Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Full-waveform inversion (FWI) methods can produce high-resolution images of the physical properties of the subsurface. FWI has become a powerful tool for time-lapse or 4D seismic inversion, with applications in the monitoring of reservoir changes with injection and production, and potentially long-term storage of carbon. Current time-lapse FWI strategies include the parallel strategy (PRS), the sequential strategy, the double-difference strategy (DDS), the common-model strategy (CMS), and the central-difference strategy (CDS). PRS time-lapse inversion is affected by convergence differences between the baseline and monitoring inversions, as well as nonrepeatable noise and nonrepeatable acquisition geometries between surveys. The other strategies are largely efforts to fix the sensitivities of PRS, but robust solutions are still sought. We hypothesize that several problems in time-lapse FWI arise from the independence of step lengths during updating. This is supported by synthetic data tests, which indicate that stepsize sharing reduces artifacts caused by the variability in PRS convergence. Two strategies, which we refer to as stepsize-sharing PRS (SSPRS) and stepsize-sharing CMS, are then designed to address these remaining issues. In this paper, we have tested our methods in five scenarios, including noise-free data, nonrepeated noises, nonrepeatable source positions, biased starting models, and a combination of the latter three. The comparisons between the SSPRS and other strategies indicate that the SSPRS can adapt to all tested scenarios well. Especially, except for the DDS which is extremely sensitive to the nonrepeatable source positions, only the SSPRS can provide meaningful results in the latter two scenarios when compared with others. Furthermore, given that SSPRS through its sharing incurs half of the time cost of seeking stepsizes compared with the PRS and DDS, the total computational cost of SSPRS is less than half of that of the CMS and CDS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».