Под океанскими ветряными электростанциями, нефтяными вышками и другими морскими сооружениями находятся гигантские сети подводных сооружений, включая трубопроводы, якоря, стояки и кабели, которые необходимы для использования источника энергии. Но, как и наземные сооружения, эти подводные сооружения также уязвимы к природным явлениям, таким как подводные оползни, которые могут помешать производительности сооружений под водой.

Исследователи из Техасского университета A&M теперь могут точно прогнозировать возникновение морских оползней, используя данные о характеристиках подводных участков.

«Одним из главных событий, угрожающих объектам на суше и на море, являются оползни. Они могут полностью стереть с лица земли все эти установки», — сказал Зенон Медина-Четина, доцент кафедры гражданской и экологической инженерии. «В нашей статье мы показываем, что информация из нескольких дисциплин в правильной последовательности необходима для лучшего понимания вероятности развития оползня в любом месте и в любое время».

Исследователи опубликовали свою работу в журнале Оползни.

Прежде чем приступить к реализации любого морского проекта, такого как нефтегазовые операции или ветряные электростанции, команда собирает информацию о морском дне, подводном дне и условиях окружающей среды. Такое определение характеристик площадки помогает снизить потенциальные геологические риски и служит основой для проектирования, строительства и монтажа морских сооружений.

Этот процесс предполагает совместную работу ряда сотрудников, в том числе геофизиков, геоматических технологов, инженеров-геотехников и геологов. Методология калибровки модели Medina-Cetina использует информацию о характеристиках участка для прогнозирования возникновения подводных оползней.

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

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

Исследователи отметили, что компании, финансирующие шельфовые проекты, обычно теряют деньги, когда не уверены в том, что проекты подводных гражданских инфраструктур могут противостоять геологическим рискам. Таким образом, методология калибровки модели, представленная Мединой-Цетиной и его командой, использует вероятностный подход, называемый байесовской статистикой, для максимизации информации, полученной в данных исследования участка. Они продемонстрировали, что эта методология повышает точность и достоверность модели оползня при составлении прогнозов.

«Моя работа заключается в том, чтобы убедиться, что при любых геоопасных условиях эти морские сооружения будут безопасны и останутся там, где они были спроектированы», — сказал Медина-Четина. «Мы пытаемся сказать, что имеет значение, как вы проводите последовательность этих исследований 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 Патрисия Варела из Geosyntec Consultants, Inc и Билли Хернаван, студент факультета гражданской и экологической инженерии в Техасском университете A&M.