Near-surface Q estimation: an approach using the up-going wave-field in vertical seismic profile data
Notice bibliographique
Résumé
Summary Understanding the wavelet evolution with depth is the key to estimate Q values in the subsurface. Knowing these values is important to enhance the vertical resolution of seismic data, improve seismic-well ties and can also be used for reservoir characterization. The direct down-going wavefield recorded in VSP data is the conventional input for Q estimation. However, estimation for the shallow layers may be problematic. In this study, we show that the up-going wavefield is an alternative to have more reliable estimations especially in the near-surface layers. Combining both estimations from the down-going and up-going wavefield provides the optimum understanding of Q variation with depth. Q values are estimated from synthetic VSP down-going and up-going wavefields by using the dominant frequency matching method. We also estimated Q from field VSP data by using the spectral-ratio method as well as the dominant frequency matching method. From the up-going wavefield, we obtained that QP values range from 20-28 from 66-250m depth. For the deeper layers, using down-going wavefield, the estimated QP values range from 51-61 from 250-500m depth. In comparison, we used the direct down-going shear wavefield for QS estimation and found values ranging from 21-34 from 200-420m depth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».