Monitoring CO<sub>2</sub> Injection at the CaMI Field Research Station Using Microseismic Noise Sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring subsurface velocity variations due to industrial activities using passive seismic imaging techniques has gained popularity in recent years. In this study, we examine the spatiotemporal variations of persistent, non‐ambient seismic noise during CO 2 sequestration at the Containment and Monitoring Institute Field Research Station near Brooks, Alberta, Canada. Based on the temporal migration and power spectral density (PSD) analysis of continuous seismic records from both a dense geophone array and “X”‐shaped geophone lines operated from June to August 2019, we detect two non‐ambient local noise sources correlated with the local industrial activities during the two months: a dominant noise source (1–5 Hz) southeast of the study region and a slightly weaker noise source in the higher frequency range (5–15 Hz) around the injection well. The former noise source overlaps with the operations near a submersible disposal pump. The substantial diurnal variations in noise levels in PSD as a function of time of day, month and location are further evidence of these two noise sources. We propose that the persistent noise source around the injection well originated from the subsurface microtremors caused by the coupled interaction between the injected CO 2 fluid and formation rocks. The proposed methods based on passive microseismic noise offer a potentially valuable strategy for long‐term evaluation of the safety of CO 2 sequestration, which can be extended to future integrity monitoring of underground energy storage.
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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 | 0,005 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».