Analysis of Geological Susceptibility to Induced Seismicity in the Montney Formation Using Supervised Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Summary This project aims to determine the most important geological factors influencing the susceptibility to induced seismicity in the Montney Formation geological and geomechanical characteristics including pressure gradient, distance to the Cordilleran foreland thrust and fold belt and known lineaments, proximity to the Precambrian basement and Debolt formation, variation of maximum horizontal stress direction and depth factor were investigated. Supervised machine learning methods including four different Tree-based methods (Decision Tree, Bagging, Random Forest and Gradient Boosting) were used to calculate the feature importance. Geological susceptibility analysis was performed using Logistic Regression, commonly used for the probability estimation. The analysis of the Tree-based algorithms suggests three types of characteristics having the biggest impact on the geological susceptibility to induced seismicity in the Montney Formation: (1) variance of the SHmax direction from the regional trend, (2) vertical distance to Precambrian basement and (3) depth of the injection relative to the Montney top. Pore pressure gradient and distance to the Debolt Formation were interpreted as least influencing the geological susceptibility distribution. The highest discrepancy in geological susceptibility levels was observed in the northern part of the formation. Moreover, the Lower Montney was determined as most susceptible to induced seismic activity of all units.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».