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Enregistrement W3009020059 · doi:10.1002/essoar.10502324.1

Stress chatter on a fracture network reactivated by hydraulic fracturing

2020· article· en· W3009020059 sur OpenAlexaff
Andrés Felipe Peña Castro, Marco Pascal Roth, Alessandro Verdecchia, John Onwuemeka, Yajing Liu, R. M. Harrington, Yong Zhang, Honn Kao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyAftershockSeismologyHydraulic fracturingDifferential stressFluid pressureSeismometerSlip (aerodynamics)Acoustic emissionFault (geology)Shear (geology)Structural basinPermeability (electromagnetism)PetrologyGeotechnical engineeringDeformation (meteorology)Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Source processes of injection induced earthquakes involve complex fluid-rock interaction often elusive to regional seismic monitoring. Here we combine observations from a local seismograph array in the Montney basin, northeast British Columbia, and stress modeling to examine the spatial and temporal evolution of the 30 November 2018 M 4.5 hydraulic fracturing induced earthquake sequence. The mainshock occurred at ~ 4.5 km in the crystalline basement two days following injection at ~ 2.5 km, suggesting direct triggering by rapid fluid pressure increase via a high-permeability conduit. Most of the aftershocks are located in the top 2 km sedimentary layers, with focal mechanisms indicating discrete slip along sub-vertical surfaces in a ~ 1 km wide deformation zone. Aftershock distribution is also consistent with static stress triggering from the M 4.5 coseismic slip. Our analysis suggests complex hydraulic and stress transfer between fracture/fault networks needs to be considered in induced seismic hazard assessment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,184 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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