Accurate acoustic and elastic beam migration without slant stack for complex topography
Notice bibliographique
Résumé
Recent trends in seismic exploration have led to the collection of more surveys, often with multi-component recording, in onshore settings where both topography and subsurface targets are complex, leading to challenges for processing methods. Gaussian beam migration (GBM) is an alternative to single-arrival Kirchhoff migration, although there are some issues resulting in unsatisfactory GBM images. For example, static correction will give rise to the distortion of wavefields when near-surface elevation and velocity vary rapidly. Moreover, Green’s function compensated for phase changes from the beam center to receivers is inaccurate when receivers are not placed within some neighborhood of the beam center, that is, GBM is slightly inflexible for irregular acquisition system and complex topography. As a result, the differences of both the near-surface velocity and the surface slope from the beam center to the receivers and the poor spatial sampling of the land data lead to inaccuracy and aliasing of the slant stack, respectively. In order to improve the flexibility and accuracy of GBM, we propose accurate acoustic, PP and polarity-corrected PS beam migration without slant stack for complex topography. The applications of this method to one-component synthetic data from a 2D Canadian Foothills model and a Zhongyuan oilfield fault model, one-component field data and an unseparated multi-component synthetic data demonstrate that the method is effective for structural and relatively amplitude-preserved imaging, but significantly more time-consuming.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».