A synthetical geoengineering approach to evaluate the largest hydraulic fracturing-induced earthquake in the East Shale Basin, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
On 2019-03-04, the largest induced earthquake (ML4.18) occurred in the East Shale Basin, Alberta, and the underlying physical mechanisms have not been fully understood. This paper proposes a synthetical geoengineering methodology to comprehensively characterize this earthquake caused by hydraulic fracturing. Based on 3D structural, petrophysical, and geomechanical models, an unconventional fracture model is constructed by considering the stress shadow between adjacent hydraulic fractures and the interactions between hydraulic and natural fractures. Coupled poroelastic simulations are conducted to reveal the triggering mechanisms of induced seismicity. It is found that four vertical basement-rooted faults were identified via focal mechanisms analysis. The brittleness index (BI) along two horizontal wells has a high magnitude (BI > 0.5), indicating the potential susceptibility of rock brittleness. Due to the presence of overpressure, pre-existing faults in the Duvernay Formation are highly susceptible to fault reactivation. The occurrence of the earthquake clusters has been attributed to the fracturing fluid injection during the west 38th-39th stage and east 38th stage completions. Rock brittleness, formation overpressure, and large fracturing job size account for the nucleation of earthquake clusters, and unconventional natural-hydraulic fracture networks provide fluid flow pathways to cause fault reactivation. This workflow can be used to mitigate potential seismic risks in unconventional reservoirs in other fields.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».