Seismic attributes in unconsolidated near-surface sediments
Notice bibliographique
Résumé
The calculation, analysis and interpretation of seismic attributes is an important tool in reservoir seismology and has been used since the 1950’s to improve the characterization of oil and gas fields around the world. Recent applications of seismic attributes in the near surface use the coherency attribute to detect faults as well as average and normalized frequencies and similarity to map ground instability and image sinkholes. Seismic attributes are also used to assess unconsolidated oil sand reservoirs, to evaluate ocean/lake bottom responses from unconsolidated sediments, and to visualize the internal structure of mass transport deposits. In unconsolidated near-surface sediments seismic attributes are rarely used. This is likely due to the high variability present in the near surface. Combined P-/S-attributes are difficult to obtain because of the large difference between P-wave and S-wave velocity, as well as frequency and resolution. Therefore, the most important step to obtain these combined attributes is performing depth conversions for the P- and S-wave reflection profiles that perfectly match horizons and features in the depth domain. We present commonly used attributes calculated from a shear-wave reflection profile imaging the dome structure of an esker. Attributes calculated from the compressional-wave reflections are compared to the shear-wave attributes which benefit from higher resolution than P-wave attributes. We highlight the attributes which best enhance the general subsurface structure and list new information gained from different attributes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».