Earthquake Iso‐Nuisance and Iso‐Damage Mapping for Alberta: Applications for Choosing Magnitude Thresholds to Manage Induced Seismicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We generate earthquake iso‐nuisance and iso‐damage maps for Alberta. These maps show the spatial distribution of earthquake magnitude required to reach a specific level of nuisance and damage, considering human exposure and surficial geological conditions. We rely on population distribution for the human exposure factor while utilizing Vs30 derived from surficial geological modeling to approximate site amplification effects. By including the trailing seismicity factor, the iso‐nuisance and iso‐damage maps provide the base for the Magnitude Threshold for Acceptable Seismicity maps, which can set a guideline for the upper magnitude boundary, or largest magnitude event permissible, related to industrial activities causing seismicity. The trailing seismicity factor refers to the subsequent seismicity after a substantial change or end of the seismogenic operations; for instance, the cessation of seismogenic hydraulic fracturing activities under a traffic light protocol after a magnitude threshold event (red‐light event). Considering variations in the trailing seismicity factor, we derive different Magnitude Threshold for Acceptable Seismicity maps for various injection‐induced activities, including hydraulic fracturing and fluid disposal activities. Extended versions of the Magnitude Threshold for Acceptable Seismicity maps could allow for safety factors pertinent to critical infrastructure in a particular area, incorporating other factors beyond the population distribution and warranting a different tolerance level. These maps help to define the magnitude threshold from induced seismicity, maintaining the same tolerance levels throughout a region. Thus, they can be highly beneficial in managing current and future cases of induced seismicity related to the energy sector.
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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 | 0,001 | 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 ».