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Enregistrement W4415184650 · doi:10.1016/j.enggeo.2025.108421

Applicability of ultrasonic measurements to monitor and forecast stress change in subsurface storage applications

2025· article· en· W4415184650 sur OpenAlex
Debanjan Chandra, Lujain Alghannam, Auke Barnhoorn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEngineering Geology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlpha Cancer TechnologiesEuropean CommissionRijksdienst voor Ondernemend Nederland
Mots-clésUltrasonic sensorSonic loggingGeomechanicsStress (linguistics)Geothermal gradientAmplitudeSubmarine pipelinePassive seismicPorosityCaprock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global expansion of subsurface CO₂ and hydrogen storage, alongside geothermal energy development, offers promising pathways for gigaton-scale CO₂ abatement. However, fluid injections and associated thermal effects can significantly alter reservoir stress states, risking fault reactivation and compromising caprock integrity. Direct stress measurements in the subsurface remain technically challenging, particularly beyond the near-wellbore zone. This study investigates how stress-induced changes in ultrasonic P- and S-wave velocities and amplitudes can serve as early indicators of irreversible rock deformation. Using triaxial cyclic and failure experiments on core samples from offshore Netherlands (depths: 3.1–4.2 km; porosity: 8–23 %), we demonstrate that wave velocities and amplitudes increase with axial loading in the elastic regime but decline progressively following crack initiation—well before mechanical failure. This trend reversal provides a reliable sonic precursor to failure. We propose a field-applicable traffic-light monitoring framework using sonic parameters to infer stress changes during injection operations. The observed inverse relationships between porosity and both mechanical strength and sonic velocity, along with the porosity-dependent velocity enhancement under confinement, present a novel opportunity to develop constitutive geomechanical models directly from reservoir sonic logs. This work advances non-invasive stress monitoring approaches and provides engineering geologists with robust tools to improve safety and predictability in subsurface energy storage projects. Moreover, such techniques can also be translated to integrity monitoring for underground mines and engineered structures. • Sonic velocity shifts reveal early signs of rock damage before mechanical failure. • Sonic attributes drop post-yield point forecasting risks during fluid injection. • A crack density model is proposed, utilizing sonic log to assess reservoir condition. • A traffic-light framework proposed, ensuring safe fluid injections by flagging stress shifts. • Findings improve stress monitoring tools for energy storage and engineering safety.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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