Notice bibliographique
Résumé
Abstract In March/April 2011 Apache carried out an extensive series of seismicacquisition tests in Cook Inlet, Alaska, to evaluate the feasibility oflarge-scale, year-round 3D seismic acquisition in Cook Inlet, and to look atthe effectiveness of a nodal or autonomous seismic recording system compared toa conventional cable-telemetry system. An 18-mile seismic line startingonshore, crossing the tidal mudflats, and extending into the deeper water ofCook Inlet was acquired using multiple onshore and offshore source, receiver, and instrument types to establish the viability of a large-scale regional 3Dsurvey and the optimum source parameters for such a program. The location ofthe test line is shown in Figure 1. Background Alaska's Cook Inlet Basin is a proven hydrocarbon-producing compressionalfore-arc basin with 1.3 billion barrels of oil and 8 TCF of gas produced, andapproximately 1 billion barrels of oil and 21 TCF of gas yet to be found, according to the USGS and BOEM. Since the expansion of exploration andproduction activity on Alaska's North Slope in the 1980's there has been littleexploration activity in Cook Inlet; small 2D and 3D seismic surveys havegenerated leads for the small number of wells drilled in the area during thistime. The majority of these seismic surveys had been either exclusively onshoreor offshore, with only a handful of transition zone surveys crossing theshoreline, and all acquired in the short window of a single season. To makelarge-scale regional seismic surveying a reality, a single crew, equipped tooperate year-round, would be needed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».