A theoretical and physical modeling analysis of the coupling between baseline elastic properties and time-lapse changes in determining difference amplitude variation with offset
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Perturbation theory has been widely used in many applications in seismology, more recently for time-lapse problems. We have formulated a scheme for modeling linear and nonlinear elastic time-lapse difference amplitude variation with offset data. We have expressed this framework as an expansion in orders of the baseline interface properties and time-lapse changes from the time of the baseline survey to the time of the monitor survey. We have examined our formulation with the numerical data used in literature for real time-lapse data. The results indicated to the first order that our framework for time-lapse difference data is in agreement with Landrø’s linear approximation. The higher order terms represented corrections appropriate for large P- and S-wave velocities and density contrasts in the reservoir from the time of the baseline survey to the time of the monitor survey. A physical modeling data set was acquired simulating a time-lapse problem to validate our theoretical results. Plexiglas, polyvinyl chloride (PVC), and phenolic slabs were used as proxy materials to simulate the cap rock and reservoir at the time of the baseline and monitor surveys, respectively. Reflected amplitudes were picked at Plexiglas-PVC and Plexiglas-phenolic interfaces and were corrected for geometric spreading, emergence angle, free surface, transmission loss, and radiation patterns. Our results indicated that higher order expansion terms, involving products of elastic time-lapse perturbation and baseline medium perturbation, matched laboratory data with significantly reduced error in comparison with linearized forms. We have concluded that in many plausible time-lapse scenarios, the increase in accuracy associated with higher order corrections that we observed enhanced the time-lapse modeling.
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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 ».