3-D broad-band estimates of reflector dip and amplitude
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimates of seismic coherence of 3-D data sets have provided a radically new way of delineating detailed structural and stratigraphic features. Covariance matrices provide the natural formalism to extend the original three-trace crosscorrelation algorithm to larger analysis windows containing multiple traces, thus providing greater fidelity in low signal-to-noise environments. By use of 3-D phase compensation using Radon transforms, we exploit advances made in the high-resolution multiple signal classification (MUSIC) algorithms, originally developed for the defense industry. All three families of multitrace attributes (coherence, amplitude, and phase) are coupled through the underlying geology, such that we obtain three families of complimentary images of geologic features that result in lateral changes in wave form. The phase attributes of dip/azimuth and curvature allow us to image areas that have undergone folding or draping that can not be seen on coherence or amplitude images. The amplitude attributes allow us to image oil/water contacts or other areas of amplitude variation that may not be seen on coherence or dip/azimuth images. Coupled with coherence and the conventional seismic data, these new multitrace dip and amplitude data cubes can greatly accelerate the interpretation of the major features of large 3-D data volumes. At the reservoir scale, they will be of significant help in delineation of subtle internal variations of lithology, porosity, and diagenesis. In computer-assisted interpretation, we strongly feel these new attributes will become the building blocks for the application of modern texture analysis and segmentation algorithms to the delineation of geologic features.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».