MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1762576465 · doi:10.1111/1365-2478.12127

Misfit functionals in Laplace‐Fourier domain waveform inversion, with application to wide‐angle ocean bottom seismograph data

2014· article· en· W1762576465 sur OpenAlexaff
R. Kamei, R. G. Pratt, Takeshi Tsuji

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplitudeResidualLogarithmFourier transformGeologyOffset (computer science)Inversion (geology)WaveformAmplitude versus offsetMathematical analysisGeodesyPhysicsOpticsMathematicsAlgorithmSeismologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In seismic waveform inversion, non‐linearity and non‐uniqueness require appropriate strategies. We formulate four types of L2 normed misfit functionals for Laplace‐Fourier domain waveform inversion: i) subtraction of complex‐valued observed data from complex‐valued predicted data (the ‘conventional phase‐amplitude’ residual), ii) a ‘conventional phase‐only’ residual in which amplitude variations are normalized, iii) a ‘logarithmic phase‐amplitude’ residual and finally iv) a ‘logarithmic phase‐only’ residual in which the only imaginary part of the logarithmic residual is used. We evaluate these misfit functionals by using a wide‐angle field Ocean Bottom Seismograph (OBS) data set with a maximum offset of 55 km. The conventional phase‐amplitude approach is restricted in illumination and delineates only shallow velocity structures. In contrast, the other three misfit functionals retrieve detailed velocity structures with clear lithological boundaries down to the deeper part of the model. We also test the performance of additional phase‐amplitude inversions starting from the logarithmic phase‐only inversion result. The resulting velocity updates are prominent only in the high‐wavenumber components, sharpening the lithological boundaries. We argue that the discrepancies in the behaviours of the misfit functionals are primarily caused by the sensitivities of the model gradient to strong amplitude variations in the data. As the observed data amplitudes are dominated by the near‐offset traces, the conventional phase‐amplitude inversion primarily updates the shallow structures as a result. In contrast, the other three misfit functionals eliminate the strong dependence on amplitude variation naturally and enhance the depth of illumination. We further suggest that the phase‐only inversions are sufficient to obtain robust and reliable velocity structures and the amplitude information is of secondary importance in constraining subsurface velocity models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical ProspectingMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207