Non-uniform optimal sampling for simultaneous source survey design
Notice bibliographique
Résumé
Summary Optimal selection of locations for sensors in a seismic survey has been a long-standing issue for geophysicists. If we could sample the earth at two points per wavelength or better in all dimensions according to Nyquist sampling theory, design would not be an issue. The reality of limited access and funding requires us to make do with orders of magnitude fewer sampling points than Nyquist theory would dictate. The field of Compressive Sensing provides a new theory for non-uniform sampling that allows for using significantly fewer sensors than current practice in seismic exploration (Herrmann, 2010). We use these principles to define a pragmatic framework for seismic survey design, acquisition, processing and imaging, that we refer to as Compressive Seismic Imaging (CSI). In previous work we have described the CSI frameworks used for creating optimally sampled locations for sources and receivers that maximize our ability to recover the available bandwidth in seismic data. These same principles can be used to design surveys that use multiple simultaneous sources. In this paper we describe work flows for designing Non-Uniform Optimal Sampling (NUOS) locations for sources that maximize our ability to de-blend the data at high signal-to-noise ratios back to individual shot records. These work flows were used to design a blended dual-source survey that was shot immediately after the completion of a traditional single-source survey. Shooting time for the blended survey was reduced by more than half, with comparable or better data quality obtained for the blended source survey compared to the single source survey. After simple fast track processing, 4D differences between the blended and single source data were comparable to those obtained for 4D projects with similar geometries in nearby areas.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».