SISTEM INTELIGENT DE MONITORIZARE MULTIPARAMETRICĂ A UNEI ZONE SEISMOGENE
Autor/autori: Florin MUNTEANU, Dorel ZUGRĂVESCU, Constantin UDRIŞTE
Rezumat: Evaluarea riscului seismic al unei zone este un obiectiv major în cercetarea geofizică modernă. Studiile legate de înţelegerea mecanismelor de cumulare a tensiunii în zone seismic active, şi implicit responsabile de producerea cutremurelor de pământ, au fost revigorate de apariţia unui ansamblu de teorii şi modele cunoscute sub denumirea de „ştiinţa Complexităţii”. Astfel, după descoperirea geometriei fractale, a teoriei haosului şi a teoriei catastrofelor, evenimentele seismice au fost reinterpretate ca exemple tipice ale dinamicii sistemelor neliniare. Procesul de auto-organizare a devenit cel mai uzitat şi important model privitor la producerea cutremurelor de Pământ. Studiile în baze de date ce conţin toate evenimentele seismice cu magnitudini mai mari de 2 au evidentiat alternanţe între perioade cu predictibilitate acceptabilă şi perioade cu evenimente distribuite aleator, fapt ce a condus la ideea că „insuşi gradul de predictibilitate al evenimentelor seismice se schimbă în timp” (J.D. Goltz,1997). Din această perspectivă, cutremurul de pământ a devenit o expresie a „geocomplexităţii”(Rundle ş.a. 2000), fapt ce a determinat orientarea cercetării ştiinţifice către întelegerea fenomenelor complexe şi valorificarea ştiinţifică – în domeniul geoştiinţelor în general şi al seismologiei în special – a principalelor concepte, modele, teorii şi tehnici puse la dispoziţie de noua paradigmă a Complexităţii. Asimilând o zonă seismic activă cu un sistem complex ierarhizat putem face urmatoarele afirmaţii: - un eveniment seismic modifică ireversibil structura sistemului, motiv pentru care este necesară o permanentă adaptare a parametrilor unui model sau chiar o modificare a modelului; - fiecare eveniment seismic descarcă sistemul cu o valoare energetică proprie (magnitudinea), fapt ce modifică de fiecare dată condiţia iniţială pentru noua etapă de încărcare, având drept consecinţă o predictibilitate redusă dar nu imposibilă; - este de aşteptat ca uneori să se identifice precursori (dependent de condiţia initală a sistemului după un eveniment seismic); - fiecare eveniment seismic descarcă sistemul local şi transferă o parte din energie zonelor alăturate, motiv pentru care o înţelegere a evoluţiei în timp a unei zone seismogene nu poate fi realizată în lipsa unei reţele de monitorizare la o scară superioară sistemului monitorizat; - în stare critică, factorii declanşatori pot alterna cu factori inhibitori, reducând predictibilitatea unui model şi punând accent pe două obiective diferite în cadrul monitorizării unei zone seimogene (1 – evaluarea instalării unei stării critice; 2– urmărirea proceselor de mică intensitate şi rezonante cu zona hipocentrală, ce pot aduce informaţii privitoare la „formarea semnalului declanşator“); - zona seismogenă aflată sub observaţie este parte dintr-un sistem ierarhic superior şi cuplată cu ansamblul dinamic/evolutiv GAIA – planeta vie, fapt ce permite extragerea de informaţii utile din sistemele adiacente şi subiacente, vii şi nevii; - schimbările de structură în funcţie de variaţii ale fluxurilor energo-informaţionale şi materiale respectă legi de universalitate (pattern, constante alometrice) ce permit caracterizarea evoluţiei unor sisteme reale. Lucrarea sistematizează informaţia extrem de vastă în acest nou domeniu al cercetării teoretice şi defineşte cadrul în care devine utilă o monitorizare inteligentă, având la bază o reţea neurală. Ipoteza de lucru dezvoltată afirmă că, sub influenţa unui flux de date convenabil ales, sistemul dotat cu inteligenţă artificială, şi care manifestă el însuşi proprietăţi de auto-organizare, tinde să se apropie asimptotic către (să se sincronizeze cu) Realitatea monitorizată. În acest context, în locul unui model rigid şi unic pentru orice zona geodinamic activă, derivat din teoria generală a mecanicii ruperilor, se obţine un „model evolutiv” auto-adaptabil la condiţiile concrete determinate de evoluţia specifică a zonei seismogene monitorizate, model ce poate oferi şanse sporite de evaluare a riscului seismic şi de identificare a precursorilor evenimentelor seismice
Cuvinte cheie: risc seismic, geocomplexitate, monitorizare inteligentă
Abstract: The earthquake was re-interpreted as an expression of the geocomplexity, and this new point of view reoriented the research in this area towards understanding complex phenomena.Specifically, this marked the beginning of a new stage in geosciences in general, and in seismologic research in particular, especially regarding the practical application of the main concepts, models, theories and methods provided by the new paradigm of Complexity. For our desired application, if one assimilates a seismically active region with a nonlinear complex and hierarchically structured system, then the following features can be deduced or assumed as characterizing this system: a) Each seismic event modifies irreversibly the system’s structure; b) Each seismic event discharges a specific amount of energy that modifies the internal state of the system and provides new and different initial conditions; c) The energy discharged by each seismic event that 'resets' the local system is radiated/transferred to neighboring systems of equal or inferior hierarchical position; d) When the system is in the critical state preceding the seismic discharge, the triggering factors can alternate or combine with inhibiting ones, resulting in a reduced classic predictability of the seismic event; e) The monitored seismic region is just another element of a larger and also hierarchically organized system (Gaia), being coupled and interdependent on the interaction with other similar systems in this meta-system. This paper systematizes extremely large information in this new field of research and defines the theoretical frame for the use of the intelligent monitoring, based on a neural network. Developed working hypothesis states that, under the influence of particularly convenient data flow, a system equipped with artificial intelligence, that manifests itself self-organizing properties, tends to approach asymptotic (to sync with) to the monitored reality. In this context, instead of a single rigid model for any geodynamic active area, derived from the general theory of fracture mechanics, we obtain an „evolutionary model” self-adaptable to specific condition determined by the specific evolution of seismogenic monitored zone, model that can provide better opportunities for seismic risk assessment and identification of precursor seismic events
Keywords: seismic risk, geocomplexity, inteligent monitoring