Analysis of microearthquake data at Cold Lake and its applications to reservoir monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract More than four months of continuously recorded micro-earthquake data acquired at Cold Lake, Canada, was analyzed using advanced algorithms for microearthquake location and subsurface tomography. Robust determination of the spatial, temporal, and magnitude distribution of seismicity is the first step toward understanding the relationship between the stress perturbations caused by the cyclic steam stimulation (CSS) process and seismicity. Acquisition geometry was constrained because the receivers were located in a single vertical borehole. Despite this constraint, we were successful in improving event locations by use of the double-difference method, which highlights several tight event clusters. The deep cluster at a depth of 400m, just above the oil reservoir, shows very high seismicity during the CSS processes. A second cluster is observed at shallower depths in the successive steam cycle. This suggests that repeated steaming causes the deformation to spread to shallower depths. The number of events, however, decreases in the second steam cycle. Even though some of the largest events occur below the Clearwater reservoir, we observed few events in the reservoir itself, indicating that the reservoir may be an aseismic region. The size and distribution of seismicity during the first cycle agrees with a Mohr's circle analysis using simple geomechanical modeling.
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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 | 0,001 |
| 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 ».