Application of waveform tomography to a crooked-line 2D land seismic data set
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Onshore hydrocarbon exploration in the back-arc region of Japan suffers from seismic imaging challenges. Seismic data are typically acquired in a difficult environment: along a crooked line over a rough surface topography underlain by severe near-surface weathering layers. The area is geologically complex, and prestack depth processing is desirable. However, the data quality is suboptimal at near offsets, and it hinders the migration velocity analysis required for depth processing. Thus, a geologic interpretation needs to rely on time-processing results. Nevertheless, some data sets are rich in low-frequency components and contain clear refracted and wide-angle reflected waves, both of which are favorable conditions for the application of waveform tomography. We have used one such data set, and we determined the applicability of waveform tomography to estimate the P-wave velocity distribution. To mitigate difficulties in the data, we carefully optimized waveform tomography strategies and diligently validated the results. We evaluated the effects of the crooked line by conducting waveform tomography in 2D and 2.5D. We determined that for this data set, the effect of the crooked line was not substantial enough to require the 2.5D implementation, but it was large enough to require careful trace editing. We also minimized the effects of large variations in amplitudes due to near-surface effects and source and receiver characteristics, primarily by fitting phase components of the data during waveform tomography, but also by adjusting the amplitudes in a surface-consistent manner to stabilize the source estimation process. The final velocity model delineated known shallow sedimentary structures, but it also revealed deep large-thrust structures critical to the structural understanding of the area. The result confirmed the capability of waveform tomography to yield a reliable velocity model, and it also opened up the possibility of applications of depth processing in the region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».