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Enregistrement W2982808453 · doi:10.1088/2515-7620/ab576e

Potential increase in oil and gas well leakage due to earthquakes

2019· article· en· W2982808453 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferGroundwaterGeologyFossil fuelEnvironmental scienceEpicenterSeismologyWater wellNatural gas fieldGeospatial analysisHydrology (agriculture)Natural gasGeotechnical engineeringRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,007

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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