Une analyse poromécanique stochastique prédit une probabilité notable de dépassement pour le séisme de Pohang (Corée du Sud) de magnitude 5,5 en 2017

Pourquoi un séisme d’origine humaine importe

En 2017, un séisme de magnitude 5,5 a secoué la ville de Pohang en Corée du Sud, endommageant des bâtiments et surprenant les scientifiques parce qu’il était lié à un projet d’énergie géothermique plutôt qu’à un glissement de faille naturel. Comprendre comment des activités humaines, comme l’injection profonde de fluides, peuvent déclencher des séismes aussi violents est crucial si l’on veut développer des énergies bas‑carbone sans mettre en danger les communautés voisines. Cette étude utilise une approche physique guidée par la probabilité pour poser une question simple aux implications importantes : étant donné ce que nous (ne) savons pas sur les roches et les contraintes souterraines, quelle était la probabilité qu’un séisme de l’ampleur de celui de Pohang se produise ?

Comment les projets énergétiques peuvent réveiller des failles cachées

Les systèmes géothermiques améliorés produisent de la chaleur en injectant de l’eau sous haute pression en profondeur pour ouvrir des fractures existantes et améliorer la circulation de l’eau. À Pohang, cette injection a eu lieu dans un granite à environ 4,2 kilomètres de profondeur, à proximité d’une faille préexistante qui n’atteignait pas la surface. Lorsque de l’eau sous pression pénètre dans les roches, elle augmente la pression dans les pores microscopiques entre les grains minéraux et modifie légèrement la manière dont la masse rocheuse supporte les contraintes. Ces changements subtils peuvent réduire la résistance par frottement d’une faille, lui permettant de glisser. À Pohang, plusieurs éléments de preuve indiquent que le séisme principal s’est produit près du puits d’injection, le long d’un plan de faille mature dont l’orientation précise et l’état de contrainte étaient, et restent, mal contraints.

Transformer l’incertitude en prévision probabiliste

La plupart des analyses antérieures du séisme de Pohang ont essayé de reconstruire un modèle souterrain « optimal » unique, en supposant que la faille était déjà extrêmement proche de la rupture, de sorte que de minuscules variations de contrainte pouvaient la déclencher. Mais les mesures de terrain et les données sismiques suggèrent que cette faille était plus stable que ce scénario simpliste ne le laisse entendre. Plutôt que de parier sur un seul scénario, les auteurs traitent des propriétés souterraines clés — telles que la direction et l’intensité des contraintes, l’angle de la faille et le coefficient de frottement de sa surface — comme des grandeurs incertaines. Ils utilisent ensuite une technique appelée simulation de Monte‑Carlo : des milliers de « mondes souterrains » légèrement différents mais physiquement plausibles sont générés, et pour chacun d’eux ils calculent comment la pression de fluide se propage, comment les roches répondent mécaniquement et si la faille glisse, et dans quelle mesure.

Simuler la réponse des failles à l’injection

Pour rendre ce grand nombre d’essais gérable sur le plan informatique, l’équipe utilise des formules analytiques plutôt que des modèles numériques lourds pour décrire comment l’injection élève la pression des pores autour du puits et comment ce changement se répercute sur le champ de contraintes environnant. Ils explorent deux modes réalistes de mouvement de la faille, impliquant tous deux un glissement oblique mélangeant composantes verticale et horizontale. Dans leur cas de base, avec des propriétés moyennes des roches et des contraintes, la faille reste en réalité stable malgré l’injection — en contradiction évidente avec le séisme réel. Lorsque les paramètres incertains sont autorisés à varier dans des plages soutenues par des mesures et des essais en laboratoire, certaines réalisations produisent seulement des séismes minuscules et indétectables, tandis que d’autres engendrent des événements beaucoup plus importants. En convertissant la taille de la zone de glissement dans chaque réalisation en une magnitude sismique, ils construisent une distribution de probabilité complète des résultats possibles.

Quelle était la probabilité du séisme de Pohang ?

Les simulations montrent que, dans les conditions pertinentes pour Pohang, le plus grand séisme induit possible pourrait en principe approcher la magnitude 7, mais de tels événements sont très improbables. Plus révélatrice est l’estimation de la probabilité de dépasser certaines magnitudes. Pour des séismes de la même ampleur que l’événement réel de 2017 (Mw 5,5), le modèle prédit une probabilité de dépassement comprise entre environ 7 % et 15 %, selon le schéma de glissement supposé. Cette fourchette correspond étroitement à la probabilité déduite indépendamment de la séquence observée de plus petits séismes sur le site. L’analyse révèle aussi un lien net entre la proximité d’une faille de la rupture avant l’injection et la taille du séisme qui s’ensuit. À Pohang, une fois que la « marge de sécurité » initiale sur la faille tombe en dessous d’environ 0,1–0,2 mégapascals, même des perturbations poromécaniques modestes peuvent la pousser vers une rupture dommageable.

Ce que cela implique pour les futurs projets géo‑énergétiques

Pour un non‑spécialiste, l’essentiel est que le séisme de Pohang n’était ni un accident isolé, ni une issue inévitable du développement géothermique, mais un risque quantifiable qui dépend de l’état critique des failles voisines et de notre connaissance de celles‑ci. Cette étude montre qu’en combinant des modèles fondés sur la physique et une analyse systématique des incertitudes, il est possible d’estimer à l’avance la probabilité qu’une injection déclenche des séismes d’une certaine taille. Elle met en garde contre le fait que des failles déjà proches de la rupture peuvent produire des séismes dommageables à partir de variations de pression relativement faibles, et suggère que les systèmes traditionnels de « feux tricolores » fondés uniquement sur la surveillance des petits événements peuvent être insuffisants. À la place, une caractérisation de site soigneuse et une évaluation adaptative des risques informée par des modèles — du type démontré ici — seront essentielles si l’on veut exploiter les ressources profondes en toute sécurité et responsabilité.

Citation: 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

Mots-clés: sismicité induite, énergie géothermique, stabilité des failles, injection de fluides, risque sismique