Log-validated waveform inversion of reflection data with wavelet phase and amplitude updating
Notice bibliographique
Résumé
Waveform inversion is difficult to apply to near-offset surface seismic data, with issues such as the absence of large lateral wavenumbers and diving waves tending to leave iterative methods exposed to local minima. Well-logs can mitigate this issue to some degree, either by supporting the construction of reliable starting models, or, as we show in this paper, by permitting a model-validation step to be included within each iteration. The extra stability conferred by model validation allows one-way wave operators to be used in place of reverse time migration operators in the construction of the update. The approach leads to remarkably accurate results and significant computational savings. Once a log-validated waveform procedure is set up along these lines, we address the unknown-wavelet issue. A process of updating of both the amplitude and phase of an initial wavelet estimate is set up to produce stable inversions in both synthetic and field environments. In the latter case, profiles extracted from a log-validated waveform inversion of the Hussar land data set, when compared to two blind validation wells, are observed to accurately reproduce structures in zones producing significant reflection energy. Presentation Date: Wednesday, September 18, 2019 Session Start Time: 9:20 AM Presentation Time: 10:10 AM Location: Poster Station 8 Presentation Type: Poster
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».