Description

Le processus de génération des tremblements de terre est hautement non linéaire et les paramètres physiques qui régissent le système naturel sont difficiles à contraindre. Pourtant, la sismicité naturelle présente un comportement statistique systématique (lois d'échelle, regroupement spatial et temporel, séquences de pré-secousse-secousse principale-réplique, susceptibilité aux petites perturbations). Dans le cadre du projet ANR PREMs (Prédictibilité des tremblements de terre et modèles mathématiques), nous cherchons à comprendre la physique derrière ces observables détectables.
L'objectif principal de cette thèse est d'examiner comment les simulations basées sur la physique peuvent contraindre la sismicité. D'une part, les expériences récentes en laboratoire fournissent désormais des catalogues microsismiques de haute qualité dans des conditions contrôlées. D'autre part, des modèles basés sur la physique ont été développés avec divers ingrédients tels que le frottement dépendant du taux et de l'état, l'hétérogénéité multi-échelle du frottement des failles, la distribution spatiale des failles sismogènes, ainsi que divers systèmes de chargement de contraintes. Dans ce projet, nous souhaitons d'abord commencer à modéliser l'échelle expérimentale, en mettant l'accent sur la question de la prévisibilité de la sismicité dans des conditions de laboratoire contrôlées. Dans une deuxième étape, nous espérons étendre notre modèle à l'échelle du terrain. Un étudiant très motivé devra travailler à :
• développer une méthode numérique basée sur la méthode des équations intégrales aux limites.
• effectuer des tests de sensibilité en modélisation numérique.
• analyser les résultats de simulation à l'aide de quantités statistiques.
• participer à des expériences en laboratoire
• analyser les catalogues de sismicité en laboratoire et sur le terrain

Compétences requises

- Master en Sciences de la Terre, Physique ou Ingénierie - Motivation et capacité de travail en équipe - Programmation en Matlab, Python ou autre logiciel scientifique - Rédaction et lecture d'articles scientifiques - Des connaissances préalables en modélisation numérique ou en techniques expérimentales sont un plus

Bibliographie

• Aochi and Ide (2009). Complexity in earthquake sequences controlled by multi-scale heterogeneity in fault fracture energy, JGR. https://doi.org/10.1029/2008JB006034
• Colledge et al. (2023). Susceptibility of microseismic triggering to small sinusoidal stress perturbations at the laboratory scale, JGR. https://doi.org/10.1029/2022JB025583

Mots clés

sismicité, modélisation, mécanique de roche