Identification of Activated Fracture Networks Using Microseismic Spatial Anomalies, b-values, and Magnitude Analyses in Horn River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyzed microseismic spatial and temporal distribution, magnitudes, b-values and treatment data to interpret and explain the observed anomalies in microseismic events recorded during exploitation of Shale Gas reservoirs in the Horn River Basin of Canada. We estimated the directional diffusivity to define the microseismicity front curve for each stage of hydraulic fracturing. Based on our definition of front curves, we managed to separate most of the microseismic events data that are related to natural fracture activation from hydraulic fracturing events. We analyzed the b-values for microseismic events of each stage before and after separating fracture activation microseismic events from original data and created a map of b-values in the study area. This allowed us to locate activated fractures mostly in the northeastern part of the study well pad. The b- value map agrees with our assumption of activated fracture locations and high ratio of seismic activities. Suggested fracture locations agree with anomalous events' density, energy distribution and treatment data. We are defining and proposing intermediate b-values for calculation of the stimulated reservoir volume (SRV) in areas with both hydraulically fractured events and events related to natural fracture network activation in those instances where the separation of events based on their origin is not viable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 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 ».