The Use of Satellite-Based Radar Interferometry to Monitor Production Activity at the Cold Lake Heavy Oil Field, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Cold Lake heavy oil field has been studied by geoscientists for more than 30 years and has been producing bitumen for 20 years using the cyclic steam stimulation (CSS) process. Future development options can be improved by the resolution of steam movement and the avoidance of areas of faults and fractures. To locate these features, remote sensing has recently been investigated as a cheaper alternative to four-dimensional seismic surveys. Advances in satellite and radar technology have made it possible to measure very small movements of the earth's surface found in earthquake zones and volcanic regions. The technique uses synthetic-aperture radar interferometry (InSAR), allowing the measurement of deformation using a vertical resolution, in optimal conditions, on the order of millimeters between repeat acquisitions. This accuracy has only been achieved over dry areas without significant vegetation growth. At the Cold Lake oil field, it has been reported previously that the injection of steam to mobilize the bitumen causes the pump jacks to heave and subside by as much as 30 cm during the first steam cycle. The present project was instigated to determine if such small positive and negative vertical movements could be resolved over the field. Data from three satellite radar sensors were selected: ERS (European remote sensing satellite), JERS (Japanese remote sensing satellite) and Radarsat (the Canadian radar satellite). The present article has provided the first results of repeat-pass InSAR using JERS SAR data for the land subsidence application area. Contrary to the widespread belief that this technology can only be used for dry areas, we show that accurate results, on the order of a centimeter in resolution, can be obtained in a forested area such as Cold Lake using the JERS L-band spaceborne SAR system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».