Well-Log-Based Velocity and Density Models for the Montney Unconventional Resource Play in Northeast British Columbia, Canada, Applicable to Induced Seismicity Monitoring and Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present detailed velocity and density models for the Montney unconventional resource play in northeast British Columbia, Canada. The new models are specifically essential for robust hypocenter determination in the areas undergoing multistage hydraulic-fracturing operations and for detailed analysis of induced seismicity processes in the region. For the upper 4 km of the sedimentary structure, we review hundreds of well logs and select sonic and density logs from 19 locations to build the representative models. For depths below 4 km, we extend our models using data from the southern Alberta refraction experiment (Clowes et al., 2002). We provide one set of models for the entire Montney play along with two separated sets for the southern and northern areas. Specifically, the models for the southern and northern Montney play are based on logs located in and around the Kiskatinaw Seismic Monitoring and Mitigation Area and the North Peace Ground Motion Monitoring area, respectively. To demonstrate the usefulness of our detailed velocity model, we compare the hypocenter location of earthquakes that occurred within the Montney play as determined with our model and the simple two-layered model (CN01) routinely used by Natural Resources Canada. Locations obtained by our velocity model cluster more tightly with the majority of events having root mean square residual of <0.2 s compared with that of <0.4 s when the CN01 model is used. Cross sections of seismicity versus depth across the area also show significant improvements in the determination of focal depths. Our model results in a reasonable median focal depth of ∼2 km for events in this area, which is consistent with the completion depths of hydraulic-fracturing operations. In comparison, most solutions determined with the CN01 model have fixed focal depths (0 km) due to the lack of depth resolution.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».