Time and offset domain internal multiple prediction with nonstationary parameters
Notice bibliographique
Résumé
Practical internal multiple prediction and removal is a high priority area of seismic processing technology, that has special significance for unconventional plays, where data are complex and sophisticated quantitative interpretation methods are apt to be applied. When the medium is unknown and/or complex, and move-out based discrimination is not possible, inverse scattering based prediction is the method of choice, but challenges remain for its application in certain environments. For instance, when generators are distributed up-shallow and within and below zones of interest, optimum prediction parameters are difficult to determine — in fact in some cases no stationary value of the search parameter ε can optimally predict all multiples without introducing damaging artifacts. A re-formulation and implementation in the time-domain permits time-nonstationarity to be enforced in ε, after which a range of possible data-driven and geology-driven criteria for selecting a ε(t) schedule can be analyzed. 1D and 1.5D versions of the time-nonstationary algorithm are easily derived and can be shown to add a new element of precision to prediction. Merging of these ideas with multidimensional plane-wave domain versions of the algorithm will provide 2D/3D extensions. Presentation Date: Monday, October 17, 2016 Start Time: 4:35:00 PM Location: 142 Presentation Type: ORAL
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».