Prestack migration concepts for AVO measurements on horizontal and dipping layers
Notice bibliographique
Résumé
Amplitude versus offset (AVO) processing is typically based on a model of horizontal reflectors and common midpoint (CMP) gathers. Seismic prestack migration on constant offset sections has also been used to improve the signal to noise ratio (SNR) of the AVO effect on the migrated CMP gathers that are referred to as common reflection point (CRP) gathers.The use of prestack migration in AVO measurements is aided by the scatterpoint concept that assumes reflectors can be composed of many scatterpoints (or reflecting elements) that are aligned along the reflector. The energy scattered by each point reconstructs to match the specula reflected energy. The energy from each scatterpoint forms a surface in the prestack volume that is often referred to as Cheops pyramid. The location of specula energy from a scatterpoint is identified by the tangential area between the reflected specula energy and the surface of Cheops pyramid. In addition, the incident and reflection angles from a scatterpoint may be superimposed on Cheops pyramid to identify any smearing that may occur. These principles apply to both horizontal and dipping layering.Conventional constant offset prestack migration can map horizontal and dipping specula energy to corresponding CRP gathers for AVO analysis. This method, however, requires an accurate velocity model before AVO measurements can be obtained.The equivalent offset method (EOM) of prestack migration forms prestack migration gathers that are referred to as common scatterpoint (CSP) gathers with no time shifting of the input data. This process uses minimal velocity information to rapidly form CSP gathers that that are also well suited for AVO analysis. After the gathers are formed, accurate velocities can be estimated and AVO measurements made.
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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 ».