Araştırmacılar, en son akustik teknolojiyi yapay zekayla birleştiren bir tsunami erken uyarı sistemi geliştirdiler. Bu sistem, tsunami dalgalarından daha hızlı hareket eden ve tektonik olay hakkında bilgi taşıyan su altı depremlerinin ürettiği akustik radyasyonu ölçer. Akustik dalgaları kaydetmek için hidrofonlar kullanan sistem, tektonik aktiviteyi gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Hesaplamalı bir model daha sonra depremin kaynağını üçgenler ve AI algoritmaları, potansiyel tsunami riskini belirlemek için kayma tipini ve büyüklüğünü sınıflandırır. Bu yöntem, daha hızlı ve daha doğru değerlendirmelere olanak tanıyarak yanlış alarmları azaltır ve uyarı sistemlerinin güvenilirliğini artırır.
Sualtı depremlerinin akustik sinyallere dayalı gerçek zamanlı sınıflandırması, daha erken ve daha güvenilir felaket sağlar hazırlık.
Araştırmacılar, su altı depremlerini gerçek zamanlı olarak ölçmek ve sınıflandırmak için akustik teknoloji ve hidrofonlar kullanan, daha hızlı ve daha doğru risk değerlendirmelerine olanak tanıyan, tsunamiler için yapay zeka destekli bir erken uyarı sistemi geliştirdiler.{ 4}
Tsunamiler, kıyı altyapısını yok edebilen ve can kaybına neden olabilen inanılmaz derecede yıkıcı dalgalardır. Bu tür doğal afetler için erken uyarılar zordur, çünkü bir tsunami riski büyük ölçüde onu tetikleyen su altı depreminin özelliklerine bağlıdır.
AIP Publishing tarafından hazırlanan Physics of Fluids’te, California Üniversitesi’nden araştırmacılar, Los Angeles (UCLA) ve İngiltere’deki Cardiff Üniversitesi, depremleri anında sınıflandırmak ve potansiyel tsunami riskini belirlemek için en son akustik teknolojiyi yapay zekayla birleştiren bir erken uyarı sistemi geliştirdi.
Su altı depremleri, büyük miktarda su yer değiştirirse tsunamileri tetikleyebilir, bu nedenle deprem türünün belirlenmesi tsunami riskinin değerlendirilmesi açısından kritik öneme sahiptir.
“Güçlü bir dikey kayma unsuruna sahip tektonik olayların su sütununu yükseltmesi veya alçaltması daha olasıdır ortak yazar Bernabe Gomez, yatay kayma elemanlarına kıyasla. “Dolayısıyla, fiş tipini değerlendirmenin ilk aşamalarında bilmek, yanlış alarmları azaltabilir ve bağımsız çapraz doğrulama yoluyla uyarı sistemlerinin güvenilirliğini artırabilir.”
Bu çalışma, dört farklı konuyu araştırıyor tsunami olaylarıyla ilişkili geçmiş deprem senaryoları. Kırmızı ve sarı dikdörtgenler, akustik radyasyon için önerilen ters model tarafından alınan öngörülen deprem boyutlarını, konumlarını ve yönelimlerini temsil eder. Analiz edilen depremler şunlardır: a) 29 Eylül 2009, Mw 8.1, Matavai’nin GGB’si, Samoa; b) 21 Aralık 2010, Mw 7.4, Bonin Adaları, Japonya bölgesi; c) 14 Mart 2012, Mw 6.9, SSE of Kushiro, Japonya; ve d) 25 Ekim 2013, Mw 7.1, Japonya, Honshu’nun doğu kıyısı açıklarında. Model, her bir deprem senaryosu için sayısal olarak modellenen ve karşılaştırılan iki potansiyel fay yönelimi sunar. Kredi: Bernabe Gomez ve Usama Kadri
Bu durumlarda zaman çok önemlidir ve su seviyelerini ölçmek için derin okyanus dalgası şamandıralarına güvenmek genellikle tahliye süresini yetersiz bırakır. Bunun yerine araştırmacılar, deprem tarafından üretilen, tektonik olay hakkında bilgi taşıyan ve tsunami dalgalarından önemli ölçüde daha hızlı hareket eden akustik radyasyonun (sesin) ölçülmesini önermektedir. Hidrofon adı verilen su altı mikrofonları, akustik dalgaları kaydeder ve tektonik aktiviteyi gerçek zamanlı olarak izler.
“Akustik radyasyon, su kolonunda tsunami dalgalarından çok daha hızlı hareket eder. Kaynak kaynağı hakkında bilgi taşır ve kaynaktan binlerce kilometre uzakta bile olsa basınç alanı kaydedilebilir. Basınç alanı için analitik çözümlerin türetilmesi, gerçek zamanlı analizde önemli bir faktördür.” kayma tipi ve büyüklüğü. Daha sonra, tsunaminin büyüklüğünü belirleyen etkin uzunluk ve genişlik, yükselme hızı ve süresi gibi önemli özellikleri hesaplar.
Yazarlar, modellerini mevcut hidrofon verileriyle test ettiler ve bunun neredeyse anında ve başarıyla tanımladığını keşfettiler. Düşük hesaplama gerektiren deprem parametreleri. Tsunami karakterizasyonunun doğruluğunu artırmak için daha fazla bilgiyi hesaba katarak modeli geliştiriyorlar.
Tsunami riskini tahmin eden çalışmaları, tehlike uyarı sistemlerini geliştirmeye yönelik daha büyük bir projenin parçasıdır. Tsunami sınıflandırması, açık deniz platformlarının ve gemilerin güvenliğini artırabilen bir yazılımın arka uç yönüdür.
Referans: “Geçmiş tsunami senaryoları için etkili bir ince hata kaynağı çözümünün sayısal doğrulaması”, Bernabe Gomez ve Usama Kadri, 27 Nisan 2023, Akışkanlar Fiziği.
DOI: 10.1063/5.0144360