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Enregistrement W7111680567

Seismische Charakterisierung von geothermischen Reservoiren mittels “Common-Reflection-Surface” Stapelungs-Methode und Attribut-Analysen

2015· dissertation· en· W7111680567 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePublication Database GFZ (GFZ German Research Centre for Geosciences) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientStackingReflection (computer programming)Stack (abstract data type)Characterization (materials science)Geothermal energyNormal moveoutGeothermal exploration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important contribution of geosciences to the renewable energy production portfolio is the exploration and utilization of geothermal resources. For the development of a geothermal project at great depths a detailed geological and geophysical exploration program is required in the first phase. With the help of active seismic methods high-resolution images of the geothermal reservoir can be delivered. This allows potential transport routes for fluids to be identified as well as regions with high potential of heat extraction to be mapped, which indicates favorable conditions for geothermal exploitation. The presented work investigates the extent to which an improved characterization of geothermal reservoirs can be achieved with the new methods of seismic data processing. The summations of traces (stacking) is a crucial step in the processing of seismic reflection data. The common-reflection-surface (CRS) stacking method can be applied as an alternative for the conventional normal moveout (NMO) or the dip moveout (DMO) stack. The advantages of the CRS stack beside an automatic determination of stacking operator parameters include an adequate imaging of arbitrarily curved geological boundaries, and a significant increase in signal-to-noise (S/N) ratio by stacking far more traces than used in a conventional stack. A major innovation I have shown in this work is that the quality of signal attributes that characterize the seismic images can be significantly improved by this modified type of stacking in particular. Imporoved attribute analysis facilitates the interpretation of seismic images and plays a significant role in the characterization of reservoirs. Variations of lithological and petro-physical properties are reflected by fluctuations of specific signal attributes (eg. frequency or amplitude characteristics). Its further interpretation can provide quality assessment of the geothermal reservoir with respect to the capacity of fluids within a hydrological system that can be extracted and utilized. The proposed methodological approach is demonstrated on the basis on two case studies. In the first example, I analyzed a series of 2D seismic profile sections through the Alberta sedimentary basin on the eastern edge of the Canadian Rocky Mountains. In the second application, a 3D seismic volume is characterized in the surroundings of a geothermal borehole, located in the central part of the Polish basin. Both sites were investigated with the modified and improved stacking attribute analyses. The results provide recommendations for the planning of future geothermal plants in both study areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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