Estimating Injection-Induced Vp Changes using Cross-Well Seismic Full-Waveform Inversion at the Aquistore CO2 Storage Site, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Summary Carbon capture and storage (CCS) is accepted as an important means of reducing carbon dioxide (CO2) release into the atmosphere. Different time-lapse seismic imaging methods with various resolutions can track the extent of the CO2 plume. Full-waveform inversion (FWI) of seismic data provides high-resolution seismic velocity models. Although time-lapse full-waveform inversion (TL-FWI) has shown potential for monitoring the subsurface, it is more complex than classic FWI. This is because the time-lapse changes are usually limited in terms of extent and magnitude. There are also different sources of non-repeatability (NR) between the baseline (BL) and monitor acquisitions. In this study, we apply TL-FWI to crosswell seismic data acquired at the Aquistore site in Saskatchewan, Canada, after the injection of more than 390,000 tonnes of CO2. The objective of this study is to analyze the efficiency of TL-FWI for detecting velocity variations due to the injected CO2. While there are different sources of NR in this study, the employed technique can identify the injection zones. This shows the potential of FWI for estimating the velocity changes at this site.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».