The importance of pre-existing fracture networks for fault reactivation during hydraulic fracturing
Notice bibliographique
Résumé
Induced seismicity due to fluid injection, including hydraulic fracturing, is an increasingly common phenomenon worldwide. Yet, the mechanisms by which hydraulic fracturing causes fault activation remain unclear. Here we show that pre-existing fracture networks are instrumental in transferring fluid pressures to larger faults on which dynamic rupture occurs. To date, studies of hydraulic fracturing-induced seismicity have used observations from regional seismograph networks at distances of 10's km, and as such lack the resolution to answer some of the key questions currently in the field. A high-quality dataset acquired at a hydraulic fracturing site in Alberta, Canada that experienced several events over MW 2.0 is presented for the purpose of analysing detailed mechanisms of fault activation. Both event hypocentres and measurements of seismic anisotropy reveal the presence of pre-existing fracture corridors that allowed communication of fluid-pressure perturbations to larger faults, over distances of up to a km or more. The presence of pre-existing permeable fracture networks can significantly increase the volume of rock affected by the pore pressure pulse, thereby increasing the probability of induced seismicity. This study demonstrates the importance of understanding the connectivity of pre-existing fracture networks as a tool for assessing potential seismic hazards associated with hydraulic fracturing of shale formations, and offers a conceptual understanding of induced seismicity due to hydraulic fracturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».