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Enregistrement W2740415769 · doi:10.1190/geo2016-0615.1

Uncertainty reduction through geologically conditioned petrophysical constraints in joint inversion

2017· article· en· W2740415769 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Western AustraliaMemorial University of NewfoundlandAustralian GovernmentFirst Quantum MineralsColorado School of Mines
Mots-clésPetrophysicsWorkflowInversion (geology)GeologyData integrationProbabilistic logicGeophysicsJoint (building)Regional geologyData miningComputer scienceHydrogeologySeismologyGeotechnical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a joint geophysical inversion workflow that aims to improve subsurface imaging and decrease uncertainty by integrating petrophysical constraints and geologic data. In this framework, probabilistic geologic modeling is used as a source of information to condition the petrophysical constraints spatially and to derive starting models. The workflow then uses petrophysical measurements to constrain the values retrieved by geophysical joint inversion. The different sources of constraints are integrated into a least-squares framework to capture and integrate information related to geophysical, petrophysical, and geologic data. This allows us to quantify the posterior state of knowledge and to calculate posterior statistical indicators. To test this workflow, using geologic field data, we have generated a set of geologic models, which we used to derive a probabilistic geologic model. In this synthetic case study, we found that the integration of geologic information and petrophysical constraints in geophysical joint inversion could reduce uncertainty and improve imaging. In particular, the use of petrophysical constraints retrieves sharper boundaries and better reproduces the statistics of the observed petrophysical measurements. The integration of probabilistic geologic modeling permits more accurate retrieval of model geometry, and it better constrains the solution while still satisfying the statistics derived from geologic data. The analysis of statistical indicators at each step of the workflow indicates that (1) the inversion methodology is effective when applied to complex geology and (2) the integration of prior information and constraints from geology and petrophysics significantly improves the inversion results while decreasing uncertainty. Finally, the analysis of uncertainty to the integration of the conditioned petrophysical constraints also indicates that, for this example, the best results are obtained for joint inversion using petrophysical constraints spatially conditioned by geologic modeling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle