Seismic Azimuthal Anisotropy: an Important Tool for Detection of Coal Bed Methane, an Unconventional Source of Energy- a review
Notice bibliographique
Résumé
Methods of measuring seismic azimuthal anisotropy are being used increasingly to detect fractures in reservoirs. Coal reservoirs are usually more abundant in fractures than any other ore bodies. However, not all the fracture nets have the same feature, neither can they lead to the same permeability and the same anisotropy. In coal exploitation, research on fractures is of vital importance in guiding the layout of working faces, mining and driving, the exploration and development of coal bed methane, the maintenance of roadways and the prevention of water and gas bursts. Therefore, to be able to forecast the direction and density of fractures in coal seams is of great importance for safe production and high efficiency of coal mining. This suggests that estimates of seismic anisotropy can be used for detecting cleats in the coal bed methane (CBM) reservoirs. In this paper we are going to present a review work of the application of azimuthal anisotropy estimated from a small 3D, shot over an area in Western Canada known to contain significant coal beds, and shows that significant seismic anisotropy is associated with them. This suggests that estimate of azimuthal anisotropy can be used for optimizing CBM reservoir management in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».