Estimation of Q from Zero-offset VSP Data in Gas Hydrate-bearing Zone
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Q-factor (or Q) that quantifies the attenuation, the intrinsic property of the material, is a very important required factor in extracting useful subsurface material properties such as lithological information, porosity, permeability, viscosity, and the degree of the saturation from the seismic data. When seismic energy propagates through the gas hydrate-bearing zone and a free gas layer below it, the considerable attenuation occurs and affects the amplitude and wavelet shape of recorded seismic data. Thus Q- factor extracted from seismic data can be used to locate the gas hydrate bearing zone and estimate its reserves. The spectral-ratio method has been widely used in computing the frequency-independent Q's from the zero-offset VSP data because of its ease and fastness. We developed a module of the spectral ratio method, and applied it to the synthetic zero-offset VSP data set and field zero-offset VSP data set. The field data were acquired at Mallik 3L-38 gas hydrate research well in Canada. The Q-factors calculated from the synthetic zero-offset VSP data using the spectral ratio method approached closer to the true values for the medium with low Q-factor than high Q-factor. The changes in the Q-factors extracted from the Mallik zero-offset data using the spectral ratio method agreed well with the boundaries of the layers, including gas hydrate zone, depicted in a reflection image.
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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) | 0,000 | 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 ».