Passive seismic multicomponent imaging using geometrical optics theory
Notice bibliographique
Résumé
Summary Here, a method of passive seismic imaging using multicomponent (3-C) data is presented. It is a Beamforming/Kirchhoff type migration, which is based upon the isotropic elastic wave equation within geometrical optics theory. To account for the effects of the source mechanism, polarity corrections are applied. Mathematically, the goal in a passive seismic survey is to characterize the source term in the elastic wave equation, given seismic velocities and measured displacements at some number of observation points. Following Haldorsen et al. (2013) approach, using Helmholtz decomposition (Muller, 2007), the source wavefield can be decomposed into a curl-free longitudinal component (L) and divergence-free transverse (T) components. They are utilized to locate and characterize the seismic event that sourced the wavefield. The method can be implemented for both surface and downhole receiver array geometries. Here we are presenting the method as it applies to downhole surveys. Both synthetic and field data examples are demonstrated. The synthetic example proves the feasibility of the imaging technique, by producing the resulting image coincident with the modeled synthetic event. The accuracy of the approach with a real world example is validated by quality-control of the imaging procedure, by the relative position to a treatment well of the event locations, and by the match of the imaged perforation shot to its known location.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».