Onderzoekers van Tohoku University hebben een nieuwe numerieke methode ontwikkeld die de weg vrijmaakt voor het simuleren van aardverschuivingstsunami's.

Hun onderzoek werd gepubliceerd in het tijdschrift Computermechanica op 13 mei, 2021.

Aardverschuivingen die plaatsvinden op het land of onder de zee - respectievelijk bekend als onderzeese en onderzeese aardverschuivingen - kunnen verwoestende tsunami's veroorzaken. Ze vormen ook andere gevaren, zoals het doorsnijden van onderzeese kabels en pijpleidingen.

Maar de mechanismen die achter deze aardverschuivingen spelen, zijn minder goed begrepen, mede door de veelzijdige interacties die plaatsvinden:een instorting van de zeebodem en/of de interactie tussen bodem en water. Conventionele benaderingen maken het moeilijk om het gedrag van bodem en zeewater met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.

De doorbraak van de onderzoekers stelt een nieuwe hybride simulatiemethode voor die de complexe interactie tussen bodemstructuren - granulaire massa's genoemd - en vloeistoffen kan uitdrukken.

"Onze nieuwe methode koppelt twee computationele methoden aan elkaar die de interacties van vaste stoffen en vloeistoffen analyseren:de eindige-elementenmethode (FEM) samen met de materiaalpuntmethode (MEM), " zei Kenjiro Terada, professor aan het International Research Institute of Disaster Science van Tohoku University en co-auteur van de studie.

Met behulp van het nieuw gecreëerde algoritme, de onderzoekers waren in staat om een ​​golf na te bootsen die een onderzeese granulaire ineenstorting nabootst en een golf veroorzaakt door een onderzeese glijbaan over een hellend vlak. Tot hun vreugde, de simulaties kwamen redelijk overeen met de numerieke metingen.

Verschillende numerieke voorbeelden toonden ook aan dat de voorgestelde methode kan worden toegepast op andere soorten potentieel gevaarlijke natuurlijke gebeurtenissen waarbij de interactie van lucht, water, en vaste stoffen.

Vooruit kijken, Terada en zijn team streven ernaar de nauwkeurigheid van hun experimentele metingen te verbeteren en deze toe te passen op echte gegevens op grotere schaal.