Methods for Efficient and Safe 3D Seismic Acquisition in Arctic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a growing interest in seismic surveys in arctic areas. Normally 2Dsurveys can be carried out with limited risk, as long as the area is reasonablyfree of ice. However, 3D seismic surveys are an essential tool for explorationin order to de-risk prospective areas ahead of expensive and challengingdrilling operations. Acquisition of 3D surveys, with multiple streamers, is farmore difficult than single streamer 2D surveys, as the amount of in-seaequipment is an order of magnitude higher and the data density for a given areacovered is far greater: the physical footprint of a 3D equipment spread beingtowed behind a vessel can be about a kilometer wide by several kilometers long. This significantly increases the risk of equipment damage due to ice. Thispaper summarizes experiences from several 3D surveys in the Arctic, andaddresses how the use of new equipment and techniques can reduce such risks toacceptable levels. Introduction There are a number of operational challenges for surveys in arcticwaters:–Short seasonavailable for operations–Ice in the water andextreme weather impacting efficiency and data quality–Logistics in remoteareas–Low temperatureeffects on equipment–Crew safety andcomfort in severe conditions–Poor visibility -fog and snow showers The focus of this paper is risks associated with ice in the water. This isoften the most critical issue for surveys in arctic areas. Ice conditions canvary significantly from year to year, creating major uncertainties regardingsurvey duration and potential equipment damage. This paper outlines how thesechallenges have been addressed on several 3D surveys that have been acquired inarctic conditions offshore Greenland, Canada and Russia. Methods and technologyto improve efficiency will be outlined; experiences of ice damage riskmitigation will be shared; data quality issues will be addressed and areas forfuture development focus will be identified. Opportunities for equipmentmanufacturers to further improve their products will be highlighted.
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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 ».