Electrical and electromagnetic responses over steel-cased wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrical and electromagnetic (EM) methods can be diagnostic geophysical imaging tools for monitoring applications, such as carbon capture and storage or hydraulic fracturing. In these settings, it is common that steel-cased wells and other steel infrastructure are present. Grounded source methods, which use electrodes to inject current into the earth, are of interest for casing integrity and monitoring applications. Electrostatic, or direct current (DC) resistivity, experiments form the basis of our understanding of the physics of grounded source experiments in terms of charges, currents, and electric fields. Steel-cased wells are highly conductive, and although their presence makes numerical modeling more challenging, they can help targets of interest be detected because they channel charges and currents to depth. Time-domain EM experiments use a time-varying transmitter current. Understanding the EM response requires that we consider both galvanic, or DC, currents as well as image currents that are induced in the subsurface. As compared to DC experiments, the physics of EM is more complex because of the multiple current systems as well as the need to consider magnetic permeability of steel-cased wells. However, EM experiments have the advantage that they can provide a large data set that is sensitive to a target of interest. Ultimately, this will increase the potential for being able to extract information about the target.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».