Improving the resolution of impedance inversion in karst systems by incorporating diffraction information: A case study of Tarim Basin, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different scales of voids and cavities in karst systems demonstrate considerable potential as exploration targets in the Tarim Basin, northwest China. Numerous diffraction events exist in the seismic data above the karst reservoir in this area because of the strong impedance contrast and irregular shape of voids. The conventional impedance inversion method using migrated data as an input cannot easily estimate the location of voids and the impedance inside the voids. In this case, an alternative approach to impedance inversion that considers the diffractive component of the total wavefield and uses the unmigrated data as an input should be used. The inversion consists of a least-squares minimization of the misfit function between the observed and modeled data. Forward modeling incorporates a combination of reflection and diffraction wavefield components. The adopted method is applied to physical modeling and field data recorded above the karst reservoir. This study’s physical modeling test simulates observed field data and is performed using a high-resolution and high-fidelity 3D modeling system. Inversion results obtained by the proposed and conventional methods are compared. Physical modeling and a field data application show that the adopted impedance inversion method improves the karst location estimation and the acoustic impedance within the voids.
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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 | 0,001 |
| 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 ».