Microseismic data denoising using a 3C group sparsity constrained time-frequency transform
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Noise contamination is an important problem in microseismic data processing, due to the low magnitude of the seismic events induced during fluid injection. In this study, a noncoherent noise attenuation technique based on a constrained time-frequency transform is presented. When applied to 1C data, the transform corresponds to a sparse representation of the microseismic signal in terms of a dictionary of complex Ricker wavelets. The use of complex wavelets possesses the advantage that signals with arbitrary phase can be represented with enhanced sparsity. A synthetic example illustrates the superior performance of the sparse constraint for denoising objectives when compared to the standard least-squares regularization. As the arrival time and frequency content of any wavefront are equivalent in the three components of a single receiver, the extension of the sparse transform to 3C data is accomplished when the three components are considered to share the same sparsity pattern in the time-frequency plane. Application of the 3C sparse transform to synthetic and real microseismic data sets demonstrate the advantages of this technique when the denoised results are compared against the original and low-pass filtered version of the noisy data. Furthermore, a comparison of hodograms between original, low-pass, and denoised traces shows that the denoising process preserves the phase and relative amplitude information present in the input data. The benefits of the 3C transform are highlighted particularly in cases where the wave arrivals are measured in the three components of a receiver but are only visible in two components due to the prevailing signal-to-noise ratio.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».