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Enregistrement W3043824897 · doi:10.1785/0120200105

Factors Influencing the Probability of Hydraulic Fracturing-Induced Seismicity in Oklahoma

2020· article· en· W3043824897 sur OpenAlexaboutno aff
Rosamiel Ries, M. R. Brudzinski, Robert J. Skoumal, Brian S. Currie

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Seismological Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced seismicityHydraulic fracturingGeologySeismologyMining engineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Injection-induced seismicity became an important issue over the past decade, and although much of the rise in seismicity is attributed to wastewater disposal, a growing number of cases have identified hydraulic fracturing (HF) as the cause. A recent study identified regions in Oklahoma where ≥75% of seismicity from 2010 to 2016 correlated with nearly 300 HF wells. To identify factors associated with increased probability of induced seismicity, we gathered publicly available information about the HF operations in these regions including: injected volume, number of wells on a pad, injected fluid (gel vs. slickwater), vertical depth of the well, proximity of the well to basement rock, and the formation into which the injection occurred. To determine the statistical strength of the trends, we applied logistic regression, bootstrapping, and odds ratios. We see no trend with total injected volume in our Oklahoma dataset, in contrast to strong trends observed in Alberta and Texas, but we note those regions have many more multiwell pads leading to larger cumulative volumes within a localized area. We found a ∼50% lower probability of seismicity with the use of gel compared to slickwater. We found that HF wells targeting older formations had a higher probability of seismicity; however, these wells also tend to be deeper, and we found the trend with well depth to be stronger than the trend with age of formation. When isolated to the Woodford formation, well depth produced the strongest relationship, increasing from ∼5% to ∼50% probability from 1.5 to 5.5 km. However, no trend was seen in the proximity to basement parameter. Based on previously measured pore pressure gradients, we interpret the strong absolute depth relationship to be a result of the increasing formation overpressure measured in deeper portions of the basin that lower the stress change needed to induce seismicity.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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