새로운 연구에 따르면 액체 이산화탄소를 사용하는 파쇄법도 이전에는 파쇄 공정으로 인해 명확하게 설명할 수 없었던 소규모 지진을 일으킬 수 있는 것으로 나타났습니다. CO2 파쇄는 탄소를 격리하여 환경에 좋지만, CO2와 수성 파쇄는 모두 이러한 진동을 유발하고 잠재적으로 더 큰 피해를 주는 지진을 유발할 수 있습니다.


새로운 연구에 따르면 파쇄는 이전에 설명할 수 없었던 느리고 작은 지진이나 진동의 원인이라는 것이 확인되었습니다. 진동을 생성하는 과정은 크고 파괴적인 지진을 생성하는 과정과 동일합니다.

프래킹(Fracking)은 석유와 천연가스를 추출하기 위해 지구 표면 아래에 액체를 강제로 주입하는 것을 의미합니다. 이 방법은 일반적으로 폐수를 사용하지만, 이번 특별 조사에서는 액체 이산화탄소를 사용한 결과를 살펴보았습니다. 이 방법은 탄소를 지하 깊은 곳으로 몰아넣어 대기 열을 가두는 것을 방지합니다.

CO2 파쇄법을 사용하면 연간 10억 개의 태양광 패널만큼 많은 탄소를 절약할 수 있는 것으로 추산됩니다. 액체 이산화탄소를 이용한 파쇄는 폐수를 사용하는 것보다 환경에 더 좋습니다. 폐수는 대기 중 탄소를 제거할 수 없기 때문입니다.

"이 연구는 지하에서 탄소를 격리하는 과정을 조사하기 때문에 지속 가능성과 기후 과학에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다."라고 UC Riverside 지구물리학 부교수이자 Science 저널의 공동 저자인 Abhijit Ghosh는 말했습니다.

그러나 이산화탄소는 액체이기 때문에 이번 연구 결과는 지진을 일으킬 가능성이 있는 물을 이용한 파쇄에 거의 확실히 적용될 것이라고 Ghosh는 말했습니다.

지진계에서는 일반적인 지진과 진동이 다르게 나타납니다. 대규모 지진은 진폭이 큰 펄스의 격렬한 충격을 유발합니다. 반면, 떨림은 진폭이 더 완만하고 작아서 배경 소음보다 느리게 상승했다가 천천히 감소합니다.

텍사스 알바라도 근처의 셰일가스 시추 장비. 이미지 출처: Loadmaster(David R. Tribble)

Ghosh는 "이제 이러한 진동을 사용하여 파쇄 유체의 움직임을 추적하고 유체 주입으로 인한 결함 움직임을 모니터링할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다"라고 말했습니다.

이전에 지진학자들은 지진의 원인에 대해 논쟁을 벌였습니다. 일부 논문에서는 진동 신호가 수천 마일 떨어진 곳에서 발생하는 대규모 지진에서 발생한다고 제안하는 반면, 다른 논문에서는 진동 신호가 기차나 산업 기계의 움직임과 같은 인간 활동으로 인해 발생하는 소음일 수 있다고 제안합니다.

"지진계는 똑똑하지 않습니다. 근처에서 트럭을 운전하거나 발로 차면 진동이 기록됩니다"라고 Ghosh는 말했습니다. "그래서 한동안 우리는 이러한 신호가 수액 주입과 관련이 있는지 알 수 없었습니다."

신호의 출처를 확인하기 위해 연구원들은 캔자스주 웰링턴에 있는 파쇄 현장 주변에 설치된 지진계를 사용했습니다. 데이터에는 전체 6개월의 FRAC 주입 기간은 물론 주입 전 1개월과 주입 후 1개월이 포함됩니다.

연구팀은 배경 소음을 뺀 나머지 신호가 지하에서 발생해 수액을 주입할 때만 나타나는 것을 확인했다. 고쉬는 "주사 전후에 떨림이 발견되지 않았는데, 이는 떨림이 주사와 관련이 있음을 시사한다"고 말했다.

파쇄는 더 큰 지진을 일으키는 것으로 오랫동안 알려져 왔습니다. 단층이 지하로 미끄러져 지진이나 진동을 일으키는 것을 방지하는 한 가지 방법은 파쇄를 중단하는 것입니다. 그럴 가능성이 낮기 때문에 암석이 어떻게 변형되는지 이해하고 유체 주입 후 움직임을 추적하려면 이러한 활동을 모니터링해야 한다고 Ghosh는 말했습니다.

석유 및 가스 산업은 이제 기업이 초과해서는 안 되는 유체 주입 압력을 결정하는 데 도움이 되는 모델링 실험을 수행할 수 있습니다. 이러한 한도를 유지하면 유체가 지하의 큰 단층으로 이동하여 파괴적인 지진 활동을 유발하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 모든 결함이 매핑되는 것은 아닙니다.

"우리는 결함이 존재한다는 것을 아는 경우에만 이런 종류의 실험 모델을 구축할 수 있습니다. 우리가 알지 못하는 결함이 있을 수도 있으며, 이 경우 어떤 일이 일어날지 예측할 수 없습니다."라고 Ghosh는 말했습니다.