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Enregistrement W2512144736 · doi:10.1002/2016jb013165

Numerical upscaling in 2‐D heterogeneous poroelastic rocks: Anisotropic attenuation and dispersion of seismic waves

2016· article· en· W2512144736 sur OpenAlexaff
J. Germán Rubino, Eva Caspari, Tobias M. Müller, Marco Milani, Nicolás D. Barbosa, Klaus Holliger

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversité de LausanneKommission für Technologie und InnovationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPoromechanicsAttenuationAnelastic attenuation factorAnisotropySeismic anisotropySeismic waveDissipationGeologyDispersive body wavesDispersion (optics)MechanicsWave propagationStiffness matrixPorous mediumGeophysicsStiffnessGeotechnical engineeringPorosityPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of stiffness contrasts at scales larger than the typical pore sizes but smaller than the predominant seismic wavelengths can produce seismic attenuation and velocity dispersion in fluid‐saturated porous rocks. This energy dissipation mechanism is caused by wave‐induced fluid pressure diffusion among the different components of the probed geological formations. In many cases, heterogeneities have elongated shapes and preferential orientations, which implies that the overall response of the medium is anisotropic. In this work, we propose a numerical upscaling procedure that permits to quantify seismic attenuation and phase velocity considering fluid pressure diffusion effects as well as generic anisotropy at the sample's scale. The methodology is based on a set of three relaxation tests performed on a 2‐D synthetic rock sample representative of the medium of interest. It provides a complex‐valued frequency‐dependent equivalent stiffness matrix through a least squares procedure. We also derive an approach for computing various poroelastic fields associated with the considered sample in response to the propagation of a seismic wave with arbitrary incidence angle. Using this approach, we provide an energy‐based estimation of seismic attenuation. A comprehensive numerical analysis indicates that the methodology is suitable for handling complex media and different levels of overall anisotropy. Comparisons with the energy‐based estimations demonstrate that the dynamic‐equivalent viscoelastic medium assumption made by the numerical upscaling procedure is reasonable even in the presence of high levels of overall anisotropy. This work also highlights the usefulness of poroelastic fields for the physical interpretation of seismic wave phenomena in strongly heterogeneous and complex media.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations84
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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