Depth migration anisotropy analysis in the time domain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In areas of complex geology such as the Canadian Foothills, the effects of anisotropy are apparent in seismic data and estimation of anisotropic parameters for use in seismic imaging is not a trivial task. Here we explore the applicability of common‐focus point (CFP)‐based velocity analysis to estimate anisotropic parameters for the variably tilted shale thrust sheet in the Canadian Foothills model. To avoid the inherent velocity‐depth ambiguity, we assume that the elastic properties of thrust‐sheet with respect to transverse isotropy symmetry axis are homogeneous, the reflector below the thrust‐sheet is flat, and that the anisotropy is weak. In our CFP approach to velocity analysis, for a poorly imaged reflection point, a traveltime residual is obtained as the time difference between the focusing operator for an assumed subsurface velocity model and the corresponding CFP response obtained from the reflection data. We assume that this residual is due to unknown values for anisotropy, and we perform an iterative linear inversion to obtain new model parameters that minimize the residuals. Migration of the data using parameters obtained from our inversion results in a correctly positioned and better focused reflector below the thrust sheet. For traveltime computation we use a brute force mapping scheme that takes into account weakly tilted transverse isotropy media. For inversion, the problem is set up as a generalized Newton's equation where traveltime error (differential time shift) is linearly dependent on the parameter updates. The iterative updates of parameters are obtained by a least‐squares solution of Newton's equations. The significance of this work lies in its applicability to areas where transverse isotropy layers are heterogeneous laterally, and where transverse isotropy layers are overlain by complex structures that preclude a moveout curve fitting.
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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 | 0,001 |
| 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 ».