Extraction of reflected events from sonic-log waveforms using the Karhunen-Loève transform
Notice bibliographique
Résumé
Sonic-reflection logging, a recently developed borehole geophysical scheme, is in principle capable of providing a clear view of outside the well bore. In this type of acoustic well logging, a key technical obstacle is that the reflected wave signal is almost entirely obscured by the directly arriving P-, S-, and Stoneley wave modes. Effective extraction of these reflection signals from the full acoustic waveforms is therefore a critical data-processing step. We have examined the use of the Karhunen-Loève (KL) transform, combined with a band-limiting filter, as a technique for the extraction of reflections of interest from a mixture with directly arriving wave modes of much higher amplitude. Under the assumption that large energy (squared-amplitude) differences exist between each wave component, the direct Stoneley wave, S-wave, and the P-wave are eliminated sequentially by subtracting the most significant principal components, after which the remaining signal is seen to be dominated by reflected events. Thereafter, the extracted reflections can be used in migration to provide interpretable images of the structures outside the borehole. Synthetic data are used to develop and justify our procedure for subtraction of appropriate KL principal components. Laboratory data are used to demonstrate in detail the suppression of unwanted modes. For comparison, the multiscale slowness-time-coherence method is applied to extract reflections from the same data set. The procedure is exemplified on a field data case with attention paid in particular to the consequences to imaging of near-borehole structures.
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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 | 0,000 | 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 ».