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Enregistrement W3166372716 · doi:10.5194/egusphere-egu21-8954

Identifying the regional impact of deep thermogenic gas on aquifers in Alberta, Canada by  comparing multilayered isoscape maps of domestic water wells and fugitive gases from energy wells

2021· article· en· W3166372716 sur OpenAlexaffabout
Gabriela González Arismendi, Karlis Muehlenbachs

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferNatural gasWater wellMethaneGeologyGroundwaterHydrology (agriculture)Environmental scienceGeochemistryChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origin and distribution of unwanted thermogenic gas in aquifers and domestic water wells in petroliferous basins are of continuing concern. Most published studies to date consider only a few water wells with little or no information on fugitive gases from nearby energy wells. We mapped δ13C of hydrocarbons in 1,124 domestic water wells and fugitive gases (many thousands) from energy wells of Alberta, Canada. About 90% of the water wells that exsolve hydrocarbons produce methane derived locally by microbes. The δ13C of these biogenic methanes vary regionally and follows topography, suggesting in situ generation of methane within a flowing aquifer perhaps following a Rayleigh constrained generation process. Some domestic water wells have free thermogenic butanes, propane and ethanes indicating the impact of thermogenic gas on the aquifer. The δ13C of these thermogenic sourced gases impacting domestic water wells matches those of nearby energy wells indicating their failure as the ultimate source of thermogenic gas in domestic water wells. The impacted water wells are geographically grouped. Our regional mapping of hydrocarbon gases in domestic water wells has identified specific, kilometre scale regions needing detailed hydrogeological and geochemical investigation.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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'admission2
Résumé présentoui

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