Analysis of Scattered Signal to Estimate Reservoir Fracture Parameters
Notice bibliographique
Résumé
We detect fracture corridors and determine their orientation and average spacing based on an analysis of seismic coda in the frequency-wave number (f-k) domain. Fracture corridors have dimensions similar to seismic wavelengths which causes scattering. The distribution of energy in shot records in the f-k domain depends upon its orientation to the fracture strike. In the direction normal to fractures, energy reflected and transmitted at the reservoir level mostly propagates as scattered waves with slower apparent velocities than waves propagating along the fracture channels. The associated f-k spectral differences allow the identification of the preferred fracture orientation and spacing. We apply our technique to a fractured reservoir in the Lynx field, in the Canadian foothills. The estimated preferential fracture orientation is about N40°E, which agrees with regional stress measurements. The average fracture spacing is 75 m on the West side of the survey, while the fractures are more sparse on the East side. We also applied the Scattering Index methodology (Willis et al., 2006) to the same data, post-stack and pre-stack. This technique has higher resolution to map fracture distribution, intensity and orientation, and therefore complements the spectral method in providing an integrated description of reservoir fractures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».