Землетрясение продлилось между 8 и 10 минутами (один из самых длинных, когда-либо зарегистрированных), и снятый дно океана несколько метров, создав цунами с 30-метровыми волнами, которые опустошили целые сообщества. Событие вызвало почти 200 000 смертельных случаев по 15 странам и выпустило столько же энергии выше и под землей сколько многократные века американского энергетического использования.Андаманское Суматрой Землетрясение, как это называют, было так же удивительно, как это было сильно.
Несмотря на основные продвижения в системах мониторинга землетрясения и системах оповещения за прошлые 50 лет, земные ученые были неспособны предсказать его, потому что относительно небольшие данные существуют о таких крупномасштабных сейсмологических событиях. Исследователи имеют богатство информации, связанной с полурегулярным, понижаются к средним землетрясениям силой, но бедствия такой как андаманское Суматрой – события, которые только происходят каждая пара сотня лет – слишком редки, чтобы создать надежные наборы данных.Чтобы более полно понять эти события, и надо надеяться обеспечить лучшее предсказание и методы смягчения, команда исследователей из Университета Людвига-Максимилиана Мюнхен (LMU) и Мюнхенского технического университета (TUM) использует супервычислительные ресурсы в Супервычислительном центре Лейбница (LRZ), чтобы лучше понять эти редкие, чрезвычайно опасные сейсмические явления.
«Наша общая мотивация должна лучше понять весь процесс того, почему некоторые землетрясения и получающиеся цунами настолько больше, чем другие», сказал профессор TUM доктор Майкл Бейдер. «Иногда мы видим относительно небольшие цунами, когда землетрясения – большие, или удивительно большие цунами, связанные с относительно небольшими землетрясениями. Моделирование – один из инструментов, чтобы получить понимание этих событий».Команда борется за «двойные» моделирования обоих землетрясений и последующих цунами.
Это недавно закончило свое самое большое моделирование землетрясения все же. Используя суперкомпьютер SuperMUC в LRZ, команда смогла моделировать 1 500 километров нелинейной механики перелома – источника землетрясения – соединенный с сейсмическими волнами, едущими до Индии и Таиланда за немного больше чем 8 минут андаманского Суматрой землетрясения. Посредством нескольких внутренних вычислительных инноваций команда достигла 13-кратного улучшения вовремя решения.
В знак признания этого успеха проект номинировался на лучшую бумажную премию в SC17, одной из главных супервычислительных конференций в мире, проведенных в этом году 12-17 ноября в Денвере, Колорадо.Землетрясения мегатолчка, моделирования крупного масштабаЗемлетрясения происходят, поскольку скала ниже поверхности Земли внезапно ломается, часто в результате медленного движения тектонических плит.
Один грубый предсказатель способности океанского землетрясения развязать большое цунами – размалывают ли пластины друг против друга или сталкиваются передней частью. Если две или больше пластины столкнутся, одна пластина будет часто вызывать другой ниже его. Регионы, где этот процесс происходит, называют зонами субдукции и могут принять очень большой, мелко опускающиеся ошибки – так называемые «мегатолчки». Энергетический выпуск через такие огромные зоны слабости имеет тенденцию создавать сильные цунами, поскольку дно океана повышается существенное количество, временно перемещая большие количества воды.
До недавнего времени, тем не менее, исследователи, делающие вычислительную геофизику, испытали большие затруднения при моделировании землетрясений субдукции на необходимом уровне детали и точности. Крупномасштабные моделирования землетрясения обычно трудные, но события субдукции еще более сложны.
«Моделирование землетрясений является многомасштабной проблемой в обоих пространстве и времени», сказала доктор Элис Габриэль, ведущий исследователь со стороны LMU команды. «Действительность сложна, означая, что слияние наблюдаемой сложности источников землетрясения неизменно включает использование численных методов, очень эффективного программного обеспечения моделирования, и, конечно, высокоэффективного вычисления (HPC). Только, эксплуатируя HPC может мы создавать модели, которые могут и решить динамический выпуск напряжения и разрывы, происходящие с землетрясением, также моделируя смещение морского дна более чем тысячи километров».Когда исследователи моделируют землетрясение, они используют вычислительную сетку, чтобы разделить моделирование на многие маленькие части.
Они тогда вычисляют определенные уравнения для различных аспектов моделирования, таких как произведенное сейсмическое сотрясение или смещение дна океана, среди других, по «временным шагам» или снимкам моделирования со временем, что помощь привела в движение его, во многом как легкомысленная книга.Чем более прекрасный сетка, тем более точный моделирование, но чем более в вычислительном отношении требование его становится. Кроме того, тем более сложный геометрия землетрясения, более сложное сетка становится, далее усложняя вычисление. Чтобы моделировать землетрясения субдукции, вычислительные ученые должны создать большую сетку, которая может также точно представлять очень мелкие углы, под которыми встречаются две континентальных пластины.
