Comportamento delle rocce durante i terremoti: intuizioni dalle simulazioni
Uno studio esplora come le rocce cambiano sotto stress sismico usando simulazioni al computer.
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Indice
Le rocce cambiano quando ci sono terremoti. Quando le onde sismiche, l'energia dei terremoti, si muovono attraverso le rocce, spesso diventano più morbide. Questo effetto di ammorbidimento si osserva comunemente sia nei test di laboratorio che in natura. Dopo che le scosse si fermano, queste rocce di solito iniziano a indurirsi di nuovo col tempo. I ricercatori propongono diverse teorie per spiegare come e perché ciò avvenga.
In questo studio, vengono testate due teorie esistenti su come si comportano le rocce durante questi eventi. Vengono utilizzate simulazioni al computer per modellare come le onde sismiche viaggiano attraverso le rocce. Confrontando i risultati di queste simulazioni con i test di laboratorio reali, entrambi i modelli mostrano una certa accuratezza nel corrispondere alle osservazioni del mondo reale.
Attraverso migliaia di simulazioni con vari parametri, emergono schemi interessanti. La condizione iniziale della roccia e piccole crepe che si formano e si riparano all'interno della roccia giocano ruoli cruciali in questo processo di ammorbidimento e indurimento. Questi modelli al computer mirano a migliorare la previsione di come si comporta la crosta terrestre durante i terremoti.
Comprendere la Non-Linearità Non-Classica
Le rocce e materiali simili, come il cemento, tendono a mostrare comportamenti che non sono tipici. Questo è conosciuto come non-linearità non-classica. Significa che il modo in cui questi materiali rispondono a stress e deformazioni non rientra nei modelli usuali visti nei materiali elastici. Un tipo specifico di non-linearità non-classica coinvolge modelli di isteresi. I modelli di isteresi si concentrano su come lo stress in una roccia dipenda non solo dal suo stato attuale, ma anche dalla sua storia di deformazione.
Gli esperimenti di laboratorio hanno mostrato segni di questa non-linearità non-classica. Un tipo di esperimento è chiamato Spettroscopia ad Ultrasuoni di Risonanza Non Lineare (NRUS). Nel NRUS, la roccia si comporta in modo diverso quando viene eccitata alla stessa frequenza, a seconda che la frequenza stia aumentando o diminuendo.
Un altro tipo di esperimenti, noto come Testing Acustico-Elastico Dinamico (DAET), indaga come cambiano le proprietà elastiche delle rocce sotto stress dinamico. Le osservazioni indicano che durante tali test, la velocità delle onde sismiche cambia in modo prevedibile, attraversando diverse fasi man mano che lo stress viene applicato e rimosso.
Osservazioni sul Campo
Gli studi sul campo hanno anche mostrato che le onde sismiche alterano la velocità delle rocce nella zona durante e dopo i terremoti. Ad esempio, durante terremoti significativi, si notano rapide diminuzioni della velocità delle onde sismiche. Questo può verificarsi non solo nei grandi terremoti ma anche in quelli più piccoli, intermedi. Studi in alcune regioni, come Cile e Giappone, hanno documentato questi cali nella velocità sismica insieme a una successiva ripresa.
Nonostante queste osservazioni, resta poco chiaro come i risultati di laboratorio si traducano in scenari reali. I ricercatori affrontano spesso sfide a causa delle differenze nelle scale degli esperimenti di laboratorio e delle osservazioni sul campo. Tuttavia, i modelli numerici possono aiutare a colmare questo divario.
Modelli Fisici del Comportamento delle Rocce
Nella sismologia computazionale, esistono modelli diversi per analizzare come le rocce reagiscono ai terremoti. Alcuni modelli si concentrano su come le caratteristiche non lineari influenzano la dinamica dei terremoti e i movimenti del terreno. Questi modelli devono tenere conto di comportamenti complessi e interazioni nel materiale roccioso.
Questo lavoro si concentra su due modelli che descrivono come si evolve il danno nelle rocce durante i processi dinamici. Il modello di variabile interna (IVM) propone che i cambiamenti nel materiale possano essere catturati da una variabile che si correla con il danno presente nella roccia. Il modello di danno continuo (CDM) collega il danno al comportamento complessivo del materiale senza necessitare di parametri eccessivi.
Implementazione dei Modelli
I modelli IVM e CDM offrono due modi distinti per descrivere come le rocce rispondono sotto stress. Entrambi i modelli sono stati implementati all'interno di un software di simulazione complesso per confrontare la loro efficacia rispetto ai dati reali di laboratorio.
Nelle simulazioni, vengono generate onde sismiche e i dati risultanti vengono analizzati per entrambi i modelli. Ogni modello è impostato per interpretare come si comportano le rocce quando sono sottoposte a onde sismiche, concentrandosi su sequenze di danno specifiche man mano che le onde viaggiano attraverso il materiale.
