Análisis poromecánico estocástico prevé una probabilidad notable de excedencia para el terremoto de Pohang (Corea del Sur) de Mw 5.5 en 2017

Por qué importa un terremoto provocado por el hombre

En 2017, un terremoto de magnitud 5,5 sacudió la ciudad de Pohang en Corea del Sur, dañando edificios y sorprendiendo a los científicos porque se vinculó a un proyecto de energía geotérmica en lugar de a un desplazamiento natural de una falla. Comprender cómo actividades humanas como la inyección profunda de fluidos pueden desencadenar terremotos tan intensos es crucial si queremos ampliar las energías de baja emisión sin poner en riesgo a las comunidades cercanas. Este estudio utiliza un enfoque físico y orientado por la probabilidad para plantear una pregunta sencilla con grandes implicaciones: dado lo que (no) sabemos sobre las rocas y los esfuerzos en el subsuelo, ¿qué probabilidad había de que ocurriera un terremoto tan grande como el de Pohang?

Cómo los proyectos energéticos pueden despertar fallas ocultas

Los Sistemas Geotérmicos Mejorados producen calor inyectando agua a alta presión en profundidad para abrir fracturas existentes y mejorar la circulación del agua. En Pohang, esa inyección se realizó en roca granítica a unos 4,2 kilómetros de profundidad, cerca de una falla preexistente que no afloraba en superficie. Cuando el agua presurizada entra en las rocas, eleva la presión en los diminutos poros entre los granos minerales y altera ligeramente la forma en que el macizo rocoso soporta los esfuerzos. Estos cambios sutiles pueden reducir la resistencia por fricción de una falla, permitiendo que se deslice. En Pohang, varias líneas de evidencia muestran que el terremoto principal ocurrió cerca del pozo de inyección, a lo largo de un plano de falla maduro cuya orientación precisa y estado de esfuerzos eran, y siguen siendo, poco acotados.

Convertir la incertidumbre en un pronóstico probabilístico

La mayoría de los análisis previos del terremoto de Pohang trataron de reconstruir un único modelo subterráneo “óptimo”, asumiendo que la falla ya estaba extremadamente cerca del fallo de modo que incluso cambios ínfimos en los esfuerzos podrían desencadenarla. Pero las mediciones de campo y los datos sísmicos sugieren que esta falla era más estable que lo que permite esa imagen simplista. En lugar de apostar por un solo escenario, los autores tratan propiedades subterráneas clave —como la dirección y magnitud de los esfuerzos, el ángulo de la falla y la fricción de la superficie de la falla— como cantidades inciertas. Luego usan una técnica llamada simulación de Monte Carlo: se generan miles de mundos subterráneos ligeramente diferentes, pero físicamente plausibles, y para cada uno calculan cómo se propaga la presión de fluidos, cómo responden mecánicamente las rocas y si la falla se deslizaría, y en qué medida.

Simulando cómo responden las fallas a la inyección

Para mantener este gran número de ensayos manejable desde el punto de vista computacional, el equipo emplea fórmulas analíticas en lugar de pesados modelos numéricos para describir cómo la inyección eleva la presión de poro alrededor del pozo y cómo ese cambio se integra en el campo de esfuerzos circundante. Exploran dos modos realistas en que la falla podría moverse, ambos implicando una mezcla oblicua de deslizamiento vertical y lateral. En su caso base, con propiedades medias de roca y esfuerzos, la falla en realidad permanece estable pese a la inyección, lo cual está claramente en contradicción con el terremoto real. Cuando permiten que los parámetros inciertos varíen dentro de rangos respaldados por mediciones y pruebas de laboratorio, algunas realizaciones producen sólo terremotos pequeñísimos e indetectables, mientras que otras generan eventos mucho mayores. Al convertir el tamaño del área de falla deslizante en cada realización a una magnitud sísmica, construyen una distribución completa de probabilidad de resultados posibles.

¿Qué probabilidad había del terremoto de Pohang?

Las simulaciones muestran que, bajo las condiciones relevantes para Pohang, el mayor terremoto inducido posible podría en principio acercarse a magnitud 7, aunque tales eventos son muy poco probables. Mucho más informativo es la estimación de la probabilidad de exceder magnitudes determinadas. Para terremotos del tamaño del evento real de 2017 (Mw 5,5), el modelo pronostica una probabilidad de excedencia entre aproximadamente el 7% y el 15%, dependiendo del patrón de deslizamiento asumido. Este intervalo coincide de forma cercana con la probabilidad inferida de manera independiente a partir de la secuencia observada de sismos menores en el sitio. El análisis también revela un vínculo claro entre lo cercano que está una falla del fallo antes de la inyección y el tamaño del terremoto que sigue. En Pohang, una vez que el margen inicial de “seguridad” en la falla cae por debajo de aproximadamente 0,1–0,2 megapascales, incluso perturbaciones poromecánicas modestas pueden inclinarla hacia una ruptura dañina.

Qué significa esto para futuros proyectos geoenergéticos

Para el lector general, la conclusión clave es que el terremoto de Pohang no fue un accidente fortuito ni un resultado inevitable del desarrollo geotérmico, sino un riesgo cuantificable que depende de cuán críticamente estresadas están las fallas cercanas y de cuánto sabemos sobre ellas. Este estudio muestra que, combinando modelos basados en la física con un análisis sistemático de la incertidumbre, es posible estimar de antemano la probabilidad de que la inyección desencadene sismos de un tamaño dado. Advierte que las fallas ya próximas al fallo pueden producir terremotos dañinos por cambios de presión relativamente pequeños, y sugiere que los tradicionales sistemas de “semáforo” basados únicamente en el monitoreo de eventos menores pueden no ser suficientes. En su lugar, la caracterización detallada del sitio y una evaluación adaptativa del riesgo informada por modelos —del tipo demostrada aquí— serán esenciales si queremos utilizar los recursos profundos del subsuelo de forma segura y responsable.

Cita: Wu, H., Vilarrasa, V., Parisio, F. et al. Stochastic poromechanical analysis forecasts a notable exceedance probability for the 2017 Pohang, South Korea, M_w 5.5 earthquake. Commun Earth Environ 7, 236 (2026). https://doi.org/10.1038/s43247-026-03268-7

Palabras clave: sismicidad inducida, energía geotérmica, estabilidad de fallas, inyección de fluidos, riesgo sísmico