Enhanced Detection and Location of Microseismic Events Using a Novel Matched Filtering Method
Notice bibliographique
Résumé
Summary A new Matched Filtering Algorithm is proposed for detecting microseismic events recorded by downhole monitoring of hydraulic fracturing. This method requires a set of well-located template (‘parent’) events, and representative spatial distribution of the recorded microseismicity. Detection and extraction of ‘child’ events are based on stacked, multi-channel cross-correlation of the continuous waveform data using the parent events as reference signals. The location of a child event relative to its parent is determined using an automated process, by rotation of the multi-component waveforms into the ray-centered co-ordinates of the parent and maximizing the energy of the stacked amplitude envelope within a search volume around the parent’s hypocentre. Relative magnitude of the child event is obtained automatically using the ratio of stacked envelope peak with respect to its parent. A real-data example using microseismic monitoring data from an open-hole slickwater hydraulic fracture treatment in western Canada demonstrates that a sparse set of parents yields a significant (more than fourfold increase) in the number of located events compared with the original catalog Relative locations obtained using this approach provide more easily interpretable spatio-temporal patterns of the distribution of microseismicity, which can then be incorporated into the assessment of the stimulation program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».