Disputas og prøveforelesning er i Auditorium 1 i Geologibygningen. I noen tilfeller vil prøveforelesning og disputas være mulig å delta på digitalt, i så fall blir det lagt ut en lenke til Zoom.
Prøveforelesning
Torsdag 26 juni, 10:15-11:00, Aud 1, Geologibygningen:
The role of pore fluid pressure for brittle failure in the crust: insights from observations and modelling
Kreeringssammendrag
Geologiske forkastninger i fjell og bergarter kan utgjøre en risiko for jordskjelv, gruvedrift, men også for langtidsslagring av radioaktivt avfall og CO2. I sin avhandling viser Abhisek Basa at integrering av overflate- og undergrunnsundersøkelser av forkastningssoner kan betydelig fremme vår forståelse av sviktmekanismer knyttet til forkastninger. Studien fremhever de viktige rollene som avsetningsmiljøet til vertsbergartene og den påfølgende heterogeniteten i vertsbergartene, samt samspillet mellom forkastningssett med ulike orienteringer på flere skalaer, spiller i å påvirke forkastningssonens arkitektur og de overordnede forkastningsprosessene.
Hovedfunn
Populærvitenskapelig artikkel om Basas avhandling:
Multi-Scale Fault Zone Characterization in Sedimentary Rocks: Bridging Outcrop Studies and AI-Driven Seismic Interpretation
Characterizing the deformation domains within a fault zone or the overall fault zone architecture is critical in understanding failure processes in rocks. This has significant implications for predicting earthquakes, exploration of natural resources, and managing long-term subsurface storage of nuclear waste and CO2.
Exhumed and subsurface fault zones serve as natural laboratories to investigate the complex geological processes associated with faulting. Insights from such investigations can also contribute in improving subsurface modelling workflows. Abhisek Basa’s PhD thesis adopts a holistic approach to examine active and fossil fault zones across various sedimentary rocks at multiple scales.
The doctoral work incorporates a wide range of methodologies including outcrop studies, as well as application of Deep Learning algorithms to ensure a completely data-driven workflow - free from human bias in subsurface fault characterization from reflection seismic data. It highlights the important roles played by (i) the depositional environment of host rocks and the resulting host rock heterogeneity, (ii) the interaction of fault sets of varying orientations at multiple scales in influencing the fault zone architecture and the overall faulting processes. It demonstrates that integrating surface and AI-driven subsurface investigations of fault zones can significantly advance our knowledge of failure mechanisms linked to faulting.
Foto og annen informasjon:
Pressefoto: Abhisek Basa, portrett; 500px. Foto: Privat
