Data-driven tomographic velocity analysis in tilted transversely isotropic media: A 3D case history from the Canadian Foothills
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluated how velocity and anisotropy model-building strategies affect seismic imaging in the Canadian Foothills Thrust Belt by comparing the results of a model-driven approach with those of a data-driven approach. Two independently run Kirchhoff prestack depth-imaging projects were initiated using different static corrections for near-surface weathering layers and using different velocity and anisotropy model-building strategies. We observed that an isotropic data-driven reflection tomography velocity model-building approach resulted in a significantly better stack image than did a highly interpretive anisotropic model-driven velocity model-building approach. By carefully introducing anisotropy into the former, data-driven approach, we achieved significant improvements in positioning, including more accurate depth ties between the seismic image and well tops and better definition of structural geometries. The differences in the imaging observed at the various stages of this case history illustrate the sensitivity of the final depth images to the treatment of the near-surface velocity field, the macrointerval velocity model-building technique, and the choices of ε and δ, which are the Thomsen anisotropy parameters for tilted transverse isotropy. The data-driven approach successfully challenged the historical idea that we must perform a geologic interpretation of the seismic data to derive an accurate depth velocity model in a complex geologic setting.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».