Воздействие обводненности среды на продуктивность природно-техногенной сейсмичности (на примере Хибинского массива)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье по данным многолетних сейсмологических наблюдений и мониторинга водопритоков, проводимых на месторождениях Хибинского массива, рассматривается воздействие обводненности среды на способность землетрясений инициировать повторные толчки (продуктивность). В ходе исследования показано, что обводненность среды является фактором, значимо влияющим на продуктивность землетрясений.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. Ю. Моторин

Кольский филиал ФГБУН ФИЦ “Единая геофизическая служба РАН”; Кировский филиал АО “Апатит”

Автор, ответственный за переписку.
Email: ayumotorin@gmail.com
Россия, Апатиты; Кировск

С. А. Жукова

Кольский филиал ФГБУН ФИЦ “Единая геофизическая служба РАН”; Горный институт ФГБУН ФИЦ Кольского НЦ РАН

Email: svetlana.zhukowa@yandex.ru
Россия, Апатиты; Апатиты

С. В. Баранов

Кольский филиал ФГБУН ФИЦ “Единая геофизическая служба РАН”

Email: bars.vl@gmail.com
Россия, Апатиты

П. Н. Шебалин

ФГБУН Институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН

Email: p.n.shebalin@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Баранов С.В., Жукова С.А., Корчак П.А., Шебалин П.Н. Продуктивность техногенной сейсмичности // Физика Земли. 2020. № 3. С. 40–51. DOI: https://doi.org/10.31857/S0002333720030011
  2. Жукова С.А., Журавлева О.Г., Онуприенко В.С., Стрешнев А.А. Особенности сейсмического режима массива горных пород при отработке удароопасных месторождений Хибинского массива // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2022. № 7. С. 5–17. DOI: https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_7_0_5
  3. Козырев А.А., Батугин А.С., Жукова С.А. О влиянии обводненности массива на его сейсмическую активность при разработке апатитовых месторождений Хибин // Горный журнал. 2021. C. 31–36. doi: 10.17580/gzh.2021.01.06
  4. Корчак П.А., Жукова С.А., Меньшиков П.Ю. Становление и развитие системы мониторинга сейсмических процессов в зоне производственной деятельности АО “Апатит” // Горный журнал. 2014. № 10. С. 42–46.
  5. Маточкина С.Д. Закономерности пространственно-временного группирования событий акустической эмиссии в лабораторных экспериментах по разрушению горных пород. Бакалаврская работа. М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, физический факультет, кафедра Физики Земли. 2023. 37 с.
  6. Онохин Ф.М. Особенности структур Хибинского массива и апатито-нефелиновых месторождений. Л.: Наука. 1975. 105 с.
  7. Писаренко В.Ф., Родкин М.В. Декластеризация потока сейсмических событий, статистический анализ // Физика Земли. 2019. № 5. С. 38–52. doi: 10.31857/S0002-33372019538-52
  8. Раутиан Т.Г. Энергия землетрясений. Методы детального изучения сейсмичности. М.: изд-во АН СССР. 1960. С. 75–114. (Тр. ИФЗ АН СССР. № 9(176)).
  9. Ребецкий Ю.Л., Сим Л.А., Козырев А.А. О возможном механизме генерации избыточного горизонтального сжатия рудных узлов Кольского полуострова (Хибины, Ловозеро, Ковдор) // Геология рудных месторождений. 2017. T. 59. № 4. С. 263–280. doi: 10.7868/S0016777017040049
  10. Смирнов В.Б., Пономарев А.В. Физика переходных режимов сейсмичности. М.: РАН. 2020. 412 с.
  11. Труды Государственного научно-исследовательского института горнохимического сырья, выпуск 10, Хибинские апатитовые месторождения. Вопросы структуры, гидрогеологии и методики разведки / Б.М. Гиммельфарб, Г.М. Вировлянский, А.А. Шугин (ред.). М.: Недра. 1965. 315 с.
  12. Arzamastsev A.A., Arzamastseva L.V., Zhirova A.M., & Glaznev V.N. Model of formation of the Khibiny-Lovozero ore-bearing volcanic-plutonic complex // Geology of Ore Deposits. 2013. V. 55. P. 341–356. doi: 10.1134/S1075701513050024
  13. Baiesi M., Paczuski M. Scale-free networks of earthquakes and aftershocks // Phys. Rev. E. 2004. V. 69 (6). P. 066106-1–066106-8. doi: 10.1103/PhysRevE.69.066106
  14. Baranov S.V., Narteau C., Shebalin P.N. Modeling and Prediction of Aftershock Activity // Surveys in Geophysics. 2022. V. 43. P. 437–48. doi: 10.1007/s10712-022-09698-0
  15. Baranov S.V., Zhukova S.A., Korchak P.A., Shebalin P.N. Seismic productivity of blasts: A case-study of the khibiny massif // Eurasian Mining 2020. № 2. P. 14–18. doi: 10.17580/em.2020.02.04
  16. Bayliss K., Naylor M., Main I.G. Probabilistic identification of earthquake clusters using rescaled nearest neighbor distance networks. // Geophysical Journal International. 2019. V. 217 (1). P. 487–503. DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggz034
  17. Fedotova Iu.V., Kozyrev A.A., Yunga S.L. Mine-induced seismicity in the central part Kola Peninsula in Russia. Contribution of Rock Mechanics to the New Century. Proceedings of the ISRM International Symposium: Third Asian Rock Mechanics Symposium, Kyoto, Japan. November 30 – December 2, 2004. Millpress. Roterdam. Netherlands. V. 1. P. 495–500.
  18. Gutenberg B., Richter C.F. Frequency of earthquakes in California // Bull. Seismol. Soc. Am. 1944. V. 34. P. 185–188.
