków. Korzystano głównie z dwóch dużych baz danych utworzonych w celu badania inżynierii trzęsień ziemi.

W bazie danych upłynniania nowej generacji (NGL) zebrano wszystkie historie przypadków upłynniania, przypisując każdemu miejscu upłynniania charakterystykę parametrów geotechnicznych, aby pomóc zrozumieć warunki gruntowe, geologię, właściwości geotechniczne gleby, poziom wód gruntowych i inne cechy które prowadzą do upłynnienia powierzchni lub jego braku.

Drugim głównym źródłem danych wykorzystywanych w PRJ-4022 są projekty tłumienia nowej generacji (NGA), które obejmują NGA-West2 dla płytkich trzęsień ziemi w skorupie ziemskiej w aktywnych regionach tektonicznych; NGA-East dla stabilnych regionów kontynentalnych; oraz NGA-Subduction dla trzęsień ziemi w regionach subdukcji.

„To ważne projekty, w ramach których zebrano zapisy ruchu naziemnego zebrane z obszernych nagrań trzęsień ziemi ze stacji na całym świecie” – powiedział Pretell. „Nasz projekt skorzystał na wcześniejszych wysiłkach związanych z gromadzeniem danych”.

Cykl życia danych zazwyczaj przebiega od gromadzenia do dokumentacji, a następnie przechowywania. Jednak zbiór danych dotyczących upłynniania PRJ-4022 jest inny.

„Korzystaliśmy z baz danych NGL i NGA, opracowaliśmy modele korelacji przestrzennej i miary szacunkowej intensywności ruchu naziemnego. Nasz zbiór danych można uznać za zbiór danych typu symulacyjnego. Nasz zbiór danych zapewnia zbiór intensywności ruchu naziemnego pomiary w miejscach historii przypadków upłynniania w przypadku najważniejszych trzęsień ziemi, w przeciwieństwie do surowych danych” – powiedział Pretell.

„Celem jest przyniesienie korzyści każdej społeczności, częściej społeczności badawczej. Do naszego repozytorium zbiorów danych umieściliśmy oparty na Pythonie notatnik Jupyter, którego można używać do obliczania miar intensywności ruchu gruntu w lokalizacjach interesujących dla trzęsień ziemi, które uwzględniliśmy w naszym badaniu W tym celu użytkownik musi jedynie wprowadzić szerokość i długość geograficzną miejsca oraz jeden parametr gleby, na który składa się uśredniona w czasie prędkość fali poprzecznej” – dodał Pretell.

Co więcej, Pretell rozwija i aktualizuje pakiety Pythona GitHub ułatwiające korzystanie z notatnika Jupyter.

Modele korelacji przestrzennej opracowane w ramach projektu mogą również pomóc naukowcom i agencjom w przeprowadzaniu analizy ryzyka w przypadku rozbudowanej infrastruktury, takiej jak liny ratunkowe i tranzyt.

Zespół Pretella rozszerzył zbiór danych, aby wygenerować modele korelacji przestrzennej i miary intensywności ruchu gruntu dla czterech zdarzeń sekwencji trzęsienia ziemi w Türkiye w lutym 2023 r., których wyniki były opublikowany W Widma trzęsień ziemi.

„Dostarczyliśmy szacunki maksymalnego przyspieszenia gruntu w miejscach zapór, budynków i szpitali, a także oszacowaliśmy je dla wielu różnych zespołów badawczych, które podróżowały do ​​Turcji” – powiedział Pretell. Badacze starali się na przykład zrozumieć, dlaczego niektóre szpitale ucierpiały wskutek trzęsienia ziemi, a inne nie.

„Przebadaliśmy zmienność przestrzenną szczytowego przyspieszenia gruntu i zaobserwowaliśmy, że w niektórych strefach nastąpiło ogólne niedoszacowanie w porównaniu z modelami, których używamy” – dodał Pretell.

Inne badanie istotne dla zbioru danych PRJ-4022 skupiało się na trzęsieniu ziemi M6.9 Loma Prieta w 1989 r., opublikowany luty 2024 r Geo-Kongres 2024w którym oszacowano szczytowe wartości przyspieszenia gruntu w miejscach historii przypadków.

„W tej publikacji pokazaliśmy systematyczną technikę, której używamy do obliczania miar intensywności ruchu gruntu dla trzęsienia ziemi w Loma Prieta” – powiedział Pretell.

Jednym z największych wyzwań, przed jakimi stanęli naukowcy w związku z wielokrotnie nagradzanym zbiorem danych, była zmienność bazy danych, w której korygowane są błędy i dodawane są rekordy. Za każdym razem, gdy następuje zmiana w wejściowych bazach danych, należy przeprowadzić nowe obliczenia, aby wygenerować nowe wyniki, co sprawia, że ​​wersjonowanie danych jest ważne dla projektu.

„DesignSafe to idealna platforma, ponieważ aktualizujemy nasz zbiór danych w miarę gromadzenia większej ilości danych lub ulepszania wyników, a także publikujemy inną wersję. Możliwość aktualizowania naszych wyników przy zachowaniu tej samej nazwy i bezpośredniego identyfikatora obiektu (DOI) – co DesignSafe pomaga to zapewnić i jest niezwykle pomocny” – powiedział Pretell.

„DesignSafe to także niezawodna i długoterminowa platforma, dobrze znana społeczności inżynierów zajmujących się trzęsieniami ziemi” – dodał.

„Kluczową kwestią, o której ludzie powinni wiedzieć, jest to, że dysponujemy zbiorem danych obejmującym konsekwentnie oszacowane pomiary intensywności ruchu gruntu w prawie wszystkich zebranych do tej pory miejscach historii przypadków upłynniania. Dane te można wykorzystać nie tylko w modelach wyzwalających upłynnienie, ale także w przypadku bocznych wywołań upłynniania. oszacowanie rozprzestrzeniania się i osiadania. Ten zbiór danych może potencjalnie przynieść korzyści badaczom opracowującym metody lub modele oceny niebezpiecznych skutków upłynnienia wywołanego trzęsieniem ziemi” – powiedział Pretell.