Characteristics of microseismicity in the Kiskatinaw area, northeastern British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Since the early 2000s, lots of induced earthquakes have occurred due to fluid-injection during the development of unconventional resources at the Kiskatinaw Seismic Monitoring and Mitigation Area (KSMMA) located in northeastern British Columbia, Canada. The spatial-temporal distribution of microearthquakes induced by fluid-injection are important to understand the characteristics of crack and movement of fluid. Also, to mitigate earthquake disasters, it is essential to continuously monitor microearthquakes in fluid-injection areas. We used the seismic data recorded at the EON-ROSE seismic network, which is a dense seismic network consisting of 16 broadband seismic stations, and GSC-BCOGC seismic network to analyze the characteristics of microseismicity of the KSMMA in 2020. We detected the seismic signal (P- and S-wave) using the automatic seismic phase detection method, which is based on the short-term-average to long-term-average ratio (STA/LTA) and kurtosis. And then, we associated the seismic phase arrival data to combine to earthquakes from the automatic seismic phase association method using the temporal distribution of the detected signals and the spatial distribution of the seismic stations used. The hypocenter parameters of associated earthquakes were determined with the HYPOINVERSE location algorithm and the existing 1-D velocity model of KSMMA. The epicenter distributions of the detected earthquakes are concentrated in the area known as active fluid-injection, and the focal depths are also distributed at about 2 km. We analyzed the seismicity by dividing it with three periods based on COVID-19 lockdown and confirmed the low-seismicity of the lockdown period, which is consistent with the result of the independent study performed at the region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».