Prospectivity insights from automated pre-interpretation processing of open-file 3D seismic data: characterising the Late Triassic Mungaroo Formation of the Carnarvon Basin, North West Shelf of Australia
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.
Notice bibliographique
Résumé
Waveform data from pre-interpretation processing is used in nine Late Triassic interpretation case studies from an area extending more than 30,000 km2 across the Exmouth Plateau, Kangaroo Trough and Rankin Trend on the North West Shelf of Australia. Events selected from a database of automatically generated surfaces extracted from six large open-file 3D marine surveys (~16,000 km2) are used to analyse reservoirs, seals, and pore fluid within the Brigadier and Mungaroo formations in this peer-reviewed paper. Today, geoscience teams are challenged with vast data sets such as the archived versions of more than 125 Carnarvon Basin 3D seismic surveys. Pre-interpretation processing delivers a database of numerous seismic events that cannot be effectively managed using traditional interpretation workstations. With, however, a 3D viewer to query, edit and merge the results, geoscience teams are able to review many large surveys and the surfaces in their interpretation workflows. At the 2013 WABS Conference in Perth, WA, two papers offered models for the Late Triassic gas reservoirs. These models represent many years of synthesis and integration of data by teams of geoscientists from two of the major operators on the North West Shelf. Validation and corroboration of the proposed models was gained by using selected pre-interpretation surfaces. Stacking patterns, waveform fitness, amplitude and two-way time surfaces from these spatial databases revealed geological insights about the formations, such as their complexity of structure, extent of reservoirs, and continuity of seals, along with a better understanding about the trapping and charge systems of the fields.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle