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Enregistrement W7047745949

Forecasting seismic activity induced from hydraulic fracturing
\noperations

2020· dissertation· en· W7047745949 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueORCA Online Research @Cardiff (Cardiff University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismHydraulic fracturingFracture (geology)Natural gasProbabilistic logicNatural (archaeology)Event (particle physics)Current (fluid)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world transitions towards a carbon-neutral economy in order to meet the Paris
\nclimate change accords, many countries are utilising natural gas as a transition fuel
\nwhile the renewable energy sector continues to develop. As part of this transition
\nin the UK, it is the intent that the use of domestic natural gas, including gas from
\nunconventional reservoirs such as shale, is fully realised. The extraction of natural
\ngas from shale is not without environmental risk and seismic events induced by the
\nhydraulic fracturing process are cited as the reason for the current suspension of
\nhydraulic fracture operations in the UK. The reactive control approach, of which
\nthe ‘traffic light system’ procedures are part of, is the most widely used method to
\nforecast seismic events. This ties the likelihood of a seismic event occurring to a
\nsingle seismological derived parameter. There have been challenges in this approach,
\nand newly developed probabilistic forecasting methods that are capable of predicting
\nseismic events likely to occur in the future are still in development and yet to be
\nthe primary decision making system to control the injection schedule. The primary
\nobjective of this thesis was to research forecasting approaches that alleviates the
\ndisadvantages posed by these current methods. A software system was developed
\nbased on relating a forecasting model to real-time changes in the fracture network
\nfrom the two causes of induced seismicity; an increase in pore-pressure re-activating
\nfault lines and the transfer of stress from other seismic events. This software system
\nanalyses microseismic records using four geophysical signal analysis methods which
\nwhen combined produces two maps updated in real-time; a fracture map highlighting
\nhydraulic connections and a Coulomb stress change map. To verify the software
\nsystem, the causes of a magnitude 3.9 earthquake on the 12 January 2016 from a
\nshale gas production well in Fox Creek, Canada were retrospectively investigated
\nand the usage of the system to forecast seismic events evaluated. The fracture map
\ngenerated from the microseismic records indicated a hydraulic connection between
\nstage 23 of the hydraulic fracture process and a legacy fault line. The input of
\nfracture fluid increased the pore-pressure on the fault line, ultimately causing slip
\nand the magnitude 3.9 earthquake. There was no evidence to show that static stress
\ntransfer from other seismic events in the area was affecting the triggering process. The
\nforecast model was validated by comparing the fracture maps in the time leading up to
\n12 January event to the forecast model. Although numerous events were positioned to
\nbe part of a transition between the hydraulic tensile fractures to the fault line, it was
\nnot possible to analyse these events due to the low signal to noise ratio and therefore
\nnot viable to fully validate the forecast model with this case study. Further research
\nwith different case studies where the acquisition geometry is closer to the events is
\nrecommended to fully validate the forecast model before field implementation.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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