Uma das causas comuns de terremotos provocadas pelo homem é a operação de usinas geotérmicas. Normalmente, sua magnitude não ultrapassa 2 pontos, mas há exceções. Assim, a magnitude do terremoto mais poderoso da Europa, provocado justamente pela operação da estação, atingiu 3,4. E na Coreia do Sul em 2017, quando a usina geotérmica foi lançada, ela balançou para 5,4!
A tecnologia de operação das estações baseia-se na utilização de dois poços: a água fria é bombeada para um e a água fervente sobe do outro fora de fontes subterrâneas. Às vezes, no processo de bombeamento de fluido para poços, pequenos terremotos são observados nas proximidades. Os cientistas descobriram novos detalhes e mais uma vez esclareceram as razões de tais fenômenos.
Especialistas da Columbia University (Nova York) para estudar esses terremotos propuseram o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (um dos métodos de inteligência artificial para os quais são usados estatísticas matemáticas, métodos numéricos, métodos de otimização, teoria da probabilidade e técnicas para trabalhar com dados em formato digital). Eles analisaram por 3 anos (2012 - 2014) dados sísmicos em um campo geotérmico, que está localizado perto de San Francisco. São 22 estações e mais de 350 poços no campo. Durante esse tempo, geofísicos rastrearam 46.000 tremores fracos com magnitudes variando de 0,3 a 1,5, relata a Science Advances. Os sinais foram usados posteriormente para algoritmos de aprendizado de máquina.
Tendo passado por todo o processo complexo - desde o processamento de cada sinal sísmico até o desenho de padrões gerais de ocorrência e desenvolvimento de terremotos, os especialistas finalmente identificaram 4 grupos de terremotos. Dois grupos eram dependentes de mudanças sazonais no volume de água injetado no poço: o pico dos terremotos mais potentes ocorreu no inverno e o volume máximo de água injetada, e vice-versa, os menores choques foram observados na estação quente com um volume mínimo de injeção de água. O terceiro grupo de terremotos foi observado quando a região estava com um clima anormalmente seco. As rochas reagiram de forma tangível à taxa de injeção de água - esta é a razão para o quarto tipo de terremoto.
Os resultados do estudo revelaram-se uma ferramenta valiosa para corrigir o funcionamento de estações geotérmicas. O processo de bombeamento de água para os poços das estações de água deve ser claramente regulamentado. Os cientistas sugerem o uso de métodos de aprendizado de máquina não apenas para descrever e explicar terremotos, mas também para prevê-los.
