Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "seismic data processing" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Zaawansowane technologie przetwarzania danych wypracowane przez przemysł naftowy w służbie geotermii
    Advanced data processing technologies made by oil industry in the service of geothermal energy
    Autorzy:
    Gieras, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/204034.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    przetwarzanie danych sejsmicznych
    Omega
    GK Processing
    GKP
    geotermia
    szczeliny
    seismic data processing
    geothermal
    Opis:
    Dzięki dynamicznemu rozwojowi przemysł naftowy przez ostatnich kilka dekad wypracował bardzo złożone technologie rozpoznawania warstw skorupy ziemskiej. Centra badawczo-rozwojowe inwestują w rozwój zaawansowanych platform programistyczno-algorytmicznych służących rozpoznawaniu geologicznemu na podstawie danych sejsmicznych. Jedną z takich platform jest Omega, rozwijana przez firmę Schlumberger. Ta bardzo rozbudowana platforma, pod względem informatycznym i geofizycznym, jest stosowana głównie przez duże firmy w celu uzyskania wiarygodnej informacji geologicznej. Umożliwia także tworzenie rozbudowanych drzew algorytmicznych, mogących zawierać zarówno proste, jak i bardzo skomplikowane technologie i procesy. Doświadczony geofizyk-programista poprzez dedykowane programowanie i przetwarzanie danych sejsmicznych obrazuje struktury, mapy spękań skał oraz tworzy zbiory do dalszych analiz i interpretacji geologiczno-petrograficznych. Artykuł przedstawia zarys rozwoju i działania wspomnianej technologii oraz przykładowe wyniki.
    Due to the dynamic development, the oil industry has created very complex technologies for the earth’s crust exploration. The exploration based on seismic data analysis has been specifically excelled in R&D centers. Programming-processing platforms allow geophysicists to build algorithmic trees and process the data using advanced algorithms. One of such platforms is Omega, Schlumberger product. This complex processing environment is mainly used by large companies that want to obtain reliable geological information. An experienced geophysicist-programmer provides images of the earth’s structure, using dedicated algorithms and processing software, in order to obtain the best possible results for further analysis and interpretations. The article presents an outline of the aforementioned technology development and its results.
    Źródło:
    Technika Poszukiwań Geologicznych; 2018, R. 57, nr 2, 2; 167-173
    0304-520X
    Pojawia się w:
    Technika Poszukiwań Geologicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ranking of the utility of selected geostatistical interpolation methods in conditions of highly skewed seismic data distributions: a case study of the Baltic Basin (Poland)
    Ranking przydatności wybranych metod interpolacji geostatystycznej w warunkach silnie skośnych rozkładów danych sejsmicznych: studium przypadku Basenu Bałtyckiego (Polska)
    Autorzy:
    Sowińska-Botor, Justyna
    Mastej, Wojciech
    Maćkowski, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311659.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    seismic data
    data processing
    shallow subsurface
    dane sejsmiczne
    przetwarzanie danych
    strefa przypowierzchniowa
    Opis:
    The suitability of several low-labor geostatistical procedures in the interpolation of highly positively skewed seismic data distributions was tested in the Baltic Basin. These procedures were a combination of various estimators of the model of spatial variation (theoretical variogram) and kriging techniques, together with the initial data transformation to normal distribution or lack thereof. This transformation consisted of logarithmization or normalization using the anamorphosis technique. Two variations of the theoretical variogram estimator were used: the commonly used classical Matheron estimator and the inverse covariance estimator (InvCov), which is robust with regard to non-ergodic data. It was expected that the latter would also be resistant to strongly skewed data distributions. The kriging techniques used included the commonly used ordinary kriging, simple kriging useful for standardized data and the non-linear median indicator kriging technique. It was confirmed that normalization (anamorphosis) is the most useful and less laborious geostatistical procedure of those suitable for such data, which results in a standardized normal distribution. The second, not obvious statement for highly skewed data distributions suggests that the non-ergodic inverted covariance (InvCov) estimator of variogram has an advantage over the Matheron’s estimator. It gives a better assessment of the C0 (nugget effect) and C (sill) parameters of the spatial variability model. Such a conclusion can be drawn from the fact that the higher the estimation of the relative nugget effect L = C0/(C0 + C) using the InvCov estimator, the weaker the correlation between the kriging estimates and the observed values. The values of the coefficient L estimates obtained by using the Matheron’s estimator do not meet this expectation.
    W ramach studium przypadku w rejonie basenu bałtyckiego przetestowano przydatność kilku mało pracochłonnych procedur geostatystycznych do interpolacji silnie skośnych rozkładów danych sejsmicznych. Były one kombinacją różnych estymatorów modelu zmienności przestrzennej (wariogramu teoretycznego) i technik krigingu, wraz ze wstępną transformacją danych do rozkładu normalnego lub jej brakiem. Transformacja ta polegała na logarytmowaniu bądź na normalizacji z użyciem techniki anamorfozy. Zastosowano dwie odmiany estymatora wariogramu teoretycznego: powszechnie stosowany klasyczny estymator Matherona oraz estymator odwróconej kowariancji (InvCov) odporny na dane nieergodyczne. Spodziewano się, że ten drugi okaże się również odporny na silnie skośne rozkłady dane. Wśród zastosowanych technik krigingu znalazł się powszechnie stosowany kriging zwyczajny, kriging prosty użyteczny dla danych zestandaryzowanych i nieliniowa technika krigingu wskaźnikowego. Najbardziej użyteczną i mało pracochłonną procedurą geostatystyczną, nadającą się do zastosowania w przypadku takich danych, okazała się normalizacja (anamorfoza), w efekcie której uzyskuje się rozkład normalny standaryzowany. Drugim, nieoczywistym wnioskiem dla silnie skośnych rozkładów danych, jest sugestia, iż estymator InvCov ma przewagę nad estymatorem Matherona, ponieważ pozwala na bardziej realistyczną ocenę parametrów C0 (efektu samorodka) i C (wariancji progowej) modelu zmienności przestrzennej. Taki wniosek można wyciągnąć z faktu, że im wyższa wartość relatywnego efektu samorodków L = C0/(C0 + C) obliczona za pomocą estymatora InvCov, tym słabsza korelacja między wartościami obliczonymi a danymi. Wartości współczynnika L obliczone za pomocą estymatora Matherona nie posiadają tej właściwości.
    Źródło:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2023, 39, 3; 149--172
    0860-0953
    Pojawia się w:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies