Application of 3D LSRTM to an onshore walkaway VSP for CO<sub>2</sub> monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Distributed acoustic sensing (DAS) in vertical seismic profiling (VSP) can be an effective method to monitor time lapse signals on land. We investigate the efficacy of time lapse least squares reverse time migration (LSRTM) applied to a DAS VSP. The goal is to monitor the CO2 plume for a carbon capture and sequestration (CCS) facility while the injection volumes are relatively small. The DAS VSP acquisition was designed as a walkaway VSP with four 2D shot lines arranged in a star pattern centered around the CO2 injection well. The near vertical injection well also serves as the DAS fiber observation well. We use synthetic tests to demonstrate that 3D LSRTM can give interpretable images within a radius of about 400m from the well, despite the predominantly 2D nature of the VSP acquisition. The synthetic tests demonstrate that higher iterations of the LSRTM give improved resolution and amplitude fidelity over a single iteration LSRTM. The tests also help to guide the expectation for the real data results in terms of resolution and amplitude interpretability. The application of LSRTM to real data delineates a credible time-lapse signal within the resolution limitations of the acquisition Presentation Date: Tuesday, October 13, 2020 Session Start Time: 8:30 AM Presentation Time: 9:45 AM Location: 360D Presentation Type: Oral
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».