Application of Surface-wave modeling and inversion in Cordova Embayment of northeastern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Summary With increasing activities in shale plays, surface-wave analysis and inversion is finding growing applications in the hydrocarbon exploration industry. This is, perhaps, an acknowledgement that nearsurface velocity anomalies play a critical role in imaging the deeper heterogeneous shale reservoirs. The spatial and vertical heterogeneities, seen in the shale reservoir must be corrected for any nearsurface velocity effects, through proper statics correction or through imaging with a velocity model that properly takes account of the near-surface heterogeneities. Near-surface velocity anomalies are quite severe in the Cordova Embayment of northeastern British Columbia, where the Mid-Late Devonian shale are targets. Analysis and inversion of dispersive surface-waves appearing in the form of ground roll in land data is an appropriate tool for this purpose. One main goal is to estimate shear-wave statics, so mode-converted shear-wave data can be used in shale-reservoir characterization. We applied a newly developed surface-wave analysis, modeling, and inversion method (SWAMI) to obtain near-surface velocity heterogeneities in the Cordova Embayment area. Pulse wave data on 2D test lines containing frequencies as low as 1 Hz were used for this purpose. The use of pulse data was challenging; but low-frequency contents in data helped model shear velocity to 100 m or more below surface. The inversion results were validated through inversion of synthetic Rayleigh-wave data generated with an appropriate and industry-standard elastic modeling program. The work with test lines helped develop strategies for additional surveys for building a detailed near-surface velocity model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».