Seismic anisotropy in exploration and reservoir characterization: An overview
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances in parameter estimation and seismic processing have allowed incorporation of anisotropic models into a wide range of seismic methods. In particular, vertical and tilted transverse isotropy are currently treated as an integral part of velocity fields employed in prestack depth migration algorithms, especially those based on the wave equation. We briefly review the state of the art in modeling, processing, and inversion of seismic data for anisotropic media. Topics include optimal parameterization, body-wave modeling methods, P-wave velocity analysis and imaging, processing in the τ-p domain, anisotropy estimation from vertical-seismic-profiling (VSP) surveys, moveout inversion of wide-azimuth data, amplitude-variation-with-offset (AVO) analysis, processing and applications of shear and mode-converted waves, and fracture characterization. When outlining future trends in anisotropy studies, we emphasize that continued progress in data-acquisition technology is likely to spur transition from transverse isotropy to lower anisotropic symmetries (e.g., orthorhombic). Further development of inversion and processing methods for such realistic anisotropic models should facilitate effective application of anisotropy parameters in lithology discrimination, fracture detection, and time-lapse seismology.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».