Seismic swarms show the structure Faults responsible for earthquakes are idealized into two dimensions, despite fault zones being complicated, three-dimensional structures. Ross et al. used machine learning to find 22,000 seismic events near Cahuilla, California, during a seismic swarm. They used the locations and sizes of these events to show how the complex structure of the fault interacted with natural fluid injections from below. The authors' methods highlight the complexities of one fault and suggest a way to characterize other faults around the world. Science, this issue p. 1357 Locating 22,000 events from a seismic swarm shows the complex interplay between earthquakes, fluids, and fault geometry. The vibrant evolutionary patterns made by earthquake swarms are incompatible with standard, effectively two-dimensional (2D) models for general fault architecture. We leverage advances in earthquake monitoring with a deep-learning algorithm to image a fault zone hosting a 4-year-long swarm in southern California. We infer that fluids are naturally injected into the fault zone from below and diffuse through strike-parallel channels while triggering earthquakes. A permeability barrier initially limits up-dip swarm migration but ultimately is circumvented. This enables fluid migration within a shallower section of the fault with fundamentally different mechanical properties. Our observations provide high-resolution constraints on the processes by which swarms initiate, grow, and arrest. These findings illustrate how swarm evolution is strongly controlled by 3D variations in fault architecture.

中文翻译：

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3D 断层结构控制地震群的动态

地震群显示结构 导致地震的断层被理想化为二维，尽管断层带是复杂的三维结构。罗斯等人。在地震群期间，使用机器学习在加利福尼亚州卡维拉附近发现了 22,000 个地震事件。他们使用这些事件的位置和大小来展示断层的复杂结构如何与从下方注入的天然流体相互作用。作者的方法突出了一个断层的复杂性，并提出了一种表征世界各地其他断层的方法。科学，这个问题 p。1357 从地震群中定位 22,000 个事件显示了地震、流体和断层几何形状之间复杂的相互作用。地震群形成的充满活力的进化模式与标准不相容，用于一般故障架构的有效二维 (2D) 模型。我们利用深度学习算法在地震监测方面取得的进步，对南加州一个长达 4 年的群体的断层带进行成像。我们推断流体从下方自然注入断层带，并在引发地震的同时通过走平行通道扩散。渗透性屏障最初限制了向上倾斜的群迁移，但最终被规避了。这使得流体能够在具有根本不同机械特性的断层较浅部分内运移。我们的观察提供了对群体发起、增长和停滞过程的高分辨率约束。这些发现说明了群演化如何受到断层结构中的 3D 变化的强烈控制。我们利用深度学习算法在地震监测方面取得的进步，对南加州一个长达 4 年的群体的断层带进行成像。我们推断流体从下方自然注入断层带，并在引发地震的同时通过走平行通道扩散。渗透性屏障最初限制了向上倾斜的群迁移，但最终被规避了。这使得流体能够在具有根本不同机械特性的断层较浅部分内运移。我们的观察提供了对群体发起、增长和停滞过程的高分辨率约束。这些发现说明了群演化如何受到断层结构中的 3D 变化的强烈控制。我们利用深度学习算法在地震监测方面取得的进步，对南加州一个长达 4 年的群体的断层带进行成像。我们推断流体从下方自然注入断层带，并在引发地震的同时通过走平行通道扩散。渗透性屏障最初限制了向上倾斜的群迁移，但最终被规避了。这使得流体能够在具有根本不同机械特性的断层较浅部分内运移。我们的观察提供了对群体发起、增长和停滞过程的高分辨率约束。这些发现说明了群演化如何受到断层结构中的 3D 变化的强烈控制。