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Enregistrement W2122077475 · doi:10.1190/geo2011-0195.1

Scattering effect on shallow gas-obscured zone imaging in Bohai PL19-3 area

2012· article· en· W2122077475 sur OpenAlexaff
Xianhuai Zhu, Kirk Wallace, Qingrong Zhu, Robert Hofer

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesChina National Offshore Oil CorporationConocoPhillips
Mots-clésGeologySeismologySubmarine pipelineGeophysical imagingTomographyScatteringFault (geology)Geotechnical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Seismic imaging is challenging in the Bohai Bay PL19-3 area, offshore China. Bohai Bay Field is seismically obscured, making well penetrations the only reliable source of data for subsurface interpretation. With the help of turning-ray tomography, we are able to obtain a reliable near-surface velocity model approximately down to 700 m below sea level, using the first arrivals picked from streamer data. Depth migration using velocities estimated from turning-ray tomography has improved shallow structures and fault definition. However, reservoir level structures from 800 to 1500 m are still poorly imaged. A viscoelastic modeling study with assigned variable Q and shallow velocity profiles, with and without shallow gas-induced scatterers, demonstrates that scattering is the primary controlling phenomenon causing imaging difficulty within the obscured zone. Due to scattering, imaging tests at the target level were unsuccessful even with precise knowledge of velocity.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,746

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)0,0000,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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