“Texas in Australia? Imaging channel sands in the Cooper Basin”
Notice bibliographique
Résumé
This paper is inspired by an image of a time slice from the prolific hydrocarbon state of Texas showing a stacked channel system. Similar channel systems also exist in Australia’s Cooper Basin but are often difficult to see with legacy sparse seismic acquisition geometries. Due to reasons of cost and environmental and cultural heritage protection, relatively wide (‘sparse’) line intervals have been used, though these also allow coverage of larger areas than would otherwise be achieved. These sparse designs can combine low environmental impact with reasonable images at target. Lack of traces at medium and near offset ranges may result in strong amplitude artefacts in the final image - “acquisition footprint”. This case study is from the 2012 acquisition where, to reduce these artefacts, we deployed sources in a smooth “wavy” sinusoidal pattern, modified as necessary to follow natural features in the terrain. This methodology results in acquisition with a minimal visual and environmental impact and provides significant benefits in reducing the acquisition footprint. Innovative survey design and data processing techniques which accommodate non-uniform sampling resulted in the dataset where channel features are now clearly visible on the migrated volumes. The acquisition technique also features broadband point- source vibroseis using a non-linear Maximum Displacement sweep of 2 to 100 Hz, broadband digital point-receivers and dense sampling along both the source and receiver lines. Using the described technologies the acquired survey not only met, but by far exceeded, the initial expectations, and within the specified time frame. This survey has shown that exploration seismic surveys can be tailored to minimize environmental and acquisition foot print, and provide a high quality seismic dataset suitable for seismic attributes extraction.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».