MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164812
■00520250211153050
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798346394280
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31643306
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanforddw926nq0850
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a910.285
■1001  ▼aWang,  Taiyi.
■24510▼aThe  Physics  of  Fluid-Solid  Coupling  in  Faults  and  Magma  Reservoirs:  Applications  to  Volcano  Deformation  and  Caldera  Collapse  Earthquakes
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a239  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Segall,  Paul.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2024.
■520    ▼aThe  ubiquitous  presence  of  fluids  in  Earth's  crust  underscores  the  importance  of  fluid-solid  mechanical  coupling  in  seismic  and  volcanic  phenomena.  The  challenge  to  understanding  fluid-solid  coupling  in  Earth  is  in  identifying  the  relevant  physics  underlying  geophysical  observations  spanning  vast  spatial  and  temporal  scales.  The  lack  of  means  to  ground-truth  interpretations  of  geophysical  observations  necessitates  explanatory  models  rooted  in  rigorous  mechanics.In  this  dissertation,  I  develop  and  apply  analytical  modeling,  numerical  simulations,  and  neural  network-based  emulators  to  understand  the  physics  of  fluid-solid  coupling  in  earthquake  faults  and  magmatic  reservoirs,  bridging  the  gap  between  geophysical  observations  and  source  dynamics.  The  dissertation  covers  2  themes  totaling  6  chapters.  Theme  1  focuses  on  ground  deformation  due  to  pressure  changes  in  magma  reservoirs.  In  Chapter  2,  I  develop  a  lumped  parameter  model  for  magma  transfer  between  multiple  magma  reservoirs  and  apply  it  to  constrain  the  connectivity  between  reservoirs  at  the  summit  of  the  K¯ilauea  volcano  and  its  rift  zone,  utilizing  InSAR  (Interferometric  Synthetic  Aperture  Radar)  and  GNSS  (Global  Navigation  Satellite  System)  ground  deformation  data.  In  Chapter  3,  I  develop  the  first  Graph  Neural  Network  emulators  for  fast  and  accurate  predictions  of  surface  deformation  associated  with  magma  reservoirs  of  complex  geometries.  The  emulators  enable  Bayesian  inversions  of  non-spheroidal  magma  reservoir  geometries  from  surface  deformation  measurements.Theme  2  focuses  on  the  mechanics  of  earthquakes  associated  with  caldera  collapse  eruptions.  In  Chapter  4,  I  propose  a  physics-based  model  to  simultaneously  explain  the  static  inflationary  deformation  and  very-long-period  ground  motions  associated  with  Mw    5  caldera  collapse  earthquakes  at  Kilauea  in  2018.  In  Chapter  5,  I  perform  the  first  3D  dynamic  rupture  simulation  of  caldera  collapse  earthquakes  and  develop  complementary  analytical  analyses  to  investigate  the  effects  of  magma  viscoelasticity  and  seismic  wave  radiation  on  the  dynamics  of  caldera  collapse.  In  Chapter  6,  I  extend  existing  seismic  representation  theorem  to  include  seismic  torque  in  arbitrarily  shaped  source  regions.  I  then  use  the  theorem  to  analyze  simulated  wavefield  of  caldera  collapse  earthquakes.  In  Chapter  7,  I  investigate  the  origin  of  numerous  earthquakes  in  between  Mw  5  caldera  collapse  earthquakes  at  Kilauea  in  2018,  using  fault  and  seismicity  models  based  on  rate-and-state  friction.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aGlobal  positioning  systems--GPS
■650  4▼aPhysics
■650  4▼aViscosity
■650  4▼aVolcanoes
■650  4▼aRheology
■650  4▼aNeural  networks
■650  4▼aEarthquakes
■650  4▼aDeformation
■650  4▼aGeometry
■650  4▼aHydraulics
■650  4▼aRadiation
■650  4▼aMagma
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aGeology
■650  4▼aHydraulic  engineering
■690    ▼a0605
■690    ▼a0538
■690    ▼a0800
■690    ▼a0372
■690    ▼a0218
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-05B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164812▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서