Feasibility of utilizing wavelet phase to map the CO<sub>2</sub>plume at the Ketzin pilot site, Germany
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Spectral decomposition is a powerful tool that can provide geological details dependent upon discrete frequencies. Complex spectral decomposition using inversion strategies differs from conventional spectral decomposition methods in that it produces not only frequency information but also wavelet phase information. This method was applied to a time‐lapse three‐dimensional seismic dataset in order to test the feasibility of using wavelet phase changes to detect and map injected carbon dioxide within the reservoir at the Ketzin carbon dioxide storage site, Germany. Simplified zero‐offset forward modelling was used to help verify the effectiveness of this technique and to better understand the wavelet phase response from the highly heterogeneous storage reservoir and carbon dioxide plume. Ambient noise and signal‐to‐noise ratios were calculated from the raw data to determine the extracted wavelet phase. Strong noise caused by rainfall and the assumed spatial distribution of sandstone channels in the reservoir could be correlated with phase anomalies. Qualitative and quantitative results indicate that the wavelet phase extracted by the complex spectral decomposition technique has great potential as a practical and feasible tool for carbon dioxide detection at the Ketzin pilot site.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».