Statistical Modeling and Characterization of Induced Seismicity Within the Western Canada Sedimentary Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In western Canada, there has been an increase in seismic activity linked to anthropogenic energy‐related operations including conventional hydrocarbon production, wastewater fluid injection, and, more recently, hydraulic fracturing (HF). Statistical modeling and characterization of the space, time, and magnitude distributions of the seismicity are vital for a better understanding of induced earthquake processes and development of forecasting models. In this work, a statistical analysis of the seismicity in the Western Canada Sedimentary Basin was performed across past and present time periods by utilizing a compiled earthquake catalog for Alberta and eastern British Columbia. Specifically, the interevent space‐time distance distributions of earthquakes were studied using the nearest‐neighbor distance (NND) method. Additionally, the frequency‐magnitude statistics and aftershock parameters of several clusters were analyzed using the Gutenberg‐Richter relation and the epidemic‐type aftershock sequence model. The results suggest that recent regional changes in the NND distributions, namely, a disproportionate increase in loosely and tightly clustered seismic activity over time, are unnatural and likely due to the rise in HF operations for the development of unconventional resources. It is concluded that both these loosely and tightly clustered earthquake subpopulations differ measurably from what may be the region's tectonic seismic activity. Additionally, HF treatments have a greater probability of triggering swarm‐like sequences that sharply spike the seismicity rate and are characterized by larger Gutenberg‐Richter b values. In contrast, conventional production and wastewater disposal operations largely trigger loosely clustered activity with more typical magnitude occurrence distributions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».