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Enregistrement W2793799932 · doi:10.1016/j.ijggc.2018.02.007

Assessing the potential to use repeated ambient noise seismic tomography to detect CO2 leaks: Application to the Aquistore storage site

2018· article· en· W2793799932 sur OpenAlexafffundabout
A. Stork, Claire Allmark, Andrew Curtis, J. M. Kendall, Don White

Notice bibliographique

RevueInternational journal of greenhouse gas control · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilTotalStatoilUniversity of BristolResearch Councils UKConocoPhillipsSight Research UKNatural Environment Research CouncilPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésGeophoneAmbient noise levelPetrophysicsVertical seismic profileSeismologyGeologyExplosive materialPassive seismicRayleigh waveEnvironmental scienceGeotechnical engineeringSurface waveEngineeringPorositySound (geography)Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Aquistore project in Saskatchewan, Canada provides carbon dioxide (CO2) storage for the world's first combined commercial power plant and carbon capture and storage (CCS) project. CO2 has been injected at a depth of 3.2 km since April 2015 and a permanent near surface geophone array provides passive seismic monitoring. The ability to identify any containment breach is a vital part of risk management and reduction for CO2 storage sites. We therefore investigate the potential to monitor seismic velocity changes following a hypothetical leak of CO2 from the reservoir using passive monitoring methods. We estimate the expected shear-wave velocity change with CO2 saturation, and using data from the geophone array we investigate whether ambient noise interferometry (ANI) and a tomographic inversion for Rayleigh wave group-velocity maps could provide a suitable CO2 leakage detection tool. To assess the repeatability of the method, we conduct, for the first time, a time-lapse ambient noise tomography survey of a CO2 storage site to cover time periods preceding and following injection start-up. Sensitivity analysis results indicate that usable surface wave data derived from the current array configuration are sensitive to depths of ∼400 m and shallower. We do not expect to observe any changes due to CO2 migration at such shallow depths and the estimated seismic velocities pre- and post-injection agree to within 60 m s−1, which is on the order of double the predicted velocity change with CO2 saturation. Therefore, due to uncertainties in travel-time picks (5–15%) and variations in the obtained velocity structure between consecutive days (up to 20%), we would be unable to resolve the expected seismic velocity change with an influx of CO2 at 400 m (∼3–4%). Additionally, the noise source variability does not allow stable velocity estimates to be made in the time-frame of currently-available data. Consequently, in the event of a CO2 leak at the Aquistore site, using the standard ambient noise analysis methods applied herein, Rayleigh wave tomography could be deployed to detect velocity changes due to CO2 saturation only if (a) a wider aperture surface array was in place to allow longer period surface waves to be used, providing sensitivity at greater depths, (b) arrival times of interferometrically-synthesised surface waves could be picked with increased accuracy, and (c) there is stability of the noise source distribution between repeated surveys. However, a map of three-dimensional near surface velocities, as obtained in this study, could nevertheless be useful for near surface static corrections when using active-source seismic reflection surveys to image and monitor the reservoir. More generally, further similar studies are required to assess the applicability of ANI for leak detection at other CO2 storage sites.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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