Potential increase in oil and gas well leakage due to earthquakes
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Earthquakes occurring naturally or induced by human activities can damage surface and subsurface infrastructure. Oil and gas wells represent a category of subsurface infrastructure that can act as leakage pathways connecting oil and gas reservoirs, groundwater aquifers, and the atmosphere. The integrity of these wells can be compromised through a wide range of processes and contribute to groundwater contamination, greenhouse gas emissions, and air quality degradation. We estimate the increase in such subsurface leakage potential due to seismic activity through geospatial analysis of 579,378 oil and gas well and 196,315 earthquake (magnitudes greater than 1.0) locations in Oklahoma, California, and British Columbia. We perform density-based clustering analysis and point density mapping using ArcGIS . We combine the well and earthquake point density maps to identify hot spots of joint high well and earthquake densities. We find that oil and gas wells and earthquakes are clustered in space, with densities reaching ∼60 wells per km 2 and ∼40 earthquakes per km 2 in California. There are at least two hot spots where these clusters overlap in each state/province. In Oklahoma and British Columbia, the hot spots are more correlated with earthquake densities; while, in California, the hot spots are more correlated with well densities. Our findings indicate the need to investigate the role of earthquakes on wellbore leakage through additional analysis of earthquake characteristics, wellbore attributes, improved data collection, and empirical field studies for all oil and gas wells, including those that are abandoned. In particular, large scale geospatial analysis establishing the scope of the problem and empirical field studies focusing on identified hot spots are needed to understand potential environmental impacts of earthquakes, especially those induced by oil and gas activities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 découle