Narrow-band spectral analysis and thin-bed tuning
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 Running window seismic spectral decomposition has proven to be a very powerful tool in analyzing difficult-to-delineate thin-bed tuning effects associated with variable-thickness sand channels, fans, and bars along an interpreted seismic horizon or time slice. Unfortunately, direct application of spectral decomposition to a large 3-D data set can result in a rather unwieldy 4-D cube of data. We develop a suite of new seismic attributes that reduces the input 20–60 running window spectral components down to a workable subset that allows us to quickly map thin-bed tuning effects in three dimensions. We demonstrate the effectiveness of these new attributes by applying them to a large spec survey from the Gulf of Mexico. These two thin-bed seismic attributes provide a fast, economic tool that, when coupled with other attributes such as seismic coherence and when interpreted within the framework of geomorphology and sequence stratigraphy, can help us quickly evaluate large 3-D seismic surveys. Ironically, in addition to being more quantitatively linked to bed thickness, the thin-bed attributes described here allow us to analyze thicker features than the conventional instantaneous and response frequencies, which cannot calculate the spectral interference between two well-separated reflectors.
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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