Imaging and monitoring of the shallow subsurface using spatially windowed surface-wave analysis with a single permanent seismic source
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Development of shallow subsurface monitoring systems is important for monitoring the ground stability of shallow formation, and also for conventional deep seismic monitoring because with current techniques, temporal changes in shallow seismic velocities can influence monitoring results for the deep subsurface. We have developed an effective shallow seismic imaging and monitoring system with high spatiotemporal resolution and accuracy using a continuous and controlled source system, the accurately controlled routinely operated signal system (ACROSS). The method applies surface-wave analysis to characterize and monitor the shallow subsurface from the spatiotemporal variation of phase velocities. Because the number of available ACROSS units is usually limited, estimating a shallow subsurface with high spatial resolution is a challenging issue in ACROSS-based monitoring. To overcome this problem, we introduced a 2D spatial window into multichannel analysis of surface waves. We analyzed continuous ACROSS data acquired during seven different data periods from 2014 to 2016 at the Aquistore CO2 storage site in Canada. As a result, we clearly estimated spatial variations of phase velocities using only a single ACROSS unit. The numerical experiments of our method suggested that the spatial variations could be associated with shallow geologic boundaries in the study area. We identified clear seasonal variations of phase velocities in winter, possibly related to ground freezing in shallow sediments, and we showed the high temporal stability of our monitoring approach in warmer seasons. These results indicated that our approach would have the potential to identify spatiotemporal change in shallow subsurface associated with natural phenomena or fluid leakage.
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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 | 0,001 |
| 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 ».