New perspectives on Solid Earth Geology from Seismic Texture to Cooperative Inversion
Notice bibliographique
Résumé
Seismic and electromagnetic methods are fundamental to Solid Earth research and subsurface exploration. Acquisition cost reduction is making dense 3D application of these methods accessible to a broad range of geo-scientists. However, the challenge of extracting geological meaning remains. We develop the concept of "textural domaining" for 3D seismic reflectivity data. Dip-steered seismic texture attributes are combined with unsupervised learning to generate sets of volume rendered images accompanied by a seismic texture reference diagram. These methods have the potential to reveal geological and geotechnical properties that would otherwise remain hidden. Analysis of seismic texture presents particular value in hard-rock settings where changes in velocity may be negligible across rock volumes exhibiting significant changes in rock mass texture. We demonstrate application and value of textural domaining with three industry-scale field examples. The first example links seismic texture to rock type along a 400 km long transect through central Australia. The second and third examples partition dense 3D seismic data based on texture for complex hard rock terrains in Nevada, USA and Kevitsa, Finland. Finally, we demonstrate application of domaining within texture guided cooperative inversion of 3D seismic reflectivity and magnetotelluric data to provide new perspectives on Solid Earth geology.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
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 ».