Seismic volume attributes from time-frequency analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A seismic event can be characterized by three sets of attributes: (1) Wavelet attributes identify the event signal in a short time window. (2) Geometric attributes provide the event's spatial dip, azimuth, and curvatures. (3) Similarity or dissimilarity attributes measure the event's semblance or (1-semblance) with neighboring events along the geometry. Similarity and dissimilarity also are used to track horizons, faults, and channels. The resolution and fidelity of all attributes depend on spectra of both the seismic signal and noise that vary in time and space. Popular time-domain methods for attribute estimation are limited by their inability to filter frequency-dependent noise and adapt to changes in signal spectrum. The result is low resolution in narrow-band zones and poor fidelity in areas of low signal-to-noise ratio (S/N). Furthermore, time-domain tracking methods fail when signal shape or geometry changes rapidly in time and space. An alternative is to add the frequency dimension to time. It offers the flexibility to limit attribute estimation in the time-space-varying high-S/N frequency bands. The method is based on a recent patent for continuous amplitude and phase spectra (CAPS) transform, which provides high-fidelity and high-resolution estimates of the amplitude and phase spectra of a windowed signal. Furthermore, it adds an orthogonal set of uniformly sampled frequency dimensions at each time point. The orthogonal property and high-frequency resolution of Fourier coefficients allow time-frequency domain processing of all attributes. Geometry resolution can be improved by using phase difference to compute time delay, suppress noise by filtering in the frequency domain, and handle time-space variability by adapting the signal shape and geometry statistics to spectral change. Time-frequency processing improves resolution and continuity of geometric features through suppression of band-limited noise and dip-selective interfering events. Frequency-domain filtering of similarity or dissimilarity enables robust tracking of horizons and faults and mapping of channels. The sensitivity of geometry attributes that can detect geologic features in real data can be investigated. Attributes obtained using existing time-domain techniques can be compared with those derived from CAPS. The proposed attributes achieve higher resolution and better signal-to-noise ratio and continuity. Finally, applications of CAPS to robustly track horizons and faults and to map channels in three dimensions with minimum seeding and editing improve the interpreter's productivity.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,008 |
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 ».