Application of compressive seismic imaging at Lookout Field, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2015, a new seismic data set was acquired over the Lookout Field in Alaska in anticipation of development. The survey was acquired using principles of compressive seismic imaging (CSI). This was the first implementation of this technology on land for ConocoPhillips and was a test of its robustness in Arctic conditions. Although there were challenges specific to CSI in acquisition and processing, the test was a success. Since then, CSI design has been used for multiple surveys. The Lookout survey had general imaging objectives for the overburden and reservoir zone, including increased horizontal and vertical resolution, higher signal-to-noise ratio, and amplitude preservation. There were also specific objectives of a more accurate structural image beneath the Fish Creek Slumps, fault identification in the reservoir, and visibility of reservoir edges. Comparisons of the Lookout 2015 CSI data to the existing exploration-quality legacy data show an overall improved image and that the 2015 survey was successful in meeting the reservoir-specific objectives. CSI principles enable more efficient use of acquisition resources, providing the ability to acquire more seismic data than a high-density conventional seismic shoot while maintaining comparable data quality. The impact of CSI is unlocking development-grade seismic data at exploration-grade cost.
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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 | 0,001 | 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 ».