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Enregistrement W2154839002 · doi:10.1190/1.3518816

Inversion of the seismic AVF/AVA signatures of highly attenuative targets

2011· article· en· W2154839002 sur OpenAlexafffund
K. A. Innanen

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensPenn West Exploration (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAmplitudeInversion (geology)OverburdenReflection (computer programming)Mathematical analysisPhysicsReflection coefficientSeismic waveGeologyRange (aeronautics)SeismologyMathematicsGeodesyOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Frequency-dependent seismic field data anomalies, appearing in association with low-Q targets, have, on occasion, been attributed to the presence of a strong absorptive reflection coefficient. This “absorptive reflectivity” represents a potent, and largely untapped, source of information for determining subsurface target properties. It would most likely be encountered where a predominantly elastic/nonattenuating overburden suddenly is interrupted by a highly attenuative target. Series expansions of absorptive reflection coefficients about small parameter contrasts and incidence angles can expose these anomalies to analysis, either frequency-by-frequency (amplitude variation with frequency [AVF]) or angle-by-angle (amplitude variation with angle of incidence [AVA]). Within this framework, variations in P-wave velocity and Q can be estimated separately through a range of direct formulas, both linear and with nonlinear corrections. The latter come to the fore when a contrast from an incidence medium Q≈∞ (i.e., acoustic/elastic) to a target medium Q≈5–10 is encountered, in which case the linearized estimate can be in error by as much as 50%. Algorithmically, it is a differencing of the reflection coefficient across frequencies that separates Q variations from variations in other parameters. This holds for both two-parameter (P-wave velocity and Q) problems and five-parameter anelastic problems, and would appear to be a general feature of direct absorptive inversion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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