Analyzing the effectiveness of receiver arrays for multicomponent seismic exploration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper uses an experimental seismic line recorded with three-component (3C) receivers to develop a case history demonstrating very little benefit from receiver arrays as compared to point receivers. Two common array designs are tested; they are detrimental to the P-S wavefield and provide little additional benefit for P-P data. The seismic data are a 3C 2-D line recorded at closely spaced (2 m) point receivers over the Blackfoot oil field, Alberta. The 3C receiver arrays are constructed by summing five (one group interval) and ten (two group intervals) point receivers. The shorter array emphasizes signal preservation while the longer array places priority on noise rejection. The effectiveness of the arrays versus the single geophones is compared in both the t–x and f–k domains of common source gathers. The quality of poststack data is also compared by analyzing the f–x spectra for signal bandwidth on both the vertical receiver component (P-P) and radial receiver component (P-S) structure stacks produced using these two array design philosophies. The prestack analysis shows that the two arrays effectively suppress coherent noise on both the vertical and radial geophone data and perform reasonably as spatial antialias filters. The poststack analysis reveals that, for both the P-P and P-S data, neither of the two arrays significantly improves the quality of the final seismic image over that obtained from point receiver data. For the P-P data there are subtle differences between the final stacked sections, while for the P-S data there is a significant deterioration in image quality from the application of the arrays. This P-S image deterioration is attributed to significant variation of shear-wave statics across the array. For this specific survey area and acquisition parameters, 3C receiver arrays are unnecessary for P-P data and are detrimental to P-S data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».