PP-wave and PS-wave 5D reconstruction and denoising to assist registration
Notice bibliographique
Résumé
Mapping post-stack PS-wave data to the PP-wave time domain is a critical step before joint interpretation and inversion. Registration techniques are often constrained by having access to a known Vp/Vs ratio. When an accurate Vp/Vs ratio is not provided, one can solve the problem of seismic data registration by minimizing the difference between the PP-wave and the warped PS-wave data with a smoothing constraint applied on the warping function. However, one possible limitation of the applicability of registration algorithms on field multicomponent seismic data is the low signal-to-noise-ratio (SNR) of the PS-wave data. To deal with this issue, we propose to attenuate the noise of the pre-stack seismic data via 5D interpolation/ reconstruction. In our processing flow, we recommend adopting a tensor completion method to reconstruct and enhance pre-stack PP and PS-wave data. Then one can implement registration algorithms on the SNR-enhanced post-stack seismic data to obtain a stable estimation of the warping function. To demonstrate the effectiveness of the proposed workflow, we test it on a 3D land multicomponent seismic data acquired in Central Alberta, Canada. Presentation Date: Monday, October 15, 2018 Start Time: 1:50:00 PM Location: 213A (Anaheim Convention Center) 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».