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Enregistrement W6884640877 · doi:10.11575/prism/40761

Full waveform inversion for CO2 monitoring: a feasibility study at the CMC Newell County facility

2023· other· en· W6884640877 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)WaveformSeismic inversionHigh resolutionSeismic surveyCarbon sequestration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon capture and storage stands out as a method to aid in mitigating the effects associated with the anthropogenic emissions of carbon dioxide (CO2). However, to adopt this technology, an understanding of the monitoring methods that aid to ensure the accuracy, conformance, and containment of the injecting fluid in the subsurface must be refined. The Carbon Management Canada Newell County facility in southern Alberta simulates a controlled leakage of CO2 from a deeper injection target as an alternative to assess geophysical and geochemical methods in their capacity to monitor the development of a CO2 plume. Seismic monitoring of CO2 encompasses stages of acquisition, processing, and inversion. This thesis deals with the last part through full waveform inversion (FWI) by examining an acoustic and elastic wave propagation for three stages of CO2 injection using vertical seismic profiles (VSP). VSP are among the seismic acquisition surveys assessed at the study site. These are attractive for seismic inversion due to their high signal-to-noise ratio, preservation of frequency content, and fixed acquisition. The simulated acoustic experiments examined in this thesis set expectations about the resolution of velocity structures. While, the elastic experiments simulate complexities that are closer to those expected in the subsurface, providing a better view of the challenges of multi-parameter FWI for the study site. To mitigate the latter, I suggest implementing a sequential approach for multi-parameter cases and conditioning the inversion utilizing prior information. This constraint was assessed through the model-fitting and the data-fitting term of the objective function for FWI. Overall, inverted results demonstrate reliable P-wave and S-wave velocity structures but generally poor density models. Although the geometry of the CO2 effects was imaged with relative accuracy in the neighbouring areas to the injection well in most examples, with increasing offset, this became more challenging, especially for S-wave velocity and density. Approximately 50% to 70% of the expected variation of P-wave velocity was reconstructed between stages, and about 50% of the S-wave variation was also estimated in the best-case scenarios.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
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