Temporal and spatial correlations in earthquake dynamics : physical modeling and data analysis - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2023

Temporal and spatial correlations in earthquake dynamics : physical modeling and data analysis

Corrélations temporelles et spatiales dans la dynamique des tremblements de terre : modélisation physique et analyse de données

Abstract

In seismology, aftershocks are smaller earthquakes originating from the destabilised crust in the regions close to a larger earthquake, the mainshock. In this thesis we study this phenomenon from three distinct perspectives. In the first one we unveil the connections between simple models of aftershocks occurrence and record statistics of stochastic processes. The second approach builds up on the similarities between earthquake sequences and mainshock-aftershocks groups with the creep dynamics of a domain wall expanding in a thin magnetic film. Finally, we use machine learning tools to construct a forecasting method for aftershock occurrence by exploiting measurements of surface deformation coming from Global Positioning System (GPS) satellites. As an addendum, in the last part of the thesis, we discuss the physics of yield-stress fluids in porous media and its links to the physics of disorder systems and directed polymers in random media.
Dans le domaine de la sismologie, les répliques sismiques sont des séismes de taille moindre qui suivent un séisme principal. Ces répliques sont causées par la déstabilisation du sol dans les régions proches de l'épicentre du séisme principal. Dans cette thèse, nous étudierons ce phénomène de trois manières différentes. Dans la première partie, nous discuterons des liens entre des modèles simples de réplique et la statistique des records des processus stochastiques. Dans la deuxième partie, nous utiliserons les similitudes entre les séquences sismiques et la dynamique de glissement de domaines magnétiques. Dans la troisième partie, nous utiliserons l'apprentissage machine afin de construire une méthode de prédiction des répliques sismiques exploitant les mesures de déformation du sol obtenues par satellite GPS. Enfin, dans la dernière partie de cette thèse, nous discuterons d'un sujet différent, lequel étant l'écoulement d'un fluide non newtonien dans un milieu poreux en utilisant les outils de la physique des systèmes désordonnés et des polymères dirigés dans des milieux aléatoires.
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Origin Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-04344778 , version 1 (14-12-2023)

Identifiers

  • HAL Id : tel-04344778 , version 1

Cite

Vincenzo Schimmenti. Temporal and spatial correlations in earthquake dynamics : physical modeling and data analysis. Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech]. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPASP159⟩. ⟨tel-04344778⟩
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