How Induced Earthquakes Respond to Pre‐Existing Fractures and Hydraulic Fracturing Operations? A Case Study in South China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing in shale gas production can induce felt earthquakes, making it crucial to understand and mitigate induced earthquakes. The Cen'gong shale gas block in South China offers extensive data—3D seismic, geological structure, microseismic data, and detailed stimulation operations—allowing a comprehensive investigation into induced earthquakes by hydraulic fracturing. Using a dense temporary seismic array and deep‐learning workflows, we build a high precision earthquake catalog and determine their focal mechanisms. Pre‐existing fractures are identified through the Ant Tracking attribute derived from the 3D seismic data. We analyze the distribution, frequency, magnitude, and focal mechanisms of induced earthquakes, compare them spatially with the distribution of the pre‐existing fractures, and track their temporal changes during and after hydraulic fracturing. Most induced earthquakes occurred along pre‐existing fractures, exhibiting relatively larger magnitudes and persistent trailing seismicity. The number of trailing seismicity is proportional to the response time of stimulation earthquakes. The focal mechanism solutions suggest that the rupture mechanism of the trailing seismicity remained unchanged. By analyzing four clusters of earthquakes, we found that in two of these clusters, the induced earthquakes initiated from the far side of the fractures, then linearly migrated along the pre‐existing fractures. This directional migration pattern is explained by stress rotation along the fractures. Our analysis suggests that both pre‐existing fractures and stimulation operations significantly influence induced earthquake occurrences. Therefore, this work may enhance our understanding of pre‐existing fractures, and optimizing stimulation operations can mitigate earthquake hazards in shale gas production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».