Seismic absorption estimation and compensation
Notice bibliographique
Résumé
As seismic waves travel through the earth, the visco-elasticity of the earth's medium will cause energy dissipation and waveform distortion. This phenomenon is referred to as seismic absorption or attenuation. The absorptive property of a medium can be described by a quality factor Q, which determines the energy decay and a velocity dispersion relationship. Four new ideas have been developed in this thesis to deal with the estimation and application of seismic absorption. By assuming that the amplitude spectrum of a seismic wavelet may be modeled by that of a Ricker wavelet, an analytical relation has been derived to estimate a quality factor from the seismic data peak frequency variation with time. This relation plays a central role in quality factor estimation problems. To estimate interval Q for reservoir description, a method called reflectivity guided seismic attenuation analysis is proposed. This method first estimates peak frequencies at a common midpoint location, then correlates the peak frequency with sparsely-distributed reflectivities, and finally calculates Q values from the peak frequencies at the reflectivity locations. The peak frequency is estimated from the prestack CMP gather using peak frequency variation with offset analysis which is similar to amplitude variation with offset analysis in implementation. The estimated Q section has the same layer boundaries of the acoustic impedance or other layer properties. Therefore, the seismic attenuation property obtained with the guide of reflectivity is easy to interpret for the purpose of reservoir description. To overcome the instability problem of conventional inverse Q filtering, Q compensation is formulated as a least-squares (LS) inverse problem based on statistical theory. The matrix of forward modeling is composed of time-variant wavelets. The LS de-absorption is solved by an iterative non-parametric approach. To compensate for absorption in migrated seismic sections, a refocusing technique is developed using non-stationary multi-dimensional deconvolution. A numerical method is introduced to calculate the blurring function in layered media, and a least squares inverse scheme is used to remove the blurring effect in order to refocus the migrated image. This refocusing process can be used as an alternative to regular migration with absorption compensation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».