Это требует, чтобы клетки сетки вокруг области субдукции были дополнительны маленький, и часто тонкий в форме.В отличие от континентальных землетрясений, которые были лучше зарегистрированы посредством вычисления и наблюдения, события субдукции часто происходят глубоко в океане, означая, что намного более трудно ограничить моделирование наблюдениями землетрясения и подробными, надежными данными из непосредственного наблюдения и лабораторных экспериментов.
Кроме того, вычисление двойного, крупномасштабного моделирования цунами землетрясения требует данных об использовании из большого разнообразия источников. Исследователи должны принять во внимание форму морского дна, форму и силу границы пластины, разорванной землетрясением и существенным поведением земной коры на каждом уровне, среди других аспектов.
Команда провела прошлые несколько лет, разрабатывая методы, чтобы более эффективно интегрировать эти разрозненные источники данных в последовательную модель.Чтобы уменьшить огромное вычислительное время, команда эксплуатировала метод, названный «местное время, ступая». В областях, где моделирования требуют намного большего количества пространственной детали, исследователи также должны «замедлить» моделирование, выполнив больше временных шагов в этих областях. Другие разделы, которые требуют меньшего количества детали, могут выполнить намного больше – и таким образом – гораздо меньше временных шагов.
Если бы команда должна была управлять своим всем моделированием в однородном маленьком временном шаге, требовалось бы примерно 3 миллиона отдельных повторений. Однако только немного клеток вычислительной сетки потребовали этого размера временного шага.
Большие части могли быть вычислены с намного большими временными шагами, некоторые требующие только 3 000 временных шагов. Это значительно уменьшило вычислительное требование и привело к большой части 13-кратного ускорения команды. Это продвижение также привело к моделированию команды, являющемуся самым большим, самым долгим моделированием первых принципов землетрясения этого типа.
Движение впередИз-за ее тесного сотрудничества со штатом LRZ, у команды были возможности использовать всю машину SuperMUC для ее моделирований. Бейдер указал, что эти чрезвычайно крупномасштабные пробеги неоценимы для команды, чтобы получить более глубокое понимание в ее исследовании. «Есть большая разница, если Вы работаете на четверти машины или полной машины, поскольку тот последний фактор 4 часто показывает критические узкие места», сказал он.
У способности команды в полной мере воспользоваться текущим поколением супервычислительные ресурсы есть взволнованный будущим. Не обязательно важно, чтобы машины следующего поколения предложили возможность для исследователей LMU-ЖИВОТА управлять «большими» моделированиями – текущие моделирования могут эффективно моделировать достаточно большую географическую область. Скорее команда взволнована возможностью изменить входные данные и управлять еще многими повторениями во время суммы набора вычислительного времени.«Мы делали одно отдельное моделирование, пытаясь точно предположить стартовую конфигурацию, такую как начальные усилия и силы, но все они все еще сомнительны», сказал Бейдер. «Таким образом, мы хотели бы управлять нашим моделированием со многими различными параметрами настройки, чтобы видеть, как небольшие изменения в системе разломов или других факторах повлияют на исследование.
Они были бы большими исследованиями параметра, который является другим слоем работы, которую должен был бы обеспечить компьютер».Габриэль также упомянул, что машины следующего поколения, надо надеяться, будут в состоянии моделировать срочные, сценарии в реальном времени, которые могут помочь предсказать опасности, поскольку они касаются вероятных регионов толчка.
Команда счастлива видеть архитектуру следующего поколения в LRZ и другом Центре Гаусса Супервычислительных центров, Высокоэффективного Вычислительного центра Штутгарт и Супервычислительного центра Юлиха.С точки зрения Бейдера недавняя работа команды не только представляет свое моделирование самого большого масштаба до настоящего времени, но также и все более и более сильное сотрудничество между учеными области и вычислительными учеными в группе. «У данной статьи есть сильный компонент сейсмологии и сильный компонент HPC», сказал он. «Это – действительно статья 50-50 для нас. Наше сотрудничество шло приятно, и это – потому что это не о получении нашего или их. Обе прибыли групп, и это – действительно хорошая совместная работа».
Эта работа была выполнена, используя Центр Гаусса Супервычислительных ресурсов, базирующихся в Супервычислительном центре Лейбница.