Чисто математика: ученые создали новую модель предсказывания землетрясений

Автор

Исследователи из Эдинбурга создали новую модель расчета землетрясений. Их "творение" использует только математику, без лабораторных исследований.

Доктор Сабин ден Хартог разработала модель, которая поможет геофизикам лучше прогнозировать, когда и где могут произойти землетрясения.

На данный момент ученые воссоздали движение вдоль разломов в своих лабораториях с целью попытаться понять процессы, происходящие на микроуровне, которые приводят к землетрясениям. Хотя эксперименты помогли ученым лучше понять процессы разломов и землетрясения, они не дают полной картины. Причина проста — в лаборатории трудно воссоздать сложные условия на глубине в земной коре.

Землетрясения происходят во время движения вдоль разломов в самой слабой части коры, которая обычно содержит филлосиликаты, минералы, которые состоят из крошечных, очень тонких пластин.

Доктор Ден Хартог и ее сотрудники из Университета Ливерпуля и Утрехтского университета хотели иметь возможность прогнозировать силу трения филлосиликатов, а не полагаться на лабораторные эксперименты.

«Мы создали модель, чтобы предсказывать силу трения филлосиликатов в условиях, которые не могут быть достигнуты в лаборатории" - сказала Ден Хартог.

Они проанализировали зоны искусственного разлома в микроскопическом масштабе. Это было необходимо, для идентификации процессов, которые произошли во время эксперимента Речь идет к расщеплении платиновых филлосиликатных минералов.

Предскажет землетрясение: ученые работают над новым исследованием

Исходя из данных, ученые сформулировали ряд уравнений, чтобы предсказать, как сила трения филлосиликатов изменяется в различных условиях — будь то влажность или скорость движения разлома. Это позволяет делать прогнозы в условиях, недоступных в лаборатории, что значительно упрощает моделирование движения разломов в естественных условиях, включая землетрясения.

Доктор Ден Хартог также добавила, что необходимы и дальнейшие исследования, чтобы улучшить модель и уметь предсказывать все экспериментальные тенденции.