Seismic attributes on frequency‐enhanced seismic data
Notice bibliographique
Résumé
Seismic data are usually contaminated by both random and coherent noise, even when the data have been migrated reasonably well and are multiple-free. Seismic attributes are particularly effective at extracting subtle features from relatively noise-free data. Certain types of noise can be addressed by the interpreter through careful structure-oriented filtering or post migration footprint suppression. However, if the data are contaminated by multiples or are poorly focused and imaged due to inaccurate velocities, the data need to go back to the processing team to alleviate those problems. Another common problem with seismic data is their relatively low bandwidth. Significant efforts are made during processing to enhance the frequency content of the data as much as possible to provide a spectral response that is consistent with the acquisition parameters. Ironically, the interpreters can be somewhat more aggressive in their filtering. The interpreters will have a better understanding of the geology, the play concept, access to any well data, and therefore be better able to keep or reject alternative filter products that are consistent or inconsistent with the interpretation hypothesis. We begin our discussion by reviewing alternative means of suppressing random noise on our migrated seismic images, with the most promising methods being various implementations of structure-oriented filtering. Next, we address acquisition footprint, which may appear to be random in the temporal domain but is highly correlated to the acquisition geometry in the spatial domain. After running the data through the cleaning phase, we evaluate alternative methods for frequency enhancement of the input seismic data. We illustrate the impact of these preconditioning steps on the computation of the attributes such as coherence and curvature on data volumes from Alberta, Canada. We conclude with a summary on the choice of the frequency-enhancement methods on the basis of the examples generated with different workflows.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».