Processing and quality-control strategies for consistent time-lapse seismic attributes: A case history on an internal blowout using vintage data
Notice bibliographique
Résumé
Many vintage reflection seismic surveys exist that have nonrepeated acquisition geometries or final-stacked/migrated sections are obtained using different or nonconsistent processing flows. This may lead to derived time-lapse attributes that are not internally consistent or even conflicting. For instance, we have focused on a subsurface gas blowout that occurred in 1989 in the Norwegian sector of the North Sea. The 2D site survey data were acquired in 1988 and 1990, and the 3D data were acquired in 1991 and 2005. The various sets of legacy data are plagued by poor repeatability among data acquisitions, application of different processing strategies, missing prestack data, and the presence of multiples. All of these factors severely complicate even qualitative interpretation of the gas migration associated with the underground blowout. Careful time-lapse processing may provide useful information even from such challenging legacy data by first computing numerous attributes including instantaneous amplitude differences, time shifts, time-lapse attenuation, and impedance inversions. Then, judicious quality control, invoked by comparing the various attributes, was used to check for internally consistent results.
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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 | 0,001 |
| 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 ».