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Enregistrement W2097575254 · doi:10.1190/tle33020122.1

Observing fracture lineaments with Euler curvature

2014· article· en· W2097575254 sur OpenAlexaff
Satinder Chopra, Kurt J. Marfurt

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensARC Resources (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurvatureAzimuthGeologyLineamentGeometryPerpendicularEuler's formulaOblique caseGeodesyTectonicsSeismologyMathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the last several years, seismic-curvature attributes have been shown to be very useful in delineation of folds, flexures, and faults. Although many curvature measures have been introduced, the most-positive and most-negative principal curvatures (k1 and k2) are found to be the most useful. All other curvature measures can be derived from the two principal curvatures. For example, the components of apparent curvature projected parallel to the dip azimuth and strike of a dipping plane are useful in given tectonic and stress settings. Euler curvature is a generalization of the dip and strike components of curvature in any user-defined direction, as applied to the interpretation of surface-seismic data. This attribute is useful for interpretation of lineament features in desired azimuthal directions, for example, perpendicular to the minimum horizontal stress. If a given azimuth is known or hypothesized to be correlated with open fractures or if a given azimuth can be correlated with enhanced production or effective horizontal drilling, a Euler-curvature intensity volume can be generated for that azimuth, thereby high-grading potential sweet spots.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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