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Enregistrement W2549458174 · doi:10.1111/1365-2478.12474

Effects of fracture intersections on seismic dispersion: theoretical predictions versus numerical simulations

2016· article· en· W2549458174 sur OpenAlexaff
Junxin Guo, J. Germán Rubino, Stanislav Glubokovskikh, Boris Gurevich

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésAnisotropyStiffness matrixMechanicsGeologyHydrogeologyFracture (geology)Matrix (chemical analysis)Porous mediumSeismic anisotropySlip (aerodynamics)PoromechanicsLow frequencyPorosityStiffnessGeotechnical engineeringMaterials sciencePhysicsComputer scienceTelecommunicationsThermodynamicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The detection and characterisation of domains of intersecting fractures are important goals in several disciplines of current interest, including exploration and production of unconventional reservoirs, nuclear waste storage, CO2 sequestration, and groundwater hydrology, among others. The objective of this study is to propose a theoretical framework for quantifying the effects of fracture intersections on the frequency‐dependent elastic properties of fluid‐saturated porous and fractured rocks. Three characteristic frequency regimes for fluid pressure communication are identified. In the low‐frequency limit, fractures are in full pressure communication with the embedding porous matrix and with other fractures. Conversely, in the high‐frequency limit, fractures are hydraulically isolated from the matrix and from other fractures. At intermediate frequencies, fractures are hydraulically isolated from the matrix porosity but can be in hydraulic communication with each other, depending on whether fracture sets are intersecting. For each frequency regime, the effective stiffness coefficients are derived using the linear‐slip theory and anisotropic Gassmann equations. Explicit mathematical expressions for the two characteristic frequencies that separate the three frequency regimes are also determined. Theoretical predictions are then applied to two synthetic 2D samples, each containing two orthogonal fracture sets: one with and another without intersections. The resulting stiffness coefficients, Thomsen‐style anisotropy parameters, and the transition frequencies show good agreement with corresponding numerical simulations. The theoretical results are applicable not only to 2D but also to 3D fracture systems and are amenable to being employed in inversion schemes designed to characterise fracture systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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