Amplitude-based misfit functions in viscoelastic full-waveform inversion applied to walk-away vertical seismic profile data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Viscoelastic full-waveform inversion is applied to walk-away vertical seismic profile data acquired at a producing heavy-oil field in Western Canada for the determination of subsurface velocity models (P-wave velocity α and S-wave velocity β) and attenuation models (P-wave quality factor Qα and S-wave quality factor Qβ). To mitigate strong velocity-attenuation trade-offs, a two-stage approach is adopted. In Stage I, α and β models are first inverted using a standard waveform-difference (WD) misfit function. Following this, in Stage II, different amplitude-based misfit functions are used to estimate the Qα and Qβ models. Compared to the traditional WD misfit function, the amplitude-based misfit functions exhibit stronger sensitivity to attenuation anomalies and appear to be able to invert Qα and Qβ models more reliably in the presence of velocity errors. Overall, the root-mean-square amplitude-ratio and spectral amplitude-ratio misfit functions outperform other misfit function choices. In the final outputs of our inversion, significant drops in the α to β ratio (~1.6) and Poisson’s ratio (~0.23) are apparent within the Clearwater Formation (depth ~0.45–0.50 km) of the Mannville Group in the Western Canada Sedimentary Basin. Strong Qα (~20) and Qβ (~15) anomalies are also evident in this zone. These observations provide information to help identify the target attenuative reservoir saturated with heavy-oil resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».