Integrating Passive and Active Seismic Methods in Sparse Monitoring Networks Using SADAR Arrays
Notice bibliographique
Résumé
Summary For geologic carbon storage (GCS) to reach full commercial capabilities, reoccurring measurement monitoring, and verification (MMV) operations need to be optimized. Co-locating multiphysics MMV capabilities within a sparse network will lower the MMV footprint and reduce redundant infrastructure providing cost savings. Integrating permanent passive seismic arrays for microseismic monitoring and active seismic surveys advances these goals. The passive network of four SADAR compact volumetric phased arrays monitoring seismicity at the Newell County Field Research Station has recently been demonstrated for active-source imaging with the objective of integrating seismic monitoring capabilities. Routinely performed VSP surveys are suitable for generating optimum-offset images using the individual SADAR phased arrays. Coherent processing of the SADAR array data provides signal enhancements that benefit both passive seismic monitoring and active-source seismic reflection functions, improving results for both over networks of single-sensors. Integrating active-source seismic acquisition with the SADAR network passive monitoring infrastructure allows for frequent conformance and containment verification at GCS projects, thereby providing early warning of anomalies. The integrated seismic system will also provide a common foundation for including other technologies into multiphysics monitoring nodes
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».