An inverse scattering series method for attenuating elastic multiples from multicomponent land and ocean bottom seismic data
Notice bibliographique
Résumé
A method exists for marine seismic data which removes all orders of free surface multiples and suppresses all orders of internal multiples while leaving primaries intact. This method is based on the inverse scattering series and makes no assumptions about the subsurface earth model. The marine algorithm assumes that the sources and receivers are located in the water column. In the context of land and ocean bottom data, the sources and receivers are located on or in an elastic medium. This opens up the possibility of recording multicomponent seismic data. Because both compressional (P) and shear (S) primaries are recorded in multicomponent data, it has the potential for providing a more complete picture of the subsurface. Coupled with the benefits of the P and S primaries are a complex set of elastic free surface and internal multiples. In this thesis, I develop an inverse scattering series method to attenuate these elastic multiples from multicomponent land and ocean bottom data. For land data, this method removes elastic free surface multiples. For ocean bottom data, multiples associated with the top and bottom of the water column are removed. Internal multiples are strongly attenuated for both data types. In common with the marine formulation, this method makes no assumptions about the earth below the sources and receivers, and does not affect primaries. The latter property is important for amplitude variation with offset analysis (AVO). The theory for multiple attentuation requires four component (two source, two receiver) data, a known near surface or water bottom, near offsets, and a known source wavelet. Tests on synthetic data indicate that this method is