Application of Kalman Filtering Techniques for Microseismic Event Detection
Notice bibliographique
Résumé
Microseismic monitoring systems are generally installed in areas of induced seismicity caused by human activity. Induced seismicity results from changes in the state of stress which may occur as a result of excavation within the rock mass in mining (i.e., rockbursts), and changes in hydrostatic pressures and rock temperatures (e.g., during fluid injection or extraction) in oil exploitation, dam construction or fluid disposal. Microseismic monitoring systems determine event locations and important source parameters such as attenuation, seismic moment, source radius, static stress drop, peak particle velocity and seismic energy. An essential part of the operation of a microseismic monitoring system is the reliable detection of microseismic events. In the absence of reliable, automated picking techniques, operators rely upon manual picking. This is time-consuming, costly and, in the presence of background noise, very prone to error. The techniques described in this paper not only permit the reliable identification of events in cluttered signal environments they have also enabled the authors to develop reliable automated event picking procedures. This opens the way to use microseismic monitoring as a cost-effective production/operations procedure. It has been the experience of the authors that in certain noisy environments, the seismic monitoring system may trigger on and subsequently acquire substantial quantities of erroneous data, due to the high energy content of the ambient noise. Digital filtering techniques need to be applied on the microseismic data so that the ambient noise is removed and event detection simplified. The monitoring of seismic acoustic emissions is a continuous, real-time process and it is desirable to implement digital filters which can also be designed in the time domain and in real-time such as the Kalman Filter. This paper presents a real-time Kalman Filter which removes the statistically describable background noise from the recorded seismic traces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».