  19. Hainzl S., Ben-Zion Y., Cattania C., Wassermann J. Testing atmospheric and tidal earthquake triggering at Mt. Hochstaufen, Germany // J. Geophys. Res. Solid Earth. 2013. V. 118. P. 5442–5452. doi: 10.1002/jgrb.50387
  20. Helmstetter A., Sornette D. Subcritical and supercritical regimes in epidemic models of earthquake aftershocks // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2002. V. 107. ESE–10. doi: 10.1029/2001JB001580
  21. Kagan Y.Y., Knopoff L. Stochastic synthesis of earthquake catalogs // J. Geophys. Res. 1981. V. 86. P. 2853–2862.
  22. Kartseva T.I, Smirnov V.B., Patonin A.V., Sergeev D.S., Shikhova N.M., Ponomarev A.V., Stroganova S.M., Mikhailov V.O. Initiation of rock fracture by fluids of different viscosities // Izvestiya Physics of the Solid Earth. 2022. V. 58. № 4. P. 576-90. doi: 10.1134/S106935132204005X
  23. Kozyrev A.A., Semenova I.E., Zhukova S.A., Zhuravleva O.G. Factors of seismic behavior change and localization of hazardous zones under a large-scale mining-induced impact // Russian Mining Industry. 2022. V. (6). P. 95–102. doi: 10.30686/1609-9192-2022-6-95-102
  24. Kremenetskaya E.O., Trjapitsin V.M. Induced Seismicity in the Khibiny Massif (Kola Peninsula) // Pure and Applied Geophysics. 1995. V. 145. P. 29–37. doi: 10.1007/BF00879481
  25. Marsan D., Helmstetter A. How variable is the number of triggered aftershocks? // J.Geophys. Res. Solid Earth. 2017. V. 122. P. 5544–5560. doi: 10.1002/2016JB013807
  26. Maystrenko Y.P., Brönner M., Olesen O., Saloranta T.M., Slagstad T. Atmospheric precipitation and anomalous upper mantle in relation to intraplate seismicity in Norway // Tectonics. 2020. V. 39. P. e2020TC006070. https://doi.org/10.1029/2020TC006070
  27. Nivin V.A. Occurrence Forms, Composition, Distribution, Origin and Potential Hazard of Natural Hydrogen-Hydrocarbon Gases in Ore Deposits of the Khibiny and Lovozero Massifs: A Review // Minerals. 2019. V. 9. P. 31. doi: 10.3390/min9090535
  28. Ogata Y. Statistical models for standard seismicity and detection of anomalies by residual analysis // Tectonophysics. 1989. V. 169. P. 159–174. doi: 10.1016/0040-1951(89)90191-1
  29. Ogata Y., Zhuang J. Space–time ETAS models and an improved extension // Tectonophysics. 2006. V. 413. Is. 1–2. P. 13–23. doi: 10.1016/j.tecto.2005.10.016
  30. Pintori F., Serpelloni E., Longuevergne L., Garcia A., Faenza L., D’Alberto L. et al. Mechanical response of shallow crust to groundwater storage variations: Inferences from deformation and seismic observations in the eastern Southern Alps, Italy // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2021. V. 126. P. e2020JB020586. DOI: https://doi.org/10.1029/2020JB020586
  31. Shabarov A.N., Kuranov A.D. Kiselev V.A. Assessing the zones of tectonic fault influence on dynamic rock pressure manifestation at Khibiny deposits of apatite-nepheline ores // Eurasian Mining. 2021. V. 36(2). P. 3–7. doi: 10.17580/em.2021.02.01
  32. Shebalin P., Baranov S., Vorobieva I. Earthquake Productivity Law in a Wide Magnitude Range // Frontiers in Earth Science. 2022. V. 10. P. 881425. doi: 10.3389/feart.2022.881425
  33. Shebalin P.N., Narteau C., Baranov S.V. Earthquake Productivity Law // Geophysical Journal International. 2020 V. 222. P. 1264–1269. DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggaa252.
  34. Smirnov V., Potanina M., Kartseva, T., Ponomarev A., Patonin A., Mikhailov V., Sergeev D. Seasonal Variations in the b-Value of the Reservoir-Triggered Seismicity in the Koyna–Warna Region, Western India // Izv., Phys. Solid Earth. 2022 V. 58. P. 364–378. doi: 10.1134/S1069351322030077
  35. Talwani P. On the nature of reservoir-induced seismicity // Pure Appl. Geophys. 1997. V. 150. P. 473–492.
  36. Vorobieva I., Shebalin P., Narteau C. Condition of occurrence of large man-made earthquakes in the zone of oil production, Oklahoma // Izv., Phys. Solid Earth. 2020 V. 56. P. 911–919. doi: 10.1134/S1069351320060130
  37. Zaliapin I., Ben-Zion Y. Earthquake clusters in southern California I: identification and stability // J. Geophys. Res. 2013. V. 118. P. 2847–2864.
  38. Zaliapin I., Ben-Zion Y. A global classification and characterization of earthquake clusters // Geophys. J. Int. 2016. V. 207. P. 608–634. doi: 10.1093/gji/ggw300
  39. Zhang L., Liao W., Chen Z., Li J., Yao Y., Tong G., Zhao Y., Zhou Z. Variations in seismic parameters for the earthquakes during loading and unloading periods in the Three Gorges Reservoir area // Sci. Rep. 2022. V. 12, 11211. doi: 10.1038/s41598-022-15362-9
  40. Zhukova S., Motorin A., Baranov S. Influence of Watering of Khibiny Mountains on the Earthquake-Size Distribution / Kosterov A., Lyskova E., Mironova I., Apatenkov S., Baranov S. (eds.) Problems of Geocosmos–2022. ICS 2022. Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences. Springer, Cham. 2023. doi: 10.1007/978-3-031-40728-4_12
  41. Zoback M.D., Harjes H.-P. Injection-induced earthquakes and crustal stress at 9 km depth at the KTB deep drilling site, Germany // J. Geophys. Res. 1997. V. 102. P. 18477–18492. doi: https://doi.org/10.1029/96JB02814

