MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2750423564 · doi:10.1190/geo2017-0056.1

The reliability of microseismic moment-tensor solutions: Surface versus borehole monitoring

2017· article· en· W2750423564 sur OpenAlexafffund
Thomas S. Eyre, Mirko van der Baan

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMicroseismic Industry Consortium
Mots-clésBoreholeAmplitudeGeologyTensor (intrinsic definition)MicroseismMoment (physics)GeometryGeophysicsSeismologyMathematicsPhysicsOpticsGeotechnical engineeringClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Source mechanisms of microseismic events, resolved as moment-tensor solutions, usually are obtained using either surface monitoring arrays, which appear to obtain mechanisms with high shear components, or borehole arrays, which tend to constrain more variable mechanisms with higher tensile components; however, the corresponding reliability of the solutions remains unclear. Synthetic tests are therefore conducted to compare the reliability of moment-tensor solutions from surface and two- and three-well borehole arrays based purely on geometry. Moment-tensor inversion is carried out for synthetically generated amplitudes with added random noise, and the bias and variance in the solutions are calculated. For the surface array, all inversions are able to constrain reliable results (with negligible bias and low variance), whereas borehole geometries with two wells produce reliable results only when including P- and S-wave amplitudes recorded on three components in the inversion (as is usual). Surface array inversion results show less bias and variance in the results compared with borehole results, and the three-borehole geometry shows significantly lower biases and estimation variances than the two-borehole geometry, most likely due to a greater sampling of the focal sphere. These results may explain in part why downhole moment-tensor inversion studies tend to resolve more variable mechanisms than surface arrays. Nonetheless, as well as geometry, other influences (e.g., signal-to-noise ratio) will influence the reliability of the solutions in real settings and different amplitude strengths of pure shear or tensile mechanisms combined with different path lengths, and thus energy dissipation for borehole or surface acquisitions also may play a role. Nonetheless, tests such as those in this study are useful to help design appropriate monitoring geometries and/or understand possible sources of bias and uncertainty in moment-tensor interpretations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysicsMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207