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Enregistrement W2593938986 · doi:10.1190/geo2016-0488.1

Initial 4D seismic results after CO<sub>2</sub> injection start-up at the Aquistore storage site

2017· article· en· W2593938986 sur OpenAlexafffund
Lisa A. N. Roach, Donald J. White, Brian J. Roberts, Doug Angus

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesSaskPowerEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Resources CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésGeophoneRepeatabilityMathematicsPrestackStatisticsGeologySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The first post-CO2-injection 3D time-lapse seismic survey was conducted at the Aquistore CO2 storage site in February 2016 using the same permanent array of buried geophones used for acquisition of three previous pre-CO2-injection surveys from March 2012 to November 2013. By February 2016, 36 kilotons of CO2 have been injected within the reservoir between 3170 and 3370 m depth. We have developed time-lapse results from analysis of the first post-CO2-injection data and three pre-CO2-injection data sets. The objective of our analysis was to evaluate the ability of the permanent array to detect the injected CO2. A “4D-friendly simultaneous” processing flow was applied to the data in an effort to maximize the repeatability between the pre- and post-CO2-injection volumes while optimizing the final subsurface image including the reservoir. Excellent repeatability was achieved among all surveys with global normalized root-mean-square (Gnrms) values of 1.13–1.19 for the raw prestack data relative to the baseline data, which decreased during processing to Gnrms values of approximately 0.10 for the final crossequalized migrated data volumes. A zone of high normalized root-mean-square (nrms) values (0.11–0.25 as compared with background values of 0.05–0.10) is identified within the upper Deadwood unit of the storage reservoir, which likely corresponds to approximately 18 kilotons of CO2. No significant nrms anomalies are observed within the other reservoir units due to a combination of reduced seismic sensitivity, higher background nrms values, and/or small quantities of CO2 residing within these zones.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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