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Enregistrement W4220695315 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10601

Quantifying the effects of injection parameters on fault response under spatially homogenous and heterogenous pore-fluid conditions

2022· preprint· en· W4220695315 sur OpenAlexaff
Riddhi Mandal, Semechah K. Y. Lui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced seismicitySlip (aerodynamics)Geothermal gradientGeologyPerturbation (astronomy)Fluid pressureFault (geology)SeismologyPore water pressureVolume (thermodynamics)MechanicsGeotechnical engineeringThermodynamicsPhysicsGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heightened seismic activity due to human activities, such as wastewater injection, carbon storage and geothermal energy production, has been a rising problem in recent years. Various injection parameters and geological conditions have been shown to affect fault behaviour differently when fluid is injected on the faults, although existing observational studies about their effects often show contradictory results. Aseismic slip is also known to affect seismicity, but its exact contribution remains elusive. To address these, we perform numerical modelling to study the effects of various injection parameters on fault slip behaviour. Our fully dynamic fault model is governed by the rate-and-state friction laws and spontaneously resolves all stages of an earthquake cycle and long-term fault slip. Our results show several interesting observations on the role of injection volume and rate: First, the injected volume can advance or delay the next earthquake if no earthquakes are directly triggered during perturbation. Second, if earthquakes are triggered, the number of triggered earthquakes is controlled by the rate at which fluid is injected, while the timings of the triggered earthquakes are controlled by the injected volume. Large triggered earthquakes are usually preceded by smaller precursors. Third, the pore-pressure threshold at which earthquakes are triggered changes depending on the injection parameters. In most cases, it increases with the volume of injected fluid, but in some cases when the injection is slow, it can also depend on the rate of injection. The change with respect to injection rate is not a smooth positive trend, however, as increasing the rate causes aseismic transients to grow stronger and transition into seismic events, thus advancing the triggering time and causing decrease in the threshold pore pressure in the process. Overall, the effects of perturbation do not end as soon as injection stops. Instead, heightened aseismic activities, as well as oscillating earthquake timings and magnitudes occur for multiple seismic cycles after the end of pore-pressure perturbation. We also see large variations in aseismic moment release under different perturbation scenarios and its intricate relationship with the resulted seismicity pattern, which confirms the vital role of aseismic slip in earthquake triggering. Similar to previous studies, we find that energy on the fault is primarily released aseismically. Our results thus far are based on spatially uniform pore-pressure evolution, and we are currently developing models that resemble environments with temporally and spatially heterogeneous pore pressure by coupling the temporal evolution of pore pressure with spatial diffusion. We are also incorporating geologic information of the crustal medium, which will be more fitting for modelling realistic scenarios such as the injection-induced earthquakes in Oklahoma.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
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