A borehole-model-derived algorithm for estimating QP logs from full-waveform sonic logs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We develop a processing algorithm to estimate the intrinsic seismic attenuation QP−1 from P head waves of full-waveform sonic logs. The algorithm, based on an extended version of the amplitude spectral ratio (ASR) method, corrects the apparent attenuation for the effects of multiple raypaths within the borehole, geometric spreading of head waves, and formation inhomogeneity. The algorithm is derived from two ray models. The first model simulates the interaction among rays reflected within the borehole and rays reflected from layer interfaces. This model removes these reflections and extracts the leading borehole wavelet. The second model uses a single-ray model for the borehole head wave in layered formations. This model provides the transmission coefficients across the layer interfaces between the source depth and the receiver depth with sectional geometric spreading within these layers. We use these two models to simultaneously separate, correct for, and normalize the effects of the borehole, geometric spreading, and layering. Then we test the accuracy and limits of the models using the finite-difference solution of a point source in a fluid-filled borehole surrounded by uniform and layered formations. In 255 tested cases, the absolute difference between the estimated and exact divided by the exact QP−1 is within 3% for more than half of the cases and 5% for more than two-thirds of the cases. The lower accuracy in the remaining cases is associated mainly with certain receiver locations with regard to the layer interfaces and is caused by the limitations of the ray models.
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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 ».