Anisotropic full-waveform inversion of crosshole seismic data: A vertical symmetry axis field data application
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Anisotropic waveform tomography (AWT) uses anisotropic traveltime tomography followed by anisotropic full-waveform inversion (FWI). Such an approach is required for FWI in cases in which the geology is likely to exhibit anisotropy. An important anisotropy class is that of transverse isotropy (TI), and the special case of TI media with a vertical symmetry axis (VTI) media is often used to represent elasticity in undeformed sedimentary layering. We have developed an approach for AWT that uses an acoustic approximation to simulate waves in VTI media, and we apply this approach to crosshole data. In our approach, the best-fitting models of seismic velocity and Thomsen VTI anisotropy parameters are initially obtained using anisotropic traveltime tomography, and they are then used as the starting models for VTI FWI within the acoustic approximation. One common problem with the acoustic approach to TI media is the generation of late-arriving (spurious) S-waves as a by-product of the equation system. We used a Laplace-Fourier approach that effectively damps the spurious S-waves to suppress artifacts that might otherwise corrupt the final inversion results. The results of applying AWT to synthetic data illustrate the trade-offs in resolution between the two parameter classes of velocity and anisotropy, and they also verify anisotropic traveltime tomography as a valid method for generating starting models for FWI. The synthetic study further indicates the importance of smoothing the anisotropy parameters before proceeding to FWI inversions of the velocity parameter. The AWT technique is applied to real crosshole field gathers from a sedimentary environment in Western Canada, and the results are compared with the results from a simpler (elliptical) anisotropy model. The transversely isotropic approach yields an FWI image of the vertical velocity that (1) exhibits a superior resolution and (2) better predicts the field data than does the elliptical approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».