Coupled Evolution of Deformation, Pore Fluid Pressure, and Fluid Flow in Shallow Subduction Forearcs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deformation and fluid flow in subduction zone forearcs are dynamically coupled, but our quantitative understanding of their coupling is incomplete. In this work, we investigate the hydrological and mechanical coupling in shallow forearcs, using a Lagrangian‐Eulerian finite element model that incorporates constitutive and transport properties of sediments and faults constrained by laboratory and field measurements. Wide‐ranging observations show that sediment thickness and composition, plate convergence rate, basement strength and roughness, and subducting slab dip angle vary between subduction zones. We therefore systematically study their effects on forearc stress and pore fluid pressure states, consolidation and dewatering patterns, and margin morphology. Our models, with the incorporation of a simple description of permeability enhancement along fault damage zones, yield a range of fault permeability (10 −13 –10 −17 m 2 ) consistent with previous estimates and describe the important role of upper plate splay faults in causing heterogeneous dewatering and consolidation patterns and in modulating effective normal stress on the plate interface. Spatial variations in tectonic loading and sediment consolidation can also be caused by subducting basement roughness such as a horst‐and‐graben structure. For typically observed relief and spacing, our models predict locally enhanced porosity reduction by up to 50% at the downdip edge of the horsts and anomalously high sediment porosity above the geometrical highs. At the margin scale, our results demonstrate that sediment permeability and thickness are dominant controls on fluid overpressure, sediment compaction, and megathrust strength. Rough and frictionally strong megathrusts produce similar effects in driving high wedge tapers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».