Well tying and trace balancing Hussar data using new MATLAB tools
Notice bibliographique
Résumé
In September 2011, CREWES recorded a data set in southern Alberta near Hussar. The purpose of this survey was primarily to compare receiver types (four types of receivers) and source types (four types of sources) at very low frequencies. Data processing by CGGVeritas resulted in a final section for 10Hz vertical component geophones and dynamite source and this was used in this study. Three wells intersected this line, two near the south (12-27 and 14-27) and one towards the north (14-35). An overburden and underburden, derived from the stacking velocities, was applied to the sonic logs. An overburden and underburden was also applied to the density log using the stacking velocities and Gardner’s equation. The next step was to estimate a wavelet by fitting a fourth order polynomial to the decibel amplitude spectra of a seismic average trace.. Synthetic traces were then prepared at each well location. A rough tie of well 1227 was completed and the seismic data was balanced with a time-variant scaling operator. To create a good tie between the seismic data and the synthetic traces the sonic logs of the wells were stretched until key events matched. An average trace was prepared from averaging five traces located at each well location after the traces were aligned as a slight dip is evident in the seismic data. An average synthetic trace was prepared by aligning, balancing and averaging the synthetic seismograms at each well location. The reflectivity and Impedance for these wells were also aligned and averaged. It is helpful to have a reference impedance section which was created by a weighted average of the well impedance logs. This study found that producing well ties that match the seismic data is not trivial and is very important for accurate inversions. StretchWell and WaveletEstimator were two programs created for this study with graphical user interfaces used in tying the wells. StretchWell is used to modify the sonic logs and WaveletEstimator is used to create wavelets. Each of these programs is explained at the end of this paper.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,012 |
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 ».