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Enregistrement W2883230378 · doi:10.1093/gji/ggy290

Stress inversion of shear-tensile focal mechanisms with application to hydraulic fracture monitoring

2018· article· en· W2883230378 sur OpenAlexafffund
Suzie Qing Jia, David W. Eaton, Ron CK Wong

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroseismFocal mechanismGeologyHydraulic fracturingSeismologyFault planeShear (geology)Shear stressPlane stressDifferential stressSlip (aerodynamics)Inversion (geology)Induced seismicityGeotechnical engineeringFault (geology)TectonicsMechanicsStructural engineeringDeformation (meteorology)PetrologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress inversion methods used to evaluate the state of stress from multiple earthquake focal mechanisms are based on the Bott hypothesis, which assumes that the slip vector lies in the fault plane and is parallel to the maximum resolved shear stress in that plane. This assumption does not consider non-double-couple source components, which may be significant in some scenarios such as hydraulic fracturing, where a large fluid volume is injected to induce tensile rock failure. With the introduction of a modified Bott hypothesis that allows for out-of-plane slip, we develop a stress inversion algorithm that accounts for tensile components of the source mechanism. The composite Griffith Mohr–Coulomb criterion is utilized for fault stability characterization. Synthetic tests are used to quantify the error in stress determination that arises when conventional stress inversion is applied in the presence of non-double-couple sources. A statistical approach is applied to analyse the minimum number of focal mechanisms required for reliable inversion results. We find that at least 30 focal mechanisms with diverse orientations are required in the presence of typical noise levels. We evaluate our method using microseismic data collected from Barnett Shale in the Fort Worth Basin, Texas. The inferred effective stress state is characterized by a subhorizontal maximum principal stress, with intermediate and minimum principal stresses deviating from the vertical and horizontal planes, respectively.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeAutre devis
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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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