Joint microseismic moment-tensor inversion and location using P- and S-wave diffraction stacking
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Microseismic location methods based on diffraction stacking, which does not require arrival picking, can yield accurate and reliable source locations for data with a low signal-to-noise ratio. However, due to the complex radiation pattern from a rupturing source, variation in the waveform polarities brings challenges to diffraction stacking-based methods. The current implementations of joint source mechanism inversion and location methods that only use compressional wave (P-wave) amplitudes have limitations in noise resistance and location accuracy. To mitigate those issues, we have developed a new method for joint microseismic moment-tensor inversion and event location using diffraction stacking with P- and S-waves amplitudes, both of which are used to invert for the moment tensor of a microseismic event; then, the inverted moment tensor is used to correct the waveform polarity changes before stacking. In addition, to expedite the large amount of calculations required for moment-tensor inversion at each potential source position and origin time, we develop an optimized grid search scheme and implement the algorithm with GPUs. Our location method does not require manual picking of the first arrivals, and it can automatically detect and locate microseismic events from continuous data. We first validated the method with two synthetic examples, and then we apply it to a surface monitoring data set for hydraulic fracturing at a shale gas well pad in the southern Sichuan Basin, China, where billions of cubic meters of shale gas are being produced annually. The locations of the microseismic events are nicely correlated with the fracturing stages, and the determined source mechanisms are also consistent with the expected fracture growth. Our method is feasible for microseismic surface monitoring with dense nodal arrays and can provide important information for fracture growth and regional stress characterization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».