Time‐frequency attribute of seismic data using continuous wavelet transform
Notice bibliographique
Résumé
PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2003Time‐frequency attribute of seismic data using continuous wavelet transformAuthors: Satish K. SinhaPartha S. RouthPhil D. AnnoJohn P. CastagnaSatish K. SinhaSchool of Geology and Geophysics, University of Oklahoma, Norman, OK, Partha S. RouthDept. of Geosciences, Boise State University, Boise, ID, Phil D. AnnoSeismic Imaging and Prediction, ConocoPhillips., Houston, TX, and John P. CastagnaInst. of Exploration and Development Geosciences, University of Oklahoma, Norman, OKhttps://doi.org/10.1190/1.1817573 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1817573FiguresReferencesRelatedDetailsCited ByEnhancing geological features delineation by combining a relative geological time model with the matching pursuit spectral decompositionFabien Cubizolle, Benjamin Durot, and Lory Evano15 August 2022Improved W-Transform Incorporating Fast Matching Pursuit DecompositionIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 19Lithologic Reservoir Prediction Using Relative Energy Change Rate31 January 2020 | Arabian Journal for Science and Engineering, Vol. 45, No. 6Wavelet-domain reverse time migration image enhancement using inversion-based imaging conditionHong Liang and Houzhu Zhang12 August 2019 | GEOPHYSICS, Vol. 84, No. 5Broadband technology; history and remaining challenges from an end-user perspectiveJoseph M. Reilly19 August 2015High frequency recovery via spectral match between surface seismic and crosswell seismic dataXiaolong Zhao, Guochen Wu, Xingyao Yin, and Danping Cao19 August 2013Spectral decomposition for mapping old oil sand channel, Alberta, CanadaMohammed Farfour and Wang Jung Yoon29 October 2012Spectral-decomposition response to reservoir fluids from a deepwater West Africa reservoirGanglin Chen, Gianni Matteucci, Bill Fahmy, and Chris Finn24 October 2008 | GEOPHYSICS, Vol. 73, No. 66. Spectral Decomposition and Wavelet Transforms21 March 2012Scale attributes from continuous wavelet transformSatish K. Sinha, Partha S. Routh, Phil D. Anno, and John P. Castagna7 December 2005Matching pursuit decomposition using Morlet waveletsJianlei Liu and Kurt J. Marfurt7 December 2005 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2003ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2003 Pages: 2452 publication data© 2003 Copyright © 2003 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished: 03 Jan 2005 CITATION INFORMATION Satish K. Sinha, Partha S. Routh, Phil D. Anno, and John P. Castagna, (2003), "Time‐frequency attribute of seismic data using continuous wavelet transform," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 1481-1484. https://doi.org/10.1190/1.1817573 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».