Multiscale structure in sedimentary basins
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 Hierarchies of superimposed structures are found in maps of geological horizons in sedimentary basins. Mapping based on three‐dimensional (3D) seismic data includes structures that range in scale from tens of metres to hundreds of kilometres. Extraction of structures from these maps without a priori knowledge of scale and shape is analogous to pattern recognition problems that have been widely researched in disciplines outside of Geoscience. A number of these lessons are integrated and applied within a geological context here. We describe a method for generating multiscale representations from two‐dimensional sections and 3D surfaces, and illustrate how superimposed geological structures can be topologically analysed. Multiscale analysis is done in two stages – generation of scale‐space as a geometrical attribute, followed by identification of significant scale‐space objects. Results indicate that Gaussian filtering is a more robust method than conventional moving average filtering for deriving multiscale geological structure. We introduce the concept of natural scales for identifying the most significant scales in a geological cross section. In three dimensions, scale‐dependent structures are identified via an analogous process as discrete topological entities within a four‐dimensional scale‐space cube. Motivation for this work is to take advantage of the completeness of seismic data coverage to see ‘beyond the outcrop’ and yield multiscale geological structure. Applications include identifying artefacts, scale‐specific features and large‐scale structural domains, facilitating multiscale structural attribute mapping for reservoir characterisation, and a novel approach to fold structure classification.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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