Comments on: “Imaging the Aquistore reservoir after 36 kilotonnes of CO2 injection using distributed acoustic sensing” (K. Harris, D. J. White, and C. Samson, 2017, G <scp>eophysics</scp> , 82, no. 6, M81–M96) and “Initial 4D seismic results after CO2 injection start-up at the Aquistore storage site” (L. A. N. Roach, D. J. White, B. Roberts, and D. Angus, 2017, G <scp>eophysics</scp> , 82, no. 3, B95–B107)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Two papers published in Geophysics use the normalized root-mean-square (Nrms) calculation in a sliding window to compare traces and to create a “difference Nrms′” volume. The authors use the derived difference volume to indicate the presence of apparent time-lapse anomaly between two seismic surveys. In this discussion, we point out that the used methodology does not allow a robust comparison of seismic traces. We recommend the use of simple amplitude difference calculation between volumes to show the presence of time-lapse anomalies, instead of the used methodology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».