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Enregistrement W2321180790 · doi:10.3997/2214-4609.201413246

Rupture Behavior of Hydraulic Fracture Induced-triggered Seismicity

2015· article· en· W2321180790 sur OpenAlexaff
T. Urbancic, A. M. Baig

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensCanadian Apheresis Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeophoneGeologyShearing (physics)SeismologyAccelerometerInduced seismicityFracture (geology)Slip (aerodynamics)AcousticsGeotechnical engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Through the use of a unique hybrid seismic recording network, we investigate the rupture characteristics of induced-triggered events with M>0 associated with a hydraulic fracture stimulation in an unconventional reservoir. This unique approach incorporates high-frequency recordings utilizing downhole 3C 15 Hz omni-directional geophones situated near the reservoir and thereby the rupture initiation, intermediate-depth downhole 3C Force Balance Accelerometers (0.1Hz) and geophones (4.5Hz), and near-surface, low-frequency 3C recordings obtained using Force Balance Accelerometers (0.1Hz) and geophones (1 Hz, 2Hz and 4.5Hz) that allowed for investigation of overall rupture characteristics within the frequency bandwidth of effectively 0.1Hz to over 500Hz. For these larger events, the recordings allowed for an in-depth investigation of the dynamics of the sub-fracture failures during the rupture process and growth of the overall fracture from initiation to arrest. Our initial results suggests that overall shearing is the dominant mode of failure, whereas the rupture characteristics of the sub-fracture failures are more complex than a simple shearing process and include strong tensile components of failure. Our measurements of rupture complexity, seismic efficiency, rupture velocity and estimates of stress release further support the idea that the sub-fractures are characterized by failures of multiple asperities that exhibit self-similar behavior within themselves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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