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J-GLOBAL ID：202202231038773104   整理番号：22A0737773

メソスケール水圧破砕の時空進化を監視するための三成分加速度計データからの教師なし学習【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised learning from three-component accelerometer data to monitor the spatiotemporal evolution of meso-scale hydraulic fractures

著者 (3件)： Chakravarty Aditya (Harold Vance Department of Petroleum Engineering, College of Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Misra Siddharth (Harold Vance Department of Petroleum Engineering, College of Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Misra Siddharth (Department of Geology and Geophysics, College of Geosciences, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
資料名： International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences  (International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences)
巻： 151  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0230C  ISSN： 1365-1609  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強化地熱システムは,世界のエネルギー需要のかなりのシェアを提供できる。そのような地熱システムの工学実装にはいくつかのハードルが存在する。そのようなハードルの一つは,これらのシステムの水圧刺激によって表面下に発生する破壊ネットワークの正確なモニタリングである。刺激に関連した微小地震活動は,刺激岩石体積を推定するためのイベント震源を位置決めする主要な手段である。震源位置に対する既存の方法は,いくつかのセンサで同時に検出される最大振幅インパルス信号だけに限定される。その結果,測定の大部分(通常~99%)は未使用である。本論文では,教師なし多様体近似とそれに続く3成分加速度計データのクラスタリングを用いて,監視井戸で記録された地震活動を分析した。この方法で,測定した信号の大きな部分を,水圧破壊ネットワークの監視に用いた。Sanford地下研究施設,南ダコタで記録されたEGS Collab実験1微小地震データを解析した。単一の3成分加速度計からのデータを用いて,偏光特性,すなわち,偏光特性。方位角,入射,直線性,および平面性を,教師なし多様体近似のための入力として,次にクラスタ化した。本研究は,投影された3D空間における密度ベースのクラスタが注入点の周りの水圧破砕帯の異なるタイプに対応することを示した。これらのクラスタの時間発展が破壊生成と伝播を追跡するのに使用できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様体 ,  地震活動 ,  ネットワーク ,  *水圧 ,  *加速度計 ,  *教師なし学習 ,  岩石 ,  偏光性 ,  近似法 ,  震源 ,  微小地震 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  *水圧破砕 ,  時間発展

著者キーワード (5件)： 教師なし学習 ,  微小地震モニタリング ,  水圧破砕 ,  誘発地震活動 ,  特徴工学

分類 (2件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H) ,  地熱エネルギー  (LB03040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： メソスケール ,  水圧破砕 ,  時空 ,  進化 ,  加速度計 ,  教師なし学習