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Enregistrement W2501113198 · doi:10.1190/1.9781560802197.ch7

Inversion of Seismic Data for Elastic Parameters: A Tool for Gas-Hydrate Characterization

2010· book-chapter· en· W2501113198 sur OpenAlexaff
Michael Riedel, M. W. Lee, Gilles Bellefleur

Notice bibliographique

RevueSociety of Exploration Geophysicists eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCrystallographyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews various seismic inversion techniques (amplitude-versus-offset [AVO], acoustic and elastic impedance, prestack waveform inversion) for assessing elastic parameters of sediments and more specifically hydrate-bearing sediments. Several theoretical approaches are described, and examples of the application of the inversion schemes to assess gas-hydrate deposits in three different geologic environments are compared. The first example is from a permafrost-related gas-hydrate deposit at Mallik, the second example is from the Blake Ridge offshore Carolina (location of Ocean Drilling Program Leg 164), and the third example is from the Gulf of Mexico (Atwater Valley and Keathley Canyon). The techniques used in these areas are band-limited acoustic impedance inversion (Mallik), poststack elastic impedance inversion (Blake Ridge), and a hybrid inversion scheme, utilizing prestack waveform inversion with poststack AVO inversion (Gulf of Mexico).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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