Geophysical Monitoring of Ground Surface Deformation Associated with a Confined Aquifer Storage and Recovery Operation
Notice bibliographique
Résumé
One important issue in the storage of large volumes of fluids, mainly water and CO 2 , in the deep subsurface is to determine the resulting field-scale-induced displacements and consequences of overpressures on the mechanical integrity of the storage reservoir and surroundings. A quantifiable estimation of displacement can be made by combining the robust, cost-effective, and repeatable geophysical techniques of micro-gravimetry, differential global positioning system (DGPS), and differential synthetic aperture radar interferometry (DInSAR). These techniques were field tested and evaluated for the first time on an active large-volume aquifer storage and recovery (ASR) project in Pendleton, Oregon, USA, where three ASR wells are injecting up to 1.9 million m 3 year −1 into basalt aquifers to a depth of about 150 m. Injection and recovery of water at the wells are accompanied by significant gravity anomalies and vertical deformation of the ground surface localized to the immediate surroundings of the injection wells as evidenced by DGPS and gravity measurements collected in 2011. At a larger scale, and between 2011 and 2013, DInSAR monitoring of the Pendleton area shows sub-centimetric deformation in the western part of the city and close to the injection locations associated with ASR cycle. Deformations are found to be temporally out phased with the injection and recovery events due to complex groundwater flow. A numerical simulation of the effect of the water injection gives results in good agreement with the observations and confirms the validity of the approach, which could be deployed in similar geological contexts to look at the mechanical effects of water and gas injections.
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 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 ».