Enhancing gas field discovery by multicomponent imaging and joint inversion
Notice bibliographique
Résumé
The dramatic lateral lithological variations due to the complex fluvial sediments result in major challenges in the characterization of the highly permeable gas sandstones among the widely distributed less permeable sandstones in the Sulige gas field, located in the Erdos basin of China. Application of the multicomponent technology in the Sulige Basin aims at enhancing the possibility to discover highly productive gas reservoirs. Directly extracting Vp/Vs, Poisson's ratio and other elastic parameters from multicomponent data provides a more accurate and straightforward way to delineate the characteristics of the sandstone gas reservoirs. However, the complicated near surface geological conditions including heterogeneity of the fluvial deposits associated with larger scale stratigraphic variability in the Sulige Basin impose serious challenges for multicomponent data processing and inversion. This paper shows a successful application of three-component seismic data in the Sulige gas field. Through the registration of the PP and PS equivalent reflection events and by building the initial velocity model, PP-PS joint inversion can provide inverted elastic parameters through both pre-stack angle gather and post-stack seismic data. We demonstrate that the PP-PS joint inversion can reduce the drilling risks and effectively delineate the characteristics of the gas sand reservoir in the Sulige gas field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».