A case study showing the value of multioffset synthetic seismograms in seismic data interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A baseline 3D3C seismic survey was acquired in May 2014 at a Field Research Station in Southern Alberta, Canada, which is the site of experimental CO2 injection into an Upper Cretaceous sandstone at approximately 300 m depth. We have created synthetic seismograms from sonic and density logs to identify reflectors seen on the processed seismic data. The high-amplitude positive response (peak) at the top of the Upper Cretaceous Milk River Formation sandstone on the normal incidence PP synthetic seismogram does not match the response seen on the migrated PP seismic data, which is a very low amplitude peak. For such a high impedance, low Poisson’s ratio sandstone, the Zoeppritz equations predict a high-amplitude reflection coefficient at zero offset, then a decrease in amplitude, and even a change in polarity with increasing source-receiver offset. To match the stacked seismic data better, we have created offset synthetic seismograms using P- and S-wave sonic logs and density logs. The character of the top Milk River reflection on the seismic data stacked using all offset traces resembles that observed on the stacked offset synthetic seismogram, which is a similar low-amplitude peak. The character of the top Milk River reflection on the seismic data stacked using only near-offset traces to 250 m looks like that seen on the normal incidence synthetic seismogram.
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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) | 0,000 | 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 ».