VSP data inversion for vertical velocity gradient and elliptical anisotropy model
Notice bibliographique
Résumé
Inversion of velocity parameters for the walkaway VSP data in a multilayered medium can be impeded by velocity gradients and anisotropy in some layers. A problem occurs if we compare velocities obtained from borehole seismic profiling which are equal to their vertical components with the velocities calculated with paths coming from far offsets where the horizontal component plays an important role, especially when the vertical gradient exists and the ray paths are curve-shaped. In this contribution we present the results of velocity model inversion for VSP data considering velocity gradient and elliptical anisotropy. The algorithm consists of two steps, optimization of velocity parameters and optimization of ray paths for the given model. Both procedures use the Nelder-Mead simplex method which finds local minima. Due to the character of optimization we performed also multistart analysis which can provide information about possible equivalences between parameters. Analysis was conducted for different parameterizations, in some cases allowing introduction of additional parameters: vertical gradient and elliptical anisotropy coefficient. The optimal model for a specific set of data is chosen with the help of Bayesian Information Criterion to balance complexity of model with quality of approximation of traveltimes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».