A review on multicomponent seismology: A potential seismic application for reservoir characterization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Searching for hydrocarbon reserves in deep subsurface is the main concern of wide community of geophysicists and geoscientists in petroleum industry. Exploration seismology has substantially contributed to finding and developing giant fields worldwide. The technology has evolved from two to three-dimensional method, and later added a fourth dimension for reservoir monitoring. Continuous depletion of many old fields and the increasing world consumption of crude oil pushed to consistently search for techniques that help recover more reserves from old fields and find alternative fields in more complex and deeper formations either on land and in offshore. In such environments, conventional seismic with the compressional (P) wave alone proved to be insufficient. Multicomponent seismology came as a solution to most limitations encountered in P-wave imaging. That is, recording different components of the seismic wave field allowed geophysicists to map complex reservoirs and extract information that could not be extracted previously. The technology demonstrated its value in many fields and gained popularity in basins worldwide. In this review study, we give an overview about multicomponent seismology, its history, data acquisition, processing and interpretation as well as the state-of the-art of its applications. Recent examples from world basins are highlighted. The study concludes that despite the success achieved in many geographical areas such as deep offshore in the Gulf of Mexico, Western Canada Sedimentary Basin (WCSB), North Sea, Offshore Brazil, China and Australia, much work remains for the technology to gain similar acceptance in other areas such as Middle East, East Asia, West Africa and North Africa. However, with the tremendous advances reported in data recording, processing and interpretation, the situation may change.
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.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle