Generalized Nearest-Neighbor Distance and Hawkes Point Process Modeling Applied to Mining-Induced Seismicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modeling seismic activity rates and clustering plays an important role in studies of induced seismicity associated with mining and other resource extraction operations. This is critical for understanding the physical and statistical characteristics of seismicity and assessing the associated hazard. In this work, we introduce the generalization of the nearest-neighbor distance (NND) method by incorporating an arbitrary distribution function for the frequency–magnitude statistics of seismic events. Operating within a rescaled hyperspace that includes spatial, temporal, and magnitude domains, the NND method provides an effective framework for examining seismic clustering. By integrating a mixture of the two tapered Pareto distributions, the generalized NND approach accommodates deviations from standard frequency–magnitude scaling when studying the clustering properties of seismicity. In addition, the application of the temporal Hawkes process to model the mining seismicity rate reveals that the seismicity is primarily driven by external factors and lacks pronounced interevent triggering. A case study from a potash mine in Saskatchewan is presented to illustrate the application of the generalized NND method and the Hawkes process to estimate the clustering properties and occurrence rates of induced microseismicity. The implications of observed temporal variations and clustering behavior are discussed, providing insights into the nature of induced seismicity within mining environments.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».