Multifocusing 3D diffraction imaging for detection of fractured zones in mudstone reservoirs: Case history
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffracted waves are generated by a wave incident on a subsurface obstruction (of a size less than a seismic wavelength) that acts as a point source, scattering the wave in all directions. In the most general terms, diffractors are points and edges and they typically appear in the subsurface as faults, steep reef edges, karsts, or extensive systems of well-developed fractures. Diffracted waves are rarely imaged in sufficient detail for interpretation because they have low amplitudes compared to the reflectivity data, and standard processing flows are not optimized for them. Diffraction imaging, in the form of diffraction multifocusing, is a seismic processing technique that separates the recorded diffractions from the specular reflections (waves reflected from a smooth surface that obey Snell’s law). A 3D volume of the semblance of the diffracted energy can be created and interpreted to indicate the presence of the diffractors. We applied diffraction imaging to seismic data acquired above a fractured mudstone oil reservoir. In an unconventional reservoir, there may be additional hydrocarbon storage or permeability in the fractures that could affect drilling, completions, and production. We mapped the diffraction energy at the reservoir level and correlated it with rates of initial production of the wells. In addition, the diffraction imaging amplitudes were qualitatively related to gas shows encountered during drilling and may be used to predict the relative increase or decrease in gas shows in this reservoir. The ability to predict the presence of natural fractures allowed us to spatially locate well trajectories and may impact decisions regarding well operations and completions.
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.
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 découle