Perturbation methods for two special cases of the time‐lapse seismic inverse problem
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Scattering theory, a form of perturbation theory, is a framework from within which time‐lapse seismic reflection methods can be derived and understood. It leads to expressions relating baseline and monitoring data and Earth properties, focusing on differences between these quantities as it does so. The baseline medium is, in the language of scattering theory, the reference medium and the monitoring medium is the perturbed medium. The general scattering relationship between monitoring data, baseline data, and time‐lapse Earth property changes is likely too complex to be tractable. However, there are special cases that can be analysed for physical insight. Two of these cases coincide with recognizable areas of applied reflection seismology: amplitude versus offset modelling/inversion, and imaging. The main result of this paper is a demonstration that time‐lapse difference amplitude versus offset modelling, and time‐lapse difference data imaging, emerge from a single theoretical framework. The time‐lapse amplitude versus offset case is considered first. We constrain the general time‐lapse scattering problem to correspond with a single immobile interface that separates a static overburden from a target medium whose properties undergo time‐lapse changes. The scattering solutions contain difference‐amplitude versus offset expressions that (although presently acoustic) resemble the expressions of Landro ( ). In addition, however, they contain non‐linear corrective terms whose importance becomes significant as the contrasts across the interface grow. The difference‐amplitude versus offset case is exemplified with two parameter acoustic (bulk modulus and density) and anacoustic (P‐wave velocity and quality factor Q) examples. The time‐lapse difference data imaging case is considered next. Instead of constraining the structure of the Earth volume as in the amplitude versus offset case, we instead make a small‐contrast assumption, namely that the time‐lapse variations are small enough that we may disregard contributions from beyond first order. An initial analysis, in which the case of a single mobile boundary is examined in 1D, justifies the use of a particular imaging algorithm applied directly to difference data shot records. This algorithm, a least‐squares, shot‐profile imaging method, is additionally capable of supporting a range of regularization techniques. Synthetic examples verify the applicability of linearized imaging methods of the difference image formation under ideal conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».