The effect of interpolation on imaging and AVO: A Viking case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of prestack interpolation prior to prestack migration to improve AVO analysis on image gathers is demonstrated on an exploration play. The interpolation achieves this improvement by reducing migration artifacts. AVO analysis attempts to estimate fundamental information from surface seismic data and likely will be used more frequently if the estimates can be more accurately produced. Land 3D seismic typically has poor and irregular sampling. This poor sampling creates migration noise, which is a material cause of inaccurate AVO estimates. Prestack 5D interpolation is applied prior to prestack migration and AVO analysis on the imaged gathers to address this noise problem. The interpolation algorithm includes offset and azimuth dimensions that preserve AVO information. This method is evaluated bycomparing the results to those of alternate approaches, such as superbinning, that suppress this kind of noise in AVO analysis. The evaluation is determined by comparing our ability to predict the reservoir quality of a gas-charged sandstone reservoir with 48 well penetrations. We compare migrated gathers, AVO attribute stacks, and attribute maps in our analysis. We also generate scatter plots of the AVO attribute values against measures of reservoir quality at the well control points to allow a quantitative measure of the improvements. The interpolation method yields gathers, stacks, and maps that all appear to be better resolved and less noisy than the other methods. The scatter plots demonstrate a measurable and significant improvement from the interpolation method, especially compared to superbinning. This work suggests interpolation before imaging, and imaging before AVO analysis, should be performed on land 3D surface seismic 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 ».