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Enregistrement W4225424851 · doi:10.3389/feart.2022.894549

Spatiotemporal Clustering of Seismicity in the Kiskatinaw Seismic Monitoring and Mitigation Area

2022· article· en· W4225424851 sur OpenAlexafffundabout
Omid Khajehdehi, David W. Eaton, Jörn Davidsen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMicroseismic Industry ConsortiumCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésInduced seismicityAftershockGeologySeismologyHydraulic fracturingCluster analysisFault (geology)MicroseismGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induced seismicity has become a concern for industry and nearby residents. Fluid-induced earthquakes are a side effect of industrial operations such as hydraulic fracturing, where high-pressure fluids are pumped into the Earth’s crust to increase hydrocarbon flow to a well from petroleum-bearing rock formations. Previous studies on fluid-induced seismicity showed the existence of spatiotemporal clustering and aftershock activity. Here, we study seismic catalogs from the Kiskatinaw Seismic Monitoring and Mitigation Area (KSMMA), British Columbia, Canada to investigate spatiotemporal clustering and determine the aftershock activity due to secondary triggering mechanisms such as static and dynamic stress changes arising from preceding seismic events. Our analysis is based on modern tools of statistical seismology such as the Bi-test and triggering analysis. We find significant aftershock triggering and spatiotemporal clustering across the KSMMA but with large spatial variations, which might be indicative of pre-existing stresses and fault systems. In particular, aftershock triggering is characterized by rapidly decaying spatial distributions of aftershocks beyond the mainshock rupture area and by a strong dominance of small but frequent triggers, consistent with that observed for hydraulic fracturing and saltwater disposal elsewhere.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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