Parametric Probabilistic Models for Fluid Diffusivity Inversion and Forward Microseismic Generation Using Seismicity Rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fluid diffusivity inversion and injection-induced microseismicity provide useful means of evaluating unconventional reservoirs. When taking into consideration geomechanics, linear poroelasticity equations provide the key connection between diffusion and microseismicity. This work explores microseismicity generation from a probabilistic point of view, embedding uncertainty assessment in its quantification. Bayesian framework serves as the base for probabilistic analysis. The primary objective of this work is to develop a new microseismicity probabilistic model framework that can be used for uncertainty quantification in data analysis as well as to provide forward modeling of microseismicity. Results are tested against real data of Horn Rives shales in Western Canada, and show good prediction of the number of actual microseismicity occurrences against time. The novel probabilistic model is derived from Directed Graphic Model using a statistical learning framework. Stochastic Poisson process combined with a specific rate model is integrated to generate a likelihood function. Both, parameter inference and microseismic event forecast are assisted by Bayesian theorem. The model has an intrinsic statistical learning root, which specifically uses observed microseismic data to update model parameters and then is applied for microseismicity prediction. The model is extended to take into account basic geomechanical principles. Dieterich (1994) relative seismicity rate model is integrated into the aforemantioned probabilistic model. We use a synthetic case to demonstrate how the probabilistic model can be connected with stress and pressure information from geomechanical calculations. The novelty of this study is the development of a probabilistic microseismic prediction model which obeys rate-and-state law based relative seismicity rate constitutive equations. The model inherently considers time dependence of nucleation and fault geomechanics. It can be used for planning purposes in the pre-hydraulic fracturing stage.
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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 | 0,001 | 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 ».