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Enregistrement W4415983077 · doi:10.3997/2214-4609.202585001

Site-Specific Seismic Challenges in the Early-Stages of a Bioenergy with CCS Project in Saskatchewan, Canada

2025· article· W4415983077 sur OpenAlexaboutno aff
Lee Hunt, E. Street, Graham Hack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon capture and storage (timeline)ErosionQuality (philosophy)Data qualityProduction (economics)Focus (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We present a case study of the early stages of the storage development of an onshore Bioenergy with Carbon Capture and Storage project in Saskatchewan, Canada. The focus is on how 2D seismic is used to help determine the project’s suitability, siting, risk management, and Initial Characterization. We highlight the intersection of site specificity, economics and data availability. The project is locally unique due to its modest scale, proximity to sedimentary provenance in the storage complex— the Deadwood formation—its shallow depth and paucity of both wells and modern log data, including a complete lack of sonic logs. These site-specific issues increased the need for seismic imaging, while at the same time creating challenges for an accurate seismic interpretation. The lack of sonic logs was an exigent problem, necessitating the creation of an ad-hoc method for creating pseudosonic and pseudo-synthetic seismic and seismic models. The method was more successful than expected and resulted in synthetic models of sufficient quality to inform the location and magnitude of erosion of the DDWD seal section on the 2D seismic. In turn, this led to the critical decision to relocate the site and optimized subsequent efforts in the Initial Characterization stage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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