Interpretation Using Explicitly Encoded Phase, Amplitude and Fault Data
Notice bibliographique
Résumé
Current horizon interpretation techniques are based primarily on the use of seismic reflectivity. While there have been robust algorithms developed to work with seismic data, there are limitations and trade-offs with each of these approaches.In this presentation we investigate the merits of interpretation based on the use of a colour blend comprised of phase, amplitude and fault datasets. The colour blend used in this workflow is a Hue-Saturation-Value (HSV) blend. In this blend the hue/colour is controlled by the instantaneous phase, the saturation is controlled by the amplitude, and the value/blackness is controlled by a fault detect volume.Combining these three datasets provides a greater level of explicit information when interpreting an event. In standard cases this information can be inferred by the interpreter using secondary attribute volumes, or an autotracking algorithm performing extra calculations in the background. However, both of these approaches add extra overhead to the work being performed, reducing efficiency. Explicitly encoding phase, amplitude and fault information allows: Reduced incidence of cycle skippingThe ability to pick on a particular phase angleHonouring of faults in autotrackingIncreased visual information in manual interpretationThese points will be reviewed through the interpretation of a number of 3D seismic datasets, with varying data quality and covering a range of geological settings.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».