Look at converted waves from an OBN test survey
Notice bibliographique
Résumé
Ocean Bottom Node (OBN) surveys have been very successful in improving subsurface imaging in deep as well as in mid to shallow water. Because of the limited number of nodes availability, initial surveys consisted of a coarse grid of receiver stations and very dense grid of source points. Unfortunately, for the Converted waves, this geometry is unfavorable due to the limited number of nodes and the asymmetry of the conversion point, but the high interest in OBN acquisition, led to quick supply of more nodes which would help improve the compressional as well as the Converted waves Geometry. At ConocoPhillips, initial examination of OBN data from the North Sea exhibited excellent signs of the utility of the converted waves to complement the compressional waves by obtaining additional seismic attributes such as Vp/Vs, Lithology, anisotropic parameters and ability to image reservoirs in presence of gas where, unlike P-S, compressional waves are highly attenuated. Initial processing of P-S data from an OBN survey yielded very good results with significant potential for improvement and integration of the compressional and P-SV converted waves to address some of the challenging problems in the North Sea such as Imaging with P-SV waves in presence of Gas and fractures characterization where fractures can be the dominant factor controlling production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».