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Эпицентры сейсмических событий с M ≥ 1.5, зарегистрированные на месторождениях Хибинского массива за период 2002–2022 гг. Цифрами показаны месторождения: 1 – Кукисвумчоррское; 2 – Юкспорское (отрабатывает Кировский рудник); 3 – Апатитовый Цирк (Расвумчоррский рудник); 4 – Плато Расвумчорр (до 2014 г. Центральный, в настоящее время – Восточный рудник). Прямоугольником на вставке обозначено местоположение района исследований.

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Местоположение сейсмических датчиков (1) и пунктов замера водопритоков (2). Римскими цифрами показаны территории Кировского (I) и Расвумчоррского (II) рудников. Прямоугольником на вставке обозначено местоположение района исследований.

Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Среднемесячные вариации водопритока (м3/сут) в зоне Кировского (а) и Расвумчоррского (б) рудников.

Скачать (190KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Среднемесячные вариации уровня обводненности среды и значений продуктивности землетрясений на месторождениях Хибинского массива: (а) – средний водоприток (м3/сут), пунктирная прямая показывает среднее значение; (б) – значение параметра распределения продуктивности Λ1.5 ± σ (стандартная ошибка), пунктирная прямая показывает значение Λ1.5 = 2.7, оцененное по всем данным [Баранов и др., 2020]; (в) – число фоновых землетрясений (NB) с M ≥ 1.5, пунктирная прямая показывает среднегодовое значение (21.9).

Скачать (316KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Месячные вариации средних значений глубин (м) и их стандартных отклонений (σ) землетрясений-триггеров (а) и инициированных ими событий (б). Глубина отсчитывается от среднего уровня Балтийского моря, принятого за нулевую отметку, по направлению к центру Земли.

Скачать (203KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Распределения продуктивности землетрясений на месторождениях Хибинского массива мае, сентябре (б) и в остальные месяцы года (а): кружки – фактические данные; сплошная линия – плотность экспоненциального распределения; (в) – распределения ошибок оценок параметров Λ1.5, полученные бутстрэп методом: сплошные вертикальные черные линии – значения продуктивности Λ1.5 для соответствующих периодов; пунктирные черные прямые – значение продуктивности Λ1.5 ± σ для соответствующих периодов.

Скачать (286KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Распределения продуктивности землетрясений на месторождениях Хибинского массива мае–сентябре (б) и в остальные месяцы года (а): кружки – фактические данные; сплошная линия – плотность экспоненциального распределения; (в) – распределения ошибок оценок параметров Λ1.5, полученные бутстрэп методом: сплошные вертикальные черные линии – значения продуктивности Λ1.5 для соответствующих периодов; пунктирные черные прямые – значение продуктивности Λ1.5 ± σ для соответствующих периодов.

Скачать (298KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».