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J-GLOBAL ID:202202247261416454   整理番号:22A0397624

高減衰貯留層の周波数および角度依存地震特性のBayesインバージョンを用いた炭化水素検出のための改善アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Improved Approach for Hydrocarbon Detection Using Bayesian Inversion of Frequency- and Angle-Dependent Seismic Signatures of Highly Attenuative Reservoirs
著者 (5件):
資料名:
巻: 19  ページ: ROMBUNNO.7500105.1-5  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1397A  ISSN: 1545-598X  CODEN: IGRSBY  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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部分的ガス飽和貯留層に関する地震データ異常の周波数依存性の研究は,長年にわたって行われた。本質的に,周波数依存地震シグネチャは,表面下ターゲット特性の検出に対する潜在的で,主に未利用の情報源である。入射角と周波数(AVAF)の角度による振幅変動の異常な羽毛を解析することを通して,理論的およびアルゴリズム的に,他の貯留層特性の変動から炭化水素を識別することが可能である。しかしながら,層状構造モデルについては,貯留層の層状構造と岩石の減衰および分散特性の両方の影響を考慮して,複雑な反射を正確に記述できない従来のZoepritz方程式ベースの方法を採用することは挑戦的である。強い減衰と速度分散を有する気密ガス砂岩貯留層からの周波数と角度依存反射シグネチャのBayes反転に基づく新しい炭化水素検出手法を紹介した。提案した反転スキームは,多重周波数振幅情報を得るために,成層モデルおよびスペクトル分解技法に対する地震応答の記述として伝搬関数行列法を採用した。合成試験および実際の応用は,提案した反転アプローチが炭化水素集積の検出に有用である可能性を有することを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
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