Simultaneous sources: The inaugural full-field, marine seismic case history from Australia
Notice bibliographique
Résumé
SummarySimultaneous (blended) sources have attracted a great deal of attention recently because of their potential to increase significantly the rate at which seismic data can be acquired. The viability of the method was previously demonstrated through the use of small-scale tests on synthetic and field data. In this paper, we present a case history from Australia of the first field-development-scale use of this technology in the world.Concept studies involving simulations of simultaneoussource data from conventional data indicated that the proposed survey design would yield data that were separable into components for each source. The resultant data set contains twice as many traces as its conventional equivalent, and provides improved sampling for important processing steps such as coherent noise attenuation.Simultaneous-source acquisition requires quality control methods that are specific to the technique to ensure that the data are acquired as planned. New QC methods were developed specifically for this project, and showed that no problems related to the simultaneous-source technique were encountered.Data processing involved source separation at an early stage, after which a conventional processing sequence could be used on the resultant, densely-sampled data set. Separation was performed using a sparse inversion technique, which proved very effective. Very little signal leakage was observed, and the interference was almost completely suppressed.Through this case history, we demonstrate the viability of simultaneous sources as an effective marine seismic acquisition method.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».