From Microseismic to Induced Seismicity: Monitoring the Full Band of Reservoir Seismicity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Seismic monitoring is an important tool for evaluating hydraulic fracture treatments in many petroleum reservoirs. Microseismic data is used to determine the extent of fracturing due to treatment and evaluate how effectively the reservoir is stimulated. Induced seismicity monitoring has become important recently, as the occurrence of high magnitude (MW > 0) events in several locations has led to the introduction of government-mandated “traffic light” systems to mitigate the impact of induced seismicity on the general public. To better understand the reservoir conditions which lead to the generation of large events, these two different ways of measuring seismic activity can be combined, incorporating the highly accurate event location accuracy from downhole microseismic monitoring with accurate source characterization of high magnitude events from surface induced seismicity monitoring. Such a monitoring system allows the full range of seismicity related to hydraulic fracture treatments to be accurately characterized. Combining the recorded data is a technical challenge, but with attention to detail in applying relevant corrections it is possible to achieve a consistent dataset. Data from a large multi-well zipper frac employing the full-band monitoring configuration is discussed in detail to illustrate the benefits of an integrated processing workflow in terms of increased understanding of the fracture process and conditions which lead to high magnitude events.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».