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Enregistrement W2803452092 · doi:10.1190/int-2017-0230.1

Azimuthal anisotropy analysis of multiazimuth P-wave seismic data — An example from the Rock Springs Uplift, Wyoming, USA

2018· article· en· W2803452092 sur OpenAlexaff
Hema Sharma, Subhashis Mallick, Sumit Verma, Erin Campbell

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of WyomingU.S. Department of Energy
Mots-clésAzimuthAnisotropyGeologySeismologyOrientation (vector space)Offset (computer science)Seismic anisotropyAmplitudeGeodesyMineralogyGeometryGeophysicsMantle (geology)OpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our study area in Rock Sprigs Uplift, Wyoming, lies close to the carbon dioxide ([Formula: see text])-producing Jim Bridger power plant, and hence it is a good site for carbon sequestration. Two subsurface reservoirs within this area are being analyzed for their capability of long-term carbon storage. The presence and orientation of fractures within a reservoir and the associated seal govern the efficiency and long-term effectiveness of [Formula: see text] storage. The presence of natural fractures gives rise to seismic anisotropy that is related to the fracture orientation and density. This work analyzed P-wave multiazimuth seismic amplitude and well data from a potential carbon sequestration site for the anisotropy analysis. Using prestack waveform inversion, accurate azimuthal velocities were obtained for offset-to-angle transformation and to compute azimuthal angle gathers. These angle gathers were then stacked for each azimuth and analyzed for azimuthal anisotropy to estimate the fracture orientation and relative fracture density. Finally, by corroborating the results of the seismic azimuthal analysis with well data, it was confirmed that the results from the azimuthal analysis of the angle stacks are related to the fracture orientation and density.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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