Impostazione Sperimentale
Per valutare questi modelli, vengono creati set sperimentali in laboratorio dove le rocce sono sottoposte a segnali ad ultrasuoni che mimano l'attività sismica. Vengono utilizzati due tipi di trasduttori ad ultrasuoni per applicare diverse frequenze e ampiezze ai campioni di roccia. Vengono raccolte misurazioni su come le rocce rispondono a questi segnali.
Durante gli esperimenti, i ricercatori monitorano come cambia il modulo acustico della roccia nel tempo. Ciò implica studiare le relazioni tra la deformazione indotta nella roccia, il danno risultante e la fase di recupero che segue.
Valutazione dei Parametri
Utilizzando tecniche di inversione Bayesiana, i ricercatori possono quantificare quanto bene i parametri del modello si allineano con i dati osservati dagli test di laboratorio. Questo metodo consente di valutare l'incertezza associata a diversi parametri, migliorando l'affidabilità dei risultati.
I modelli vengono testati contro una varietà di parametri di input per scoprire come si adattino alle osservazioni del mondo reale. Attraverso questi calcoli, diventa chiaro come diversi aspetti dei modelli contribuiscano alla comprensione del comportamento delle rocce durante e dopo l'attività sismica.
Risultati delle Simulazioni
Entrambi i modelli hanno dimostrato di poter riprodurre con successo il comportamento osservato delle rocce durante i test dinamici. Hanno catturato fasi essenziali di danno e recupero. I modelli IVM e CDM si sono correlati strettamente con le misurazioni sperimentali, anche se il modello CDM ha fornito una spiegazione più completa dei modelli di danno osservati.
Le misurazioni di laboratorio hanno indicato che parametri diversi, come la frequenza dello stress applicato e le condizioni iniziali del materiale, hanno giocato ruoli significativi nei modelli di danno e recupero risultanti.
Conclusione e Direzioni Future
I risultati suggeriscono che questi modelli, in particolare il CDM, potrebbero offrire importanti intuizioni sui comportamenti complessi delle rocce durante eventi sismici. Sottolineano la necessità di passare a simulazioni su larga scala che possano incorporare scenari più complessi trovati in natura.
Ulteriori indagini mireranno a perfezionare questi modelli, permettendo loro di tenere conto di più fattori del mondo reale, come topografie variabili e eterogeneità geologica. Migliorando l'accuratezza di queste simulazioni, i ricercatori sperano di migliorare le previsioni relative al comportamento della crosta terrestre durante i terremoti.
I progressi nella comprensione della meccanica delle rocce attraverso questi modelli hanno implicazioni di vasta portata. Potrebbero portare a strategie migliori di mitigazione dei danni legati ai terremoti e migliorare le misure di sicurezza nelle aree urbane vicine a linee di faglia.
Andando avanti, integrare i risultati degli esperimenti di laboratorio e degli studi sul campo con modelli numerici sarà cruciale. Solo attraverso questo approccio completo gli scienziati possono sperare di comprendere appieno il comportamento intricato delle rocce sotto stress sismico e migliorare la previsione degli impatti dei terremoti sulla società.
Titolo: Modeling and Quantifying Parameter Uncertainty of Co-seismic Non-classical Nonlinearity in Rocks
Estratto: Dynamic perturbations reveal unconventional nonlinear behavior in rocks, as evidenced by field and laboratory studies. During the passage of seismic waves, rocks exhibit a decrease in elastic moduli, slowly recovering after.Yet, comprehensive physical models describing these moduli alterations remain sparse and insufficiently validated against observations. Here, we demonstrate the applicability of two physical damage models - the internal variable model (IVM) and the continuum damage model (CDM) - to provide quantitative descriptions of nonlinear co-seismic elastic wave propagation observations. We recast the IVM and CDM models as nonlinear hyperbolic partial differential equations and implement 1D and 2D numerical simulations using an arbitrary high-order discontinuous Galerkin method. We verify the modeling results with co-propagating acousto-elastic experimental measurements. We find that the IVM time series of P-wave speed changes correlate slightly better with observations, while the CDM better explains the peak damage delay relative to peak strain. Subsequently, we infer the parameters for these nonlinear models from laboratory experiments using probabilistic Bayesian inversion and 2D simulations. By adopting the Adaptive Metropolis Markov Chain Monte Carlo method, we quantify the uncertainties of inferred parameters for both physical models, investigating their interplay in 70,000 simulations. We find that the damage variables can trade off with the stress-strain nonlinearity in discernible ways. We discuss physical interpretations of both damage models and that our CDM quantitatively captures an observed damage increase with perturbation frequency. Our results contribute to a more holistic understanding of non-classical non-linear damage with implications for co-seismic damage and post-seismic recovery after earthquakes.
Autori: Zihua Niu, Alice-Agnes Gabriel, Linus Seelinger, Heiner Igel
Ultimo aggiornamento: 2023-06-07 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.04197
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.04197
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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