지진 조기 경보를 위해 광섬유 분산 음향 감지를 활용하기 위한 규모 추정 및 지반 운동 예측

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 424(2023) 이 기사 인용

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지진조기경보(EEW) 시스템은 잠재적으로 피해를 줄 수 있는 지면 움직임이 느껴지기 전에 몇 초에서 수십 초의 경고 시간을 제공합니다. 최적의 경고 시간을 위해서는 지진 센서를 예상되는 지진 발생원에 최대한 가깝게 설치해야 합니다. 그러나 지구상에서 가장 위험한 지진은 수중에서 발생하지만 대부분의 지진 관측소는 육지에 있습니다. 이러한 지진이 감지되기까지는 귀중한 몇 초가 걸릴 수 있습니다. 이 작업에서는 분산 음향 감지(DAS)의 새로운 접근 방식을 사용하여 EEW에 사용 가능한 광섬유 인프라를 활용합니다. 다양한 지역의 지진에 대한 DAS 변형률 측정은 실시간 경사진 접근 방식을 사용하여 지반 운동으로 변환되고, 이론적인 지진 소스 모델을 사용하여 규모를 추정하며, 지반 운동 예측 방정식을 통해 지반 흔들림 강도를 예측합니다. 결과는 DAS 기반 EEW의 잠재력과 특히 해상 지진의 경우 표준 센서 사용에 비해 상당한 시간 이득을 얻을 수 있음을 보여줍니다.

지진 예측은 여전히 ​​불가능하지만, 지속적인 지진 모니터링을 통해 강렬한 지진이 느껴지기 몇 초에서 수십 초 전에 인구 밀집 지역과 중요 인프라에 경고를 제공하는 지진조기경보(EEW) 시스템이 가능해졌습니다1,2,3,4. 파열이 시작된 후 지진의 피해 가능성을 평가하기 위해 기록된 지진 운동을 실시간으로 분석하여 경고를 발령할 수 있습니다. EEW 시스템의 성능은 주로 사용 가능한 지진 센서의 공간 분포에 따라 달라집니다5. 빠르고 강력한 경고 발령을 위해서는 지진이 발생할 것으로 예상되는 활성 단층 근처에 지진 장비를 설치해야 합니다. 지구상에서 가장 크고 가장 위험한 지진의 대부분은 섭입대 앞바다에서 발생하지만 대부분의 지진 관측소는 육지에 있습니다. 따라서 지진파가 육상 관측소에 도달할 때까지 기다리는 귀중한 시간이 낭비될 수 있습니다6. 육상 지진 네트워크 밀도화 및 케이블로 연결된 해저 센서 네트워크 설치와 같은 현재 솔루션은 일본7 및 캐나다8에서 구현됩니다. 그러나 높은 비용으로 인해 전 세계적으로 구현이 불가능합니다. 대안은 분산 음향 감지(DAS)9,10라는 새로운 기술을 통해 기존 광섬유 케이블을 조밀한 지진 네트워크로 변환하는 것입니다. 광섬유 통신 인프라, 특히 해저 케이블의 전 세계적 배포가 계속 증가함에 따라 비용이 많이 드는 해저 배포 및 운영을 피하면서 EEW용 DAS를 광범위하게 저비용으로 구현할 수 있는 기회가 열립니다. EEW를 위한 해저 DAS의 잠재력은 아직 정량적으로 입증되지 않았지만 이 연구에서는 격차가 해결되었습니다.

지난 몇 년 동안 DAS의 고유한 장점은 지진 분석11,12,13 및 지하 이미징14,15,16,17을 포함한 다양한 지진학 목적에 귀중한 것으로 입증되었습니다. DAS를 사용하면 현재 육지와 수중 모두에서 지구 대부분을 횡단하는 광섬유(예: 인터넷 케이블)를 따라 일시적인 지반 변형(변형률 또는 변형률)을 측정할 수 있습니다. 포인트 센서(예: 지진계, 가속도계, GNSS)와 달리 DAS는 최대 범위가 80km에서 150km 사이인 수십 킬로미터 길이의 광섬유를 따라 공간적으로 조밀한 종방향 변형 측정값(몇 미터마다, 일반적으로 10개)을 생성합니다. 특정 DAS 질문자. 이 기술을 사용하면 넓은 지역을 지속적으로 모니터링할 수 있으며 지진파장에 대한 보다 완전한 그림을 제공할 수 있습니다. 케이블의 한쪽 끝에 배치되고 광섬유를 따라 레이저 펄스를 보내는 인터로게이터 장치를 사용하여 측정값을 얻습니다. 섬유 내의 작은 이질성으로 인해 투과된 빛의 일부가 레일리 산란을 통해 후방 산란됩니다. 지진파가 케이블을 교란하면 섬유를 따라 이질성이 위치를 변경하고 레일리 후방 산란 패턴도 마찬가지입니다. 시간 샘플 간의 후방 산란 위상 차이는 수십 킬로미터 길이의 섬유를 따라 수 미터 간격의 변형률 또는 변형률 측정으로 변환됩니다. 이 기술을 사용하면 광섬유를 조밀한 지진 음향 센서 배열로 변환하여 전례 없는 공간 및 시간 해상도로 측정값을 생성할 수 있습니다.