Microseismic event locations and source mechanisms using dominant guided waves recorded in an underground potash mine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Microseismic event locations and moment tensors (MT) in underground mines can provide insights into the subsurface deformation and current state of stress. However, reliable estimation of these source parameters is rather challenging due to high-frequency waveforms and a low signal-to-noise ratio for negative magnitude events. We study microseismicity in an underground potash mine in Saskatchewan, Canada, recorded between 1 March and 30 June 2021, by a network of broadband seismometers. The active mining is carried out in low-velocity evaporites at depths of approximately 1 km below the ground level. The theoretical dispersion curves show that guided waves in the form of leaky P and P-SV/SH normal modes can exist in a 1D velocity model representing mine geology. These guided waves are detected as high-energy dispersive arrivals on the seismograms recorded at the underground receivers. We locate the events using the arrival times of the guided waves and their mean group velocities. Most (approximately 80%) of the detected events cluster around the mine layout between depths of 0.95 to 1.05 km. Next, we compute MT for 92 events using waveforms of guided phases. The MT show nondouble-couple components with only 28 events having double-couple percentages greater than 50%. These events occur near mined-out cavities with source mechanisms corresponding to the layer delamination in the roof and floor or pillar yield related to the closure of cavities. No abnormal microseismicity is detected away from the mine levels in the more competent carbonate rocks above or below the evaporite formations. Thus, guided waves enable the detection of microseismic events up to large distances and can provide high-resolution event locations and MT inversion. These can be interpreted in the context of local geology and mining activities to identify the dominant factors affecting microseismicity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».