Microseismic event analysis using multi-technology sensors at the Quest CCS site
Notice bibliographique
Résumé
Microseismic monitoring plays a crucial role in assessing the effectiveness and integrity of Carbon Capture and Storage (CCS) projects. By the detection of microearthquakes we can gain real-time insights into the pressure and stress perturbation due to injection operations, aiding in the detection of potential leakage and ensuring the long-term viability of carbon sequestration efforts.At the Quest CCS site in Alberta, Canada, CO2 injection into a 2 km depth saline reservoir is ongoing since 2015 at a rate of one million tonnes per year.  Several hundreds of small-magnitude seismic events have been located in the Precambrian basement below the reservoir.  A spatio-temporal analysis of seismicity reveals clustered as well as more diffuse distributions of events.  At the Quest site various microseismic monitoring technologies are in place including a downhole 8-level 3-component geophone string, temporary surface nodes arranged in mini-arrays, and downhole optical distributed acoustic sensing (DAS) fiber. The site offers an ideal opportunity to compare and combine the different setups with respect to event detection thresholds and location uncertainties. We demonstrate the importance of advanced signal and array processing techniques and highlight the advantages and disadvantages of different sensor technologies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».