MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987045710 · doi:10.1190/1.3663403

Inferring in-situ stress changes by statistical analysis of microseismic event characteristics

2011· article· en· W1987045710 sur OpenAlexaff
Mélanie Grob, Mirko van der Baan

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismHypocenterGeologySeismologyFractal dimensionStress fieldGeomechanicsOverpressureFractal analysisInduced seismicityStress (linguistics)Slip (aerodynamics)FractalGeotechnical engineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two commonly estimated fractal dimensions, called b and D values, represent statistical characteristics in the distribution of magnitude sizes (b) and spatial hypocenter locations (D) of microseismic events, respectively. We establish that the values of these two dimensions are related to specific stress regimes. Through the case study of a heavy-oil field drained using cyclic steam stimulation, we infer that the measured temporal variation in fractal dimension b is most likely due to significant changes in the local stress regime over a seven-month period, ranging from extensional faulting (fractures opening), via a strike-slip regime, to finally compressive faulting (fractures closing). The fracture dimension D indicates predominantly planar-to-spherical hypocenter spatial distributions in the first and last stages, but changes to a more linear-to-planar spatial pattern in the intermediate strike-slip regime when the vertical stress is anticipated to be in between the maximum and minimum horizontal stresses. These changes could be due to localized pore-fluid overpressure. A statistical analysis of the microseismic event locations and their magnitudes is therefore a useful method to understand reservoir geomechanics and thereby facilitate its management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Leading EdgeMême sujetearthquake and tectonic studiesTravaux en français237 207