McMC-based nonlinear EIVAZ inversion driven by rock physics
Notice bibliographique
Résumé
A single set of vertically aligned fractures embedded in a purely isotropic background medium may be considered as a long-wavelength effective transversely isotropic medium with a horizontal symmetry axis (HTI). The estimation of fracture weaknesses is essential for characterizing the anisotropy in HTI media. Using the fractured anisotropic rock-physics models and the wide-azimuth seismic data, elastic impedance inversion variation with incident angle and azimuth, or simply ‘EIVAZ’ for short, can be carried out for the estimation of the normal and tangential fracture weaknesses with the nonlinear Markov chain Monte Carlo (McMC) strategy. Firstly, an inversion method of nonlinear anisotropic elastic impedance (AEI) with the McMC algorithm was proposed, which is used for the inversion of nonlinear AEI information with different angles of incidence and azimuth. Then we extracted the normal and tangential fracture weaknesses directly using the ratio differences of inverted nonlinear AEI data. So we can eliminate the influence of the isotropic background elastic impedance on the anisotropic perturbation elastic impedance and obtain the normal and tangential fracture weaknesses more stably. A test on a 2D over-thrust model shows that the fracture weaknesses are still estimated reasonably with moderate noise. A test on a real data set demonstrates that the estimated results are in good agreement with the results of the well log interpretation, and our McMC-based nonlinear AEI approach appears to be a stable method for predicting fracture weaknesses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».