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Development of waveform-based, automatic analysis tools for the spatio-temporal characterization of massive earthquake clusters and swarms

  • Earthquake swarms are characterized by large numbers of events occurring in a short period of time within a confined source volume and without significant mainshock aftershock pattern as opposed to tectonic sequences. Intraplate swarms in the absence of active volcanism usually occur in continental rifts as for example in the Eger Rift zone in North West Bohemia, Czech Republic. A common hypothesis links event triggering to pressurized fluids. However, the exact causal chain is often poorly understood since the underlying geotectonic processes are slow compared to tectonic sequences. The high event rate during active periods challenges standard seismological routines as these are often designed for single events and therefore costly in terms of human resources when working with phase picks or computationally costly when exploiting full waveforms. This methodological thesis develops new approaches to analyze earthquake swarm seismicity as well as the underlying seismogenic volume. It focuses on the region of North West (NW) Bohemia, aEarthquake swarms are characterized by large numbers of events occurring in a short period of time within a confined source volume and without significant mainshock aftershock pattern as opposed to tectonic sequences. Intraplate swarms in the absence of active volcanism usually occur in continental rifts as for example in the Eger Rift zone in North West Bohemia, Czech Republic. A common hypothesis links event triggering to pressurized fluids. However, the exact causal chain is often poorly understood since the underlying geotectonic processes are slow compared to tectonic sequences. The high event rate during active periods challenges standard seismological routines as these are often designed for single events and therefore costly in terms of human resources when working with phase picks or computationally costly when exploiting full waveforms. This methodological thesis develops new approaches to analyze earthquake swarm seismicity as well as the underlying seismogenic volume. It focuses on the region of North West (NW) Bohemia, a well studied, well monitored earthquake swarm region. In this work I develop and test an innovative approach to detect and locate earthquakes using deep convolutional neural networks. This technology offers great potential as it allows to efficiently process large amounts of data which becomes increasingly important given that seismological data storage grows at increasing pace. The proposed deep neural network trained on NW Bohemian earthquake swarm records is able to locate 1000 events in less than 1 second using full waveforms while approaching precision of double difference relocated catalogs. A further technological novelty is that the trained filters of the deep neural network’s first layer can be repurposed to function as a pattern matching event detector without additional training on noise datasets. For further methodological development and benchmarking, I present a new toolbox to generate realistic earthquake cluster catalogs as well as synthetic full waveforms of those clusters in an automated fashion. The input is parameterized using constraints on source volume geometry, nucleation and frequency-magnitude relations. It harnesses recorded noise to produce highly realistic synthetic data for benchmarking and development. This tool is used to study and assess detection performance in terms of magnitude of completeness Mc of a full waveform detector applied to synthetic data of a hydrofracturing experiment at the Wysin site, Poland. Finally, I present and demonstrate a novel approach to overcome the masking effects of wave propagation between earthquake and stations and to determine source volume attenuation directly in the source volume where clustered earthquakes occur. The new event couple spectral ratio approach exploits high frequency spectral slopes of two events sharing the greater part of their rays. Synthetic tests based on the toolbox mentioned before show that this method is able to infer seismic wave attenuation within the source volume at high spatial resolution. Furthermore, it is independent from the distance towards a station as well as the complexity of the attenuation and velocity structure outside of the source volume of swarms. The application to recordings of the NW Bohemian earthquake swarm shows increased P phase attenuation within the source volume (Qp < 100) based on results at a station located close to the village Luby (LBC). The recordings of a station located in epicentral proximity, close to Nový Kostel (NKC), show a relatively high complexity indicating that waves arriving at that station experience more scattering than signals recorded at other stations. The high level of complexity destabilizes the inversion. Therefore, the Q estimate at NKC is not reliable and an independent proof of the high attenuation finding given the geometrical and frequency constraints is still to be done. However, a high attenuation in the source volume of NW Bohemian swarms has been postulated before in relation to an expected, highly damaged zone bearing CO 2 at high pressure. The methods developed in the course of this thesis yield the potential to improve our understanding regarding the role of fluids and gases in intraplate event clustering.show moreshow less
  • Erdbebenschwärme zeichnen sich durch eine große Anzahl an Ereignissen in einem relativ kleinen Zeitraum und Volumen aus. Im Gegensatz zu tektonischen Sequenzen ist in der Regel keine signifikantes Muster von Vor- und Nachbeben erkennbar. In Abwesenheit aktiven Vulkanismusses, kommen Erdbebenschwärme innerhalb kontinentaler Platten häufg an kontinentalen Verwerfungen vor, wie Beispielsweise im Bereich des Egergrabens im nordböhmischen Becken (Tschechien). Eine übliche Hypothese verbindet den Erdbebenentstehungsprozess mit Hochdruckfluiden. Der exakte kausale Zusammenhang ist jedoch häufig enigmatisch, da die zugrundeliegenden geotektonischen Prozesse im Vergleich zu tektonischen Sequenzen relativ langsam sind. Die hohe Erdbebenrate während aktiver Phasen stellt hohe Anforderungen an etablierte seismologische Routinen da diese häufg für Einzelereignisse konzipiert sind. So können sie einen hohen Aufwand bei manueller Selektion seismischer Phasen (picking) bedeuten oder rechenerisch aufwändig sein wenn volle Wellenformen verarbeitetErdbebenschwärme zeichnen sich durch eine große Anzahl an Ereignissen in einem relativ kleinen Zeitraum und Volumen aus. Im Gegensatz zu tektonischen Sequenzen ist in der Regel keine signifikantes Muster von Vor- und Nachbeben erkennbar. In Abwesenheit aktiven Vulkanismusses, kommen Erdbebenschwärme innerhalb kontinentaler Platten häufg an kontinentalen Verwerfungen vor, wie Beispielsweise im Bereich des Egergrabens im nordböhmischen Becken (Tschechien). Eine übliche Hypothese verbindet den Erdbebenentstehungsprozess mit Hochdruckfluiden. Der exakte kausale Zusammenhang ist jedoch häufig enigmatisch, da die zugrundeliegenden geotektonischen Prozesse im Vergleich zu tektonischen Sequenzen relativ langsam sind. Die hohe Erdbebenrate während aktiver Phasen stellt hohe Anforderungen an etablierte seismologische Routinen da diese häufg für Einzelereignisse konzipiert sind. So können sie einen hohen Aufwand bei manueller Selektion seismischer Phasen (picking) bedeuten oder rechenerisch aufwändig sein wenn volle Wellenformen verarbeitet werden sollen. Im Rahmen dieser methodologischen Thesis werden neue Ansätze zur Analyse seismischer Schwärme, sowie des zugrundeliegenden seismogenen Volumens entwickelt. Der Fokus liegt hierbei auf der gut untersuchten und überwachten nordböhmischen Schwarmregion. Ich entwickle und teste in dieser Arbeit einen innovativen Ansatz zur Detektion und Lokalisation von Erdbeben basierend auf einem tiefen konvolvierenden neuronalen Netzwerk. Diese Technologie bietet großes Potential da sie es erlaubt große Datenmengen effizient zu verarbeiten was durch die zunehmenden Datenmengen seismologischer Datenzentren immer weiter an Bedeutung gewinnt. Das entwickelte tiefe neuronale Netzwerk, trainiert auf Aufnahmen nordböhmischer Erdbebenschwärme, ist in der Lage 1000 Eregnisse in weniger als 1 Sekunde bei Verwendung voller Wellenformen zu lokalisieren und erreicht eine Präzision die vergleichbar ist mit der Genauigkeit eines Katalogs, der mittels Doppelte Differenzen Methode relokalisiert wurde. Eine weitere technologische Neuheit ist, dass die trainierten Filter der ersten Schicht des tiefen neuronalen Netzwerkes als Mustererkennungsfilter umfunktioniert werden und damit als Ereignisdetektor dienen können, ohne, dass zuvor explizit auf Rauschdaten trainiert werden muss. Für die weitere technologische Entwicklung stelle ich ein neues, automatisiertes Werkzeug für die synthetisierung realistischer Erdbebenschwarmkataloge, sowie hierauf basierender synthetischer voller Wollenform vor. Die Eingabeparameter werden durch die Geometrie des Quellvolumens, der Nukleationscharakteristik und Magnitude-Häufigkeitsverteilung definiert. Weiter können Rauschsignale realer Daten verwendet werden um äußerst realistische synthetische Daten zu generieren. Dieses Werkzeug wird verwendet um die Vollständigkeitmagnitude eines Detektors für volle Wellenformen anhand synthetischer Daten zu evaluieren. Die synthetisierten Daten sind Motiviert durch ein Hydrofrackingexperiment in Wysin (Polen). Des Weiteren stelle ich einen neuen Ansatz vor, der die Effekte der Wellenausbreitung zwischen Erdbeben und Stationen ausblendet und die Bestimmung der Dämpfung unmittelbar im Quellvolumen von Schwarmerdbeben erlaubt. Diese neue Methode benutzt das hochfrequente spektrale Verhältnis von Ereignispaaren mit gemeinsamen Strahlenwegen. Synthetische Tests zeigen, dass die Methode in der Lage ist die Dämpfung innerhalb des Quellvolumens mit hoher räumlicher Genauigkeit zu bestimmen. Weiter ist sie im Einzelnen unabhängig von der Entfernung zwischen Ereignis und Station als auch von der Komplexität der Dämpfungs und Geschwindigkeitsstruktur außerhalb des Quellvolumens. Die Anwendung auf Daten des nordböhmischen Erdbebenschwarms zeigt eine erhöhte P Phasen Dämpfung im Quellvolumen (Qp < 100) basierend auf Daten einer Station in der Nähe des Dorfes Luby (LBC). Die Wellenformen einer Station in unmittelbarer epizentraler Nähe, bei Novy Kostel (NKC), weisen eine relativ hohe Komplexität auf, was darauf hindeutet, dass seismische Wellen, die diese Station erreichen relativ stark gestreut werden im Vergleich zu anderen Stationen. Das hohe Maß an Komplexität destabilisiert die Methode und führt zu ungenauen Schätzungen an der Station NKC. Daher bedarf es einer weiteren unabhängigen Validierung der hohen Dämpfung bei gegebenen geometrischen und spektralen Voraussetzungen. Nichtsdestoweniger wurde bereits eine hohe Dämpfung im Quellvolumen der nordböhmischen Schwärme postuliert und erwartet, insbesondere im Zusammenhang mit einer Zone hoher Brüchigkeit die CO2 bei hohen Drücken beinhaltet. Die Methoden die im Rahmen dieser Thesis entwickelt werden haben das Potential unser Verständnis bezüglich der Rolle von Fluiden und Gasen bei Erdbebenschärmen innerhalb kontinentaler Platten zu verbessern.show moreshow less

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Metadaten
Author details:Marius KriegerowskiGND
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-444040
DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-44404
Reviewer(s):Frank KrügerGND, Torsten DahmORCiDGND, Daniel StichORCiD
Supervisor(s):Frank Krüger, Simone Cesca
Publication type:Doctoral Thesis
Language:English
Publication year:2019
Publishing institution:Universität Potsdam
Granting institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2019/12/19
Release date:2020/02/26
Tag:Dämpfungstomographie; Erdbebenschwärme; tiefes Lernen
attenuation tomography; deep learning; earthquake swarms
Number of pages:xv, 83
RVK - Regensburg classification:UT 1800
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Geowissenschaften
DDC classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
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