2.5D multifocusing imaging of crooked-line seismic surveys
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Two-dimensional seismic surveys often are conducted along crooked-line traverses due to the inaccessibility of rugged terrains, logistical and environmental restrictions, and budget limitations. The crookedness of line traverses, irregular topography, and complex subsurface geology with steeply dipping and curved interfaces could adversely affect the signal-to-noise-ratio of the data. The crooked-line geometry violates the assumption of a straight-line survey that is a basic principle behind the 2D multifocusing (MF) method and leads to crossline spread of midpoints. In addition, the crooked-line geometry can give rise to potential pitfalls and artifacts and thus leads to difficulties in imaging and velocity-depth model estimation. We develop a novel MF algorithm for crooked-line seismic data and revise the traveltime equation accordingly to achieve better signal alignment before stacking. Specifically, we have developed a 2.5D MF reflection traveltime equation that explicitly takes into account the midpoint dispersion and cross-dip effects. The new formulation corrects for normal, inline, and crossline dip moveouts (DMOs) simultaneously, which is significantly more accurate than removing these effects sequentially. Applying normal moveout, DMO, and cross-DMO separately tends to result in significant errors, especially for large offsets. The 2.5D MF method can perform automatically with a coherence-based global optimization search on data. We investigated the accuracy of the new formulation by testing it on different synthetic models and a real seismic data set. Applying our approach to the real data led to a high-resolution seismic image with a significant quality improvement compared to the conventional method. Numerical tests indicate that the new formula can accurately focus the primary reflections at their correct location, remove anomalous dip-dependent velocities, and extract true dips from seismic data for structural interpretation. Our method efficiently projects and extracts valuable 3D structural information when applied to crooked-line seismic surveys.
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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 ».