The applications of amplitude versus offset in carbonate reservoir: Re‐examining the potential
Notice bibliographique
Résumé
PreviousNext No AccessSEG Technical Program Expanded Abstracts 2000The applications of amplitude versus offset in carbonate reservoir: Re‐examining the potentialAuthors: Yongyi LiJonathan DowntonYongyi LiScott Pickford and Jonathan DowntonScott Pickfordhttps://doi.org/10.1190/1.1815738 SectionsAboutPDF/ePub ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InRedditEmail Permalink: https://doi.org/10.1190/1.1815738FiguresReferencesRelatedDetailsCited byHTD, high trace density seismic survey collects real data in the near offsets and tight spatial sampling in X, Y, Z and azimuthal domains for the purpose of determining accurate seismic attributes, elastic properties, and detailed geologic heterogeneities: Fasken C-Ranch and Mud City 3D survey, Permian BasinBruce Karr, Andrew Lewis, and Ron Bianco1 September 2021Estimation of Shallow Sulphur Deposit Resources Based on Reflection Seismic Studies and Well Logging27 August 2021 | Energies, Vol. 14, No. 17Fluid detection in carbonate rocks by integrating well logs and seismic attributesMohammad Reza Saberi8 November 2019 | Interpretation, Vol. 8, No. 1Simultaneous Inversion of Shallow Seismic Data for Imaging of Sulfurized Carbonates28 March 2019 | Minerals, Vol. 9, No. 4Identification of fractured carbonate vuggy reservoirs in the S48 well area using 3D 3C seismic technique: A case history from the Tarim BasinZongjie Li, Yun Wang, Zichuan Yang, Haiying Li, and Guangming Yu21 December 2018 | GEOPHYSICS, Vol. 84, No. 1Pre-stack inversion for caved carbonate reservoir prediction: A case study from Tarim Basin, China8 December 2011 | Petroleum Science, Vol. 8, No. 4Combined Bayesian AVO inversion with rock physics to predict gas carbonate reservoirLuanxiao Zhao, Jianhua Geng, Jiubing Cheng, De‐hua Han, and Tonglou Guo8 August 2011Inversion and interpretation of a 3D seismic data set from the Ouachita Mountains, OklahomaAbuduwali Aibaidula and George McMechan20 February 2009 | GEOPHYSICS, Vol. 74, No. 2Characterization of heterogeneities in CarbonatesRavi Sharma and Monika Prasad14 October 2009On the applicability of Gassmann model in carbonatesRavi Sharma, Manika Prasad, Ganpat Surve, and G. C. Katiyar6 October 2006Seismic impedance inversion and interpretation of a gas carbonate reservoir in the Alberta Foothills, western CanadaGislain B. Madiba and George A. McMechan25 September 2003 | GEOPHYSICS, Vol. 68, No. 5 SEG Technical Program Expanded Abstracts 2000ISSN (print):1052-3812 ISSN (online):1949-4645Copyright: 2000 Pages: 2484 publication data© 2000 Copyright © 2000 Society of Exploration GeophysicistsPublisher:Society of Exploration Geophysicists HistoryPublished Online: 04 Jan 2005 CITATION INFORMATION Yongyi Li and Jonathan Downton, (2000), "The applications of amplitude versus offset in carbonate reservoir: Re‐examining the potential," SEG Technical Program Expanded Abstracts : 166-169. https://doi.org/10.1190/1.1815738 Plain-Language Summary PDF DownloadLoading ...
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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».