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Enregistrement W3143475113 · doi:10.5194/egusphere-egu21-14795

Testing hypotheses of stress drop variations with hydraulic fracturing induced seismicity in the Horn River basin

2021· article· en· W3143475113 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Klinger, Joanna M. Holmgren, Maximilian J. Werner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésInduced seismicityMicroseismHydraulic fracturingBoreholeGeologySeismologyStructural basinStress (linguistics)Geotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Source parameters can help constrain the causes and mechanics of induced earthquakes. In particular, systematic variations of stress drops of fluid-injection induced seismicity have been interpreted in terms of the role of fluids, differences between tectonic and induced events, and self-similarity. The empirical basis for the variations, however, remains controversial. Here, we test three hypotheses about stress drops with observations of seismicity induced by hydraulic fracturing in the Horn River basin (Canada). First, stress drop is self-similar and independent of magnitude. Second, stress drop increases with distance from the point of fluid injection, which might be expected if in-situ effective stresses increase away from the point of fluid injection. Third, stress drops estimated with empirical Green’s functions (EGFs) are systematically larger than those estimated from direct fits to source models, which is expected if seismic waves attenuate in a frequency-dependent manner or experience site effects. We probe the hypotheses with a large microseismic dataset collected during hydraulic fracturing operations in the Horn River shale gas play in British Columbia. 90,000+ seismic events were recorded by three borehole geophone arrays with a moment magnitude range of -3 < Mw < 0.5. To calculate corner frequencies, we assume small, co-located seismic events can be approximated as EGFs, which effectively remove propagation and site effects from a larger target event. We target 34 Mw > 0 events and search for EGFs over a 100 m radius for each event, choosing only those EGFs that satisfy multiple quality criteria. This study builds on previous work that estimated stress drops from direct fitting of standard Brune source models and found systematic high frequency resonances recorded by the geophones. Of the 34 target events, we retrieve corner frequency and stress drop estimates for 22 events to test the three hypotheses. We observe that stress drop appears relatively constant over Mw , but the magnitude range (0 < Mw < 0.5) is currently too limited to draw strong conclusions. Second, stress drop appears to decrease, rather than increase, with distance from the point of injection (with a moderate Pearson’s correlation co-efficient of -0.5 ± 0.2); this could be caused by a direct hydraulic connection causing a reduction of in-situ effective normal stresses distal to the point of injection. Third, we observe no systematic difference between stress drops from direct source fits and EGF-based estimates, although stress drop uncertainties are large compared to standard earthquake source studies because of limited azimuthal coverage and high-frequency instrument resonances. These initial results do not support the systematic variations of stress drop for fluid-injection induced seismicity that have been observed in other datasets.

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)0,004
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 enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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