Reconciling Ground Motions and Stress Drops for Induced Earthquakes in the Western Canada Sedimentary Basin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A regional ground-motion prediction equation (GMPE) is defined for earthquakes in the western Canada sedimentary basin. The stress parameter model that is input to the GMPE, which controls high-frequency amplitudes, is developed based on an empirical Green’s function (EGF) study in the same region (Holmgren et al., 2019). The GMPE is developed using the generic GMPE approach of Yenier and Atkinson (2015a,b); regional parameters, including attenuation and site response, are calibrated using a database of response spectra. The ground-motion database comprises 726 records from 92 earthquakes with magnitudes 2.3–4.4, at distances to 200 km; most events are believed to be related to hydraulic fracturing. To investigate discrepancies between the values of GMPE stress parameter and EGF stress drop for individual earthquakes, stress parameters are computed for each event by fitting the GMPE to observed response spectra. There is a large scatter in the EGF versus GMPE stress estimates, even though the GMPE estimates were implicitly calibrated to equal the EGF values on average. The discrepancies can be attributed to two methodological factors. First, the EGF approach removes the site and path terms through spectral division, whereas the GMPE approach relies on an average regional model as determined from regression of the source and path attenuation. The use of an average regional model results in greater uncertainty, in particular, due to directivity effects (which are better accommodated in the EGF approach). Second, the EGF approach is performed in the Fourier domain, whereas the GMPE fitting is done in the response spectral domain. We conclude that EGF stress-drop models provide useful constraints for GMPE development, when used in combination with calibration to a ground-motion database.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».