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Enregistrement W2528827837 · doi:10.1002/2016gl070983

Nontrivial clustering of microseismicity induced by hydraulic fracturing

2016· article· en· W2528827837 sur OpenAlexafffund
Samira Maghsoudi, David W. Eaton, Jörn Davidsen

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMicroseismic Industry ConsortiumUniversity of CalgaryConocoPhillips
Mots-clésMicroseismInduced seismicityGeologyHydraulic fracturingMagnitude (astronomy)SeismologyLayeringAftershockFault (geology)GeophysicsGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For induced microseismicity associated with hydraulic fracturing, the frequency‐magnitude distribution is typically characterized by a falloff with increasing magnitude that is significantly faster than for seismicity along active fault systems. This characteristic may arise from a break in scale invariance, possibly due to mechanical layering that typifies fine‐grained sedimentary rocks in many shale gas and tight oil reservoirs. The latter would imply the presence of spatiotemporal magnitude correlations. Using three microseismic catalogs for well stimulations in widely separated locations with varying hydraulic‐fracturing methods, we show that events with similar magnitudes indeed tend to cluster in space and time. In addition, we show that the interevent time distribution can be described by a universal functional form characterized by two power laws. One exponent can be related to the presence of interevent triggering as in aftershock sequences and is a consequence of the Omori‐Utsu law. The other one is a reflection of the intrinsic spatial variation in the microseismic response rates. Taken together, these features are indicative of nontrivial spatiotemporal clustering of induced microseismicity and, hence, of direct relevance for time‐dependent seismic hazard assessment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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