Sismicité multi-échelle : de l'expérience en laboratoire au système de failles naturelles // Multi-scale seismicity: from the laboratory to natural fault systems

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
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Earthquake generation process is highly nonlinear and the physical parameters governing the natural system are difficult to constrain. Yet, natural seismicity exhibits some systematic statistical behavior (scaling laws, space and time clustering, foreshock-mainshock-aftershock sequences, susceptibiility to small perturbations). In the framework of ANR project PREMs (Predictability of Earthquakes and Mathematical Models), we aim to understand the physics behind these detectable observables.
The main purpose of this thesis is to consider how physics-based simulations can constrain seismicity. On one hand, recent laboratory experiences now provide high quality of microseismic catalogs under controlled conditions. On the other hand, physics-based models have been developed with various ingredients such as rate- and state-dependent friction, multi-scale heterogeneity in fault friction, spatial distribution of seismogenic faults, as well as various stress loading system. In this project, we first aim to start modelling the experimental scale, emphasizing on the question of predictability of the seismicity in controlled laboratory settings. In a second step, we hope to extend our model to the field scale. A highly motivated student is expected to work to:
• develop numerical method based on the boundary integral equation method.
• Carry out sensitivity tests in numerical modeling.
• Analyze the simulation results through statistical quantities.
• Participate to laboratory experiments
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://aochihi.github.io/anr-prems/

Other public funding

ANR Financement d'Agences de financement de la recherche

Ecole normale supérieure

398 Géosciences, Ressources Naturelles et Environnement

- 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
- Master's degree in Earth Sciences, Physics or Engineering - Motivation - Capacity of work in a team - Programming in Matlab, Python or other scientific software - Prior knowledge in numerical modelling or experimental techniques is a plus - Writing & reading scientific papers