从高清时移地震到可解释泄漏检测的地质碳封存风险降低
地球物理
2023-10-24 v1 计算机视觉与模式识别
数值分析
图像与视频处理
数值分析
摘要
地质碳封存是为数不多真正可规模化降低大气 CO2 浓度的技术之一。尽管该技术具备规模化潜力，其成功取决于我们缓解风险的能力。风险缓解的一个重要方面在于确保注入的 CO2 留在封存体内。在不同监测方式中，地震成像以其获取高分辨率与高保真图像的能力脱颖而出。然而，这些优越特性伴随着高昂成本与密集工时，可能使大规模地震监测难以推行。为克服此缺陷，我们提出一种方法，通过联合反演非重复时移监测数据来生成时移图像。不再坚持通过重复勘测获取高保真时移图像与差异，从而规避了极高成本与耗时劳力。为演示我们的方法，模拟了数百个含常规 CO2 羽流与泄漏不规则羽流印记的含噪时移地震数据集。这些时移数据集随后被反演以生成时移差异图像，用于训练深度神经分类器。测试结果表明，该分类器能够在未见过的数据上以合理精度自动检测 CO2 泄漏。
引用
@article{arxiv.2211.03527,
title = {De-risking geological carbon storage from high resolution time-lapse seismic to explainable leakage detection},
author = {Ziyi Yin and Huseyin Tuna Erdinc and Abhinav Prakash Gahlot and Mathias Louboutin and Felix J. Herrmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.03527},
year = {2023}
}