Focusing AVO inversion based on the minimum gradient support regularization
Notice bibliographique
Résumé
Generally, regularization methods are adopted to decrease the non-uniqueness and instability of AVO inversion. In order to solve fuzzy boundaries and low focusing, the minimum gradient support (MGS), as one of regularization methods, is introduced to carry out pre-stack three-term AVO inversion for the first time in the paper. Then, considering the different orders of magnitude of P-impedance, S-impedance and density, we extend the traditional univariate MGS into trivariate MGS. In addition, in order to render the inversion more stable, a low-frequency constraint is also introduced to the objective function. Then, 1-D and 2-D models are designed to test the adaptability and reliability of the method. Numerical model applications show that the inversion method based on MGS is superior to the traditional model-based AVO inversion in preserving sharp boundaries. Furthermore, inverted results from MGS AVO inversion have a higher resolution than those from the traditional method. In the meantime, although the synthetic data is contaminated by noise, reasonable and reliable results can still be obtained from MGS inversion. All advantages guarantee that the focusing MGS AVO inversion will have a great potential for real data application in the near future. Presentation Date: Thursday, September 28, 2017 Start Time: 8:30 AM Location: 370D Presentation Type: ORAL
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».