Full-waveform inversion: The next leap forward in subsalt imaging
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subsalt imaging has been a long-term challenge for the oil and gas industry. The substantial progress made in data acquisition and imaging since the late 1990s has made some subsalt imaging problems tractable, but building earth models that enable imaging under complex salt remains a challenge. Labor-intensive workflows remain industry standard practice. Not only are these costly and time consuming, they have also performed poorly in many areas of economic interest. Various automatic model-building tools have been proposed to overcome these disadvantages. One such tool, full-waveform inversion (FWI), has already revolutionized velocity-model building in areas with shallow gas. Prior to 2006, imaging in these areas had been considered challenging and labor intensive, just as imaging under complex salt remains today. Modeling indicates that low frequencies and wide offsets may be the key to success when building velocity models using FWI. Just how low and how wide that may be required for FWI success depends on the particular problem. At the Atlantis Field in the deepwater Gulf of Mexico we recently acquired wide-offset ocean-bottom-node data with conventional airguns. By taking care during the acquisition, we recorded usable signal down to a lower frequency than previously achieved. We then applied FWI to the resulting data set and used the resulting velocity model, unmodified, to reverse time migrate the seismic data. It produced some of the best subsalt images of the Atlantis reservoir structure ever seen. Furthermore, the FWI velocity model revealed several major interpretation errors in the legacy salt model; thus the FWI result also offered an excellent basis for updating the salt model with the conventional workflow. These results demonstrate that with appropriate seismic data to support it, and with due care taken during processing and inversion, FWI truly offers a paradigm shift in model building and imaging in areas of complex salt.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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