Passive seismic reflection interferometry: A case study from the Aquistore CO<sub>2</sub>storage site, Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Seismic reflection interferometry has recently been tested in a few resource-exploration applications. We have evaluated passive seismic interferometry results for data from the Aquistore [Formula: see text] storage site, Saskatchewan, Canada, with the objective of testing the method’s ability to image the subsurface geology and its potential for time-lapse imaging. We analyzed passive seismic data recorded along two perpendicular geophone lines for two time periods that include 23 days in June 2014 and 13 days in February 2015. Beam-forming analysis showed that a nearby power plant is the dominant source of ambient noise. We retrieved virtual shot gathers not only by correlating long noise panels (1 h) for both recording periods, but also by correlating shorter noise panels (10 s) from two days of each recording period. We applied illumination diagnosis to the noise panels from the two chosen days for each period to help suppress the surface waves. Comparisons of the common-midpoints stacked sections, resulting from the virtual shot gathers, with colocated active-source images and log-based synthetic seismograms showed that the best ambient-noise images were obtained for the longest recording periods. The application of illumination diagnosis revealed that only a small percentage of the noise panels are dominated by body waves. Thus, images formed using only this subset of noise panels failed to improve the images obtained from the 23 and 13 days of noise recording. To evaluate the passive images, we performed log-based correlations that showed moderate correlation ranging from approximately 0.5–0.65 in the two-way time range of 0.8–1.5 s. For the 13 to 23 days of noise used in our analysis, the resulting images at the reservoir depth of 3200 m or [Formula: see text] are unlikely to be suitable for time-lapse imaging at this site. This is most likely due to the limited directional illumination and dominance of surface-wave noise.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».