Análise poromecânica estocástica prevê uma probabilidade notável de excedência para o terremoto de Mw 5,5 em Pohang, Coreia do Sul, de 2017

Por que um terremoto provocado importa

Em 2017, um terremoto de magnitude 5,5 sacudiu a cidade de Pohang, na Coreia do Sul, danificando edificações e surpreendendo cientistas porque foi associado a um projeto de energia geotérmica em vez de a um deslocamento natural de falha. Entender como atividades humanas, como a injeção profunda de fluidos, podem desencadear tremores tão fortes é crucial se quisermos ampliar fontes de energia de baixo carbono sem colocar populações vizinhas em risco. Este estudo utiliza uma abordagem baseada em física e orientada por probabilidade para fazer uma pergunta simples, porém de grandes implicações: dadas as incertezas sobre as rochas e as tensões no subsolo, quão provável foi ocorrer um terremoto tão grande quanto o de Pohang?

Como projetos energéticos podem despertar falhas ocultas

Sistemas Geotérmicos Aprimorados produzem calor injetando água em alta pressão no subsolo profundo para abrir fraturas existentes e melhorar a circulação de água. Em Pohang, essa injeção ocorreu em rocha granítica a cerca de 4,2 quilômetros de profundidade, próximo a uma falha pré‑existente que não rompeu a superfície. Quando água pressurizada penetra nas rochas, ela eleva a pressão nos poros microscópicos entre os grãos minerais e altera ligeiramente como a massa rochosa suporta tensões. Essas mudanças sutis podem reduzir a resistência por atrito em uma falha, permitindo que ela deslize. Em Pohang, várias linhas de evidência mostram que o terremoto principal ocorreu nas proximidades do poço de injeção, ao longo de um plano de falha maduro cuja orientação precisa e estado de tensões eram, e ainda são, mal constrangidos.

Transformando incerteza em previsão probabilística

A maioria das análises anteriores do terremoto de Pohang tentou reconstruir um único modelo subterrâneo “melhor”, assumindo que a falha já estava extremamente próxima do colapso, de modo que mesmo mudanças ínfimas de tensão poderiam deflagrá‑la. Mas medições de campo e dados sísmicos sugerem que essa falha era mais estável do que essa imagem simplista permite. Em vez de apostar em um cenário, os autores tratam propriedades subterrâneas-chave — como a direção e intensidade das tensões, o ângulo da falha e o atrito na superfície da falha — como grandezas incertas. Eles então usam uma técnica chamada simulação de Monte Carlo: milhares de mundos subterrâneos ligeiramente diferentes, mas fisicamente plausíveis, são gerados, e para cada um calculam como a pressão de fluido se propaga, como as rochas respondem mecanicamente e se a falha desliza, e em que magnitude.

Simulando como falhas respondem à injeção

Para manter esse grande número de simulações computacionalmente manejável, a equipe usa fórmulas analíticas, em vez de modelos numéricos pesados, para descrever como a injeção eleva a pressão de poro ao redor do poço e como essa mudança alimenta o campo de tensões circundante. Eles exploram duas maneiras realistas de a falha se mover, ambas envolvendo uma mistura oblíqua de deslizamento vertical e lateral. No caso base, com propriedades médias de rocha e tensões, a falha permanece estável apesar da injeção — claramente em desacordo com o terremoto real. Quando permitem que os parâmetros incertos variem dentro de intervalos respaldados por medições e testes de laboratório, algumas realizações produzem apenas tremores minúsculos e indetectáveis, enquanto outras geram eventos muito maiores. Ao converter a área da falha que deslizou em cada realização na magnitude sísmica correspondente, eles constroem uma distribuição completa de probabilidade dos resultados possíveis.

Quão provável foi o terremoto de Pohang?

As simulações mostram que, sob as condições relevantes para Pohang, o maior terremoto induzido possível poderia, em princípio, se aproximar da magnitude 7, mas eventos desse porte são muito improváveis. Muito mais informativa é a probabilidade estimada de exceder magnitudes particulares. Para terremotos tão grandes quanto o evento real de 2017 (Mw 5,5), o modelo prevê uma probabilidade de excedência entre cerca de 7% e 15%, dependendo do padrão de deslizamento assumido. Esse intervalo corresponde de perto à probabilidade inferida de forma independente a partir da sequência observada de tremores menores no local. A análise também revela um vínculo claro entre o quão próximo uma falha estava do colapso antes da injeção e o tamanho do terremoto subsequente. Em Pohang, uma vez que a “margem de segurança” inicial na falha cai abaixo de aproximadamente 0,1–0,2 megapascais, mesmo distúrbios poromecânicos modestos podem levá‑la a uma ruptura danosa.

O que isso significa para futuros projetos geoenergéticos

Para um leitor não especializado, a conclusão principal é que o terremoto de Pohang não foi um acidente estranho, nem um desfecho inevitável do desenvolvimento geotérmico, mas um risco quantificável que depende de quão criticamente carregadas por tensões estão as falhas próximas e do quanto sabemos sobre elas. Este estudo mostra que, combinando modelos baseados em física com análise sistemática de incerteza, é possível estimar antecipadamente a probabilidade de que a injeção desencadeie tremores de determinado tamanho. Adverte que falhas já próximas do colapso podem produzir terremotos danosos a partir de mudanças de pressão relativamente pequenas, e sugere que os tradicionais sistemas “semáforo” baseados apenas no monitoramento de pequenos eventos podem não ser suficientes. Em vez disso, caracterização detalhada do local e avaliação de risco adaptativa e informada por modelos — do tipo demonstrado aqui — serão essenciais se quisermos utilizar recursos profundos do subsolo de modo seguro e responsável.

Citação: 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

Palavras-chave: sismicidade induzida, energia geotérmica, estabilidade de falhas, injeção de fluidos, risco sísmico