Integration of Time-Lapse Seismic Data Using the Onset Time Approach: The Impact of Seismic Survey Frequency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The seismic inversion method using the seismic onset times has shown great promise for integrating real- continuous seismic surveys for updating geologic models. However, due to the high cost of seismic surveys, such frequent seismic surveys are not commonly available. In this study, we focus on analyzing the impact of seismic survey frequency on the onset time approach, aiming to extend the advantages of onset time approach when infrequent seismic surveys are available. To analyze the impact of seismic survey frequency on the onset time approach, first, we conduct a sensitivity analysis based on the frequent seismic survey data (over 175 surveys) of steam injection in a heavy oil reservoir (Peace River Unit) in Canada. The calculated onset time maps based on seismic survey data sampled at various time intervals from the frequent data sets are compared to examine the need and effectiveness of interpolation between surveys. Additionally, we compare the onset time inversion with the traditional seismic amplitude inversion and quantitatively investigate the nonlinearity and robustness for these two inversion methods. The sensitivity analysis shows that using interpolation between seismic surveys to calculate the onset time an adequate onset time map can be extracted from the infrequent seismic surveys. This holds good as long as there are no changes in the underlying physical mechanisms during the interpolation period. A 2D waterflooding case demonstrates the necessity of interpolation for large time span between the seismic surveys and obtaining more accurate model update and efficient data misfit reduction during the inversion. The SPE Brugge benchmark case shows that the onset time inversion method obtains comparable permeability update as the traditional seismic amplitude inversion method while being much more efficient. This results from the significant data reduction achieved by integrating a single onset time map rather than multiple sets of amplitude maps. The onset time approach also achieves superior convergence performance resulting from its quasi-linear properties. It is found that the nonlinearity of the onset time method can be smaller than that of the amplitude inversion method by several orders of magnitude.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».