Исследователи из Texas A & M теперь, возможно, смогут точно прогнозировать возникновение морских оползней, используя данные о характеристиках подводных участков.

"Одним из главных событий, угрожающих наземным и морским сооружениям, являются оползни: они могут полностью уничтожить все эти сооружения", - сказал Зенон Медина-Четина, доцент кафедры гражданского строительства и охраны окружающей среды. "В нашей статье мы показываем, что для лучшего понимания вероятности развития оползня в любом месте и в любое время необходима информация из нескольких дисциплин в правильной последовательности".

Перед началом любого морского проекта, такого как добыча нефти и газа или ветряные электростанции, команда собирает информацию о морском дне, подводной части морского дна и условиях окружающей среды. Эта характеристика участка помогает снизить потенциальные геологические опасности и служит основой для проектирования, строительства и монтажа морских сооружений. Этот процесс предполагает совместные усилия целого ряда сотрудников, включая геофизиков, геоматических технологов, инженеров-геотехников и геологов. Методология калибровки модели Medina-Cetina использует информацию о характеристиках участка для прогнозирования возникновения подводных оползней.

Моя работа состоит в том, чтобы убедиться, что при любых геоопасных условиях эти морские сооружения будут в безопасности и останутся там, где они были спроектированы.

Хотя для того, чтобы рассказать историю земли под водой, необходимы данные от персонала с различным опытом, порядок, в котором они выполняют свои задачи по определению характеристик объекта, очень важен. Эта последовательность, если она будет нарушена из-за бюджетных или временных ограничений, может привести к неопределенности в прогнозировании оползней.

"Очень важно начать с геофизика, затем привлечь геолога, а затем заставить группу геоматики работать с инженерами-геотехниками", - сказал Медина-Четина. "В качестве аналогии представьте, что мне нужно научить ребенка ходить, одновременно обучая его бегу. Это будет намного сложнее, верно? Систематическая последовательность использования фактических данных гарантирует, что модели оползней будут лучше откалиброваны путем изучения данных по мере их создания".

Исследователи отметили, что компании, финансирующие оффшорные проекты, обычно теряют деньги, когда они не уверены в том, что конструкции подводных гражданских инфраструктур могут противостоять геологическим опасностям. Таким образом, методология калибровки модели Медины-Цетины и его команды использует вероятностный подход, называемый байесовской статистикой, для максимизации информации, полученной в данных исследования объекта. Они продемонстрировали, что эта методология повышает точность и достоверность модели оползня при составлении прогнозов.

"Моя работа состоит в том, чтобы убедиться, что при любых геоопасных условиях эти морские сооружения будут в безопасности и останутся там, где они были спроектированы", - сказал Медина-Четина. "Что мы пытаемся сказать, так это то, что важно, как вы проводите последовательность этих исследований на месте и как вы интегрируете эти данные для обучения моделей оползней, чтобы вы могли быть более уверены в возникновении потенциальных подводных оползней".

Другими участниками этого исследования являются Патриция Варела из Geosyntec Consultants, Inc и Билли Эрнаван, студент факультета гражданского строительства и охраны окружающей среды Техасского университета A&M.

Это исследование финансируется Исследовательским партнерством по обеспечению энергетической безопасности Америки и PLENUM Soft.