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Enregistrement W2318117814 · doi:10.1190/segam2014-0189.1

An assessment of the time-lapse seismic repeatability using a permanent array for reservoir monitoring at the Aquistore CO<sub>2</sub> storage site, Saskatchewan, Canada

2014· article· en· W2318117814 sur OpenAlexaffabout
Lisa A. N. Roach, Don White, Brian Roberts

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityGeologySeismologyEnvironmental scienceRemote sensingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of time-lapse seismic data processing of two vintages of data acquired prior to CO2 injection at the Aquistore CO2 storage site. The aim of this study is to determine the utility of a sparse permanent seismic array as a time-lapse measurement tool so as to improve the cost effectiveness of CO2 monitoring at Aquistore. Using a processing flow to optimise both the seismic image and similarity between the vintages, we processed the baseline and monitor volumes using the simultaneous processing method. Additionally, we evaluated the nRMS at 13 different stages of processing in a pre-and post-equalisation analysis to evaluate the impact of processing sequence on reducing the non-repeatable difference between the vintages. The global nRMS was reduced from 1.13 for the raw datasets to 0.13 after migration with further reduction to 0.07 after the post-stack cross-equalisation processing sequence. A simulation of the changes in rock properties and seismic response due to various scenarios of CO2 injection in the reservoir suggests that CO2 reservoir monitoring at Aquistore is not limited by the repeatability of the surveys.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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