The signature of shear-wave splitting: Theory and observations on heavy oil data
Notice bibliographique
Résumé
The use of shear-wave splitting analysis as a tool for fracture analysis is well established. In this article, we discuss the analysis of shear-wave splitting in a relatively new context—shallow heavy oil plays where we believe stress is the dominant cause of the shear-wave splitting, rather than macroscale fracturing. There is clear laboratory evidence in the literature for shear-wave splitting caused by differential stress, which we believe supports this viewpoint. We are particularly interested in the use of shear-wave splitting technology for monitoring reservoir stress changes which correlate with thermal production for heavy oil reservoirs. This article also takes a fresh look at some well-established characteristics of split shear waves as they appear in wide-azimuth multicomponent data, and in particular the relative merits of the radial and transverse amplitude signatures. We describe a recently developed method, which combines both radial and transverse analysis to improve the effective azimuthal coverage. This approach is beneficial when the survey has been coarsely acquired, as we demonstrate on a heavy oil example. The article concludes with a case study at Kerrobert, a reservoir in the Canadian heavy oil region where thermal recovery methods are in use, and where shear-wave splitting is being utilized to help characterize the resulting stress changes in the reservoir.
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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 | 0,002 | 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 ».