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Enregistrement W3171866203 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12764

Frictional properties of a faulted shale gas play: implications for induced seismicity 

2021· article· en· W3171866203 sur OpenAlexaboutno aff
Michael J. Allen, Tom Kettlety, D. R. Faulkner, J. M. Kendall, N. De Paola

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésMicroseismInduced seismicityOverburdenGeothermal gradientGeologyOil shaleLithologyHydraulic fracturingSeismologyPetrologyGeotechnical engineeringGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injecting fluids into the subsurface is necessary for a number of industries to facilitate the energy transition (e.g., geothermal, geologic CO2 sequestration or hydrogen storage). One of the biggest challenges is that fluid injection induces seismicity, which can lead to damaging events. It is currently not possible to predict the exact nature of seismicity that will occur due to fluid injection prior to operations. Using laboratory friction experiments and in-situ microseismic analyses, we investigate the role frictional behaviour may have on the rate and magnitude of induced seismicity. This study focuses on the Horn River Basin shale gas play (British Columbia, Canada), where hydraulic fracturing activity has resulted in felt induced seismicity. Microseismic data from this field highlights fault planes that cut across the stratigraphy, including overburden and reservoir shales of varying mineralogy and underburden dolomites. Our experimental friction results on samples recovered from core at reservoir depths show that both the frictional strength and stability vary considerably across the different lithologies; transitioning from very velocity-strengthening with friction coefficients of 0.3 – 0.4 in the overburden shales to more velocity-weakening and friction coefficients of 0.55 – 0.7 in the reservoir shales and an analogue of the underburden dolomite. Spatial clustering analysis of the microseismicity allowed us to discriminate the operationally induced fracturing from fault reactivation events. We then examined the variations in the seismic b-value of the event magnitude-frequency distribution. These events were further differentiated by depth, separating them into their lithological horizons. The results show, for both fracturing and faulting events, higher seismic b-values of 1.4 – 1.5 occur in the overburden shales, which then decrease into the upper reservoir shales to 0.8 – 1.1, and then increase into the lower reservoir shales and underburden dolomite to 1.1 – 1.4. These trends correlate well with the laboratory measurements of frictional a-b values that define the degree of velocity-strengthening to velocity-weakening in the different gouges across the same lithological units. These results suggest that knowledge of the frictional behaviour of the subsurface prior to operations, derived from mineralogical compositions and laboratory testing on cored material, may help improve our understanding of the potential rate and magnitude of induced seismicity that may occur due to subsurface fluid injection.

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)0,001
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,190 · 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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