Anisotropy estimate for the Horn River Basin from sonic logs in vertical and deviated wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shale anisotropy must be quantified to obtain reliable information about reservoir fluids, lithology, and pore pressure from seismic data. Failure to account for anisotropy in seismic processing can lead to errors in normal moveout (NMO), dip moveout (DMO), migration, time-to-depth conversion, and amplitude variation with offset (AVO) analysis. Kriged estimates of density, vertical compressional-wave, and shear-wave velocities were derived from vertical wells in an area of interest in the Horn River resource play in northeastern British Columbia. The kriged predictions were compared with measured logs along the trajectory of a deviated well. Whereas the density comparison provided a blind test of kriging accuracy because density is scalar and independent of well deviation, the same comparison for sonic velocities revealed that they are systematically higher than the kriged vertical velocities. This difference was used to estimate anisotropy parameters at the location of the deviated well. The fact that the higher velocities observed are caused by anisotropy was confirmed subsequently by using the derived anisotropy parameters to apply a nonhyperbolic moveout correction η to flatten gathers from a seismic survey 10 km north of the area of interest, within which the anisotropy parameters were estimated.
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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 ».