Increasing the Efficiency of Seismic Data Acquisition via Compressive Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Optimal selection of locations for sensors in a seismic survey has been a long-standing issue for geophysicists. If we could sample the earth at two points per wavelength or better in all dimensions according to Nyquist sampling theory, design would not be an issue. The reality of limited access and funding requires us to make do with orders of magnitude fewer sampling points than Nyquist theory would dictate. The field of Compressive Sensing (CS) provides a new theory for non-uniform sampling that allows for using significantly fewer sensors than current practice in seismic exploration. We describe the application of CS concepts to seismic survey design. We refer to our method as Non-Uniform Optimal Sampling, or NUOS. This method differs from earlier work on the application of CS to seismic acquisition in that an optimization loop is used to determine the locations of sources and receivers for a non-uniform design, rather than relying solely on decimation, jittering, or randomization. Optimization can also be applied to the problem of simultaneous shooting. As an extension of the NUOS methodology, we design shooting patterns for simultaneous source surveys by creating non-uniform patterns for each source that have minimal cross-coherence with each other. We have used a combination of computer modeling and targeted field trials to develop and validate CS designs for seismic acquisition. Full 3D finite difference modeling is used to provide data for computer analysis of CS designs in conjunction with conventional survey design systems. Field trials show that we are able to obtain significant improvements in bandwidth and data quaility with NUOS designs for source and receiver locations. NUOS designs for simultaneous shooting further reduce acquisition shooting time by factors of 2 or more, depending on the number of simultaneous sources employed. We illustrate the application of CS designs to ocean bottom recording using examples from offshore Malaysia and the North Sea. Application of Compressive Sensing theory to seismic data acquisition will result in significant improvements in data quality and acquisition efficiency, leading to more effective use of seismic data for exploration and production.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».