Steadily propagating slip pulses driven by thermal decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geophysical observations suggest that mature faults weaken significantly at seismic slip rates. Thermal pressurization and thermal decomposition are two mechanisms commonly used to explain this dynamic weakening. Both rely on pore fluid pressurization with thermal pressurization achieving this through thermal expansion of native solids and pore fluid and thermal decomposition by releasing additional pore fluid during a reaction. Several recent papers have looked at the role thermal pressurization plays during a dynamically propagating earthquake, but no previous models have studied the role of thermal decomposition. In this paper we present the first solutions accounting for thermal decomposition during dynamic rupture, solving for steady state self‐healing slip pulses propagating at a constant rupture velocity. First, we show that thermal decomposition leads to longer slip durations, larger total slips, and a distinctive along–fault slip rate profile. Next, we show that accounting for more than one weakening mechanism allows multiple steady slip pulses to exist at a given background stress, with some solutions corresponding to different balances between thermal pressurization and thermal decomposition, and others corresponding to activating a single reaction multiple times. Finally, we study how the rupture properties depend on the fault properties and show that the impact of thermal decomposition is largely controlled by the ratio of the hydraulic and thermal diffusivities χ = αhy/αth and the ratio of pore pressure generated to temperature rise buffered by the reaction Pr/Er.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».