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Enregistrement W4254837538 · doi:10.1190/segam2019-w6-03.1

Focal-time estimation: A new method for stratigraphic depth control of induced seismicity

2019· article· en· W4254837538 sur OpenAlexaffabout
Ronald Weir, Andrew Poulin, Nadine Igonin, David W. Eaton, Larry Lines, Don Lawton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced seismicityMicroseismHypocenterSeismologyGeologyOffset (computer science)GeodesyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this presentation we describe a novel method for focal-depth determination of induced seismic events. Our approach involves joint interpretation of microseismic and induced-seismicity waveform observations along with multicomponent surface seismic data. The method operates using parallel workflows for processing induced-seismicity data and P-P and P-S data. The output is a set of calibrated P-P times for the microseismic events, which thereby enables the events to be co-rendered and visualized with the seismic data, thus providing stratigraphic control on source locations. The method requires Vp and Vs time-depth control from coincident multicomponent seismic data and is achieved by registration of P-P and P-S reflections from equivalent horizons. Hypocenter vertical locations are initially expressed as the zero-offset focal time (2-way P-P reflection time) and then converted to depth by leveraging methods available for time-depth conversion of the surface seismic data, as well as well ties using synthetic seismograms. Application of this method requires high-quality P- and S-wave picks for microseismic events, which are extrapolated to zero offset. This approach avoids the necessity to build and calibrate a 3-D velocity model for hypocenter location, nor determination of accurate absolute origin times. This method also implicitly accounts for factors that are often ill-constrained for most velocity models, e.g. velocity anisotropy, since these factors similarly affect both the induced seismicity and the 3-D seismic travel times. We apply our new method to an induced seismicity dataset with events up to ML3.6, recorded using a shallow-well monitoring array in Alberta, Canada. Reconciling the seismic processing datum with the microseismic datum was found to be a critical, but not insurmountable, challenge. The inferred focal depths place most induced events at, or above, the treatment depth.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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