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Enregistrement W4408063445 · doi:10.1016/j.jrmge.2024.11.060

Hydro-shearing and traffic light protocols in mitigating seismic risks: A fully-coupled poroelastic boundary integral modeling approach

2025· article· en· W4408063445 sur OpenAlexaff
Mohammad Sabah, Hannes Hofmann, Ali Yaghoubi, Yaser Arjmand, Maurice B. Dusseault

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHelmholtz Association
Mots-clésPoromechanicsShearing (physics)GeologyGeotechnical engineeringEnvironmental scienceMechanicsPhysicsPorous medium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In low-permeability geothermal reservoirs, hydro-shearing of pre-existing natural fractures plays a crucial role in improving connectivity between injection and production wells, thereby enhancing heat extraction efficiency. This process increases fracture conductivity through dilation caused by injection-induced slip; however, it also carries the risk of inducing seismic events, posing significant challenges for geothermal operations. This study employs a coupled hydro-mechanical numerical model based on the boundary element method to simulate hydro-shearing under two distinct fluid injection scenarios: (1) monotonic injection and (2) cyclic injection regulated by a traffic light system (TLS). The model assesses the effectiveness of these injection regimes in enhancing fracture conductivity while mitigating seismic hazards . Results indicate that monotonic injection frequently triggers a cascade of seismic events, disrupting pressure and stress distributions on nearby faults and resulting in complex seismic and aseismic interactions. In contrast, TLS-regulated cyclic injection, when carefully managed, promotes stable slip behavior and improves fracture conductivity. This approach proves particularly effective over extended durations during the simultaneous stimulation of two parallel faults. However, in multi-stage stimulation scenarios—where natural fractures are stimulated sequentially—TLS-based cyclic injection, while more efficient at enhancing conductivity, may increase seismicity risk with prolonged application, thereby limiting its safe operational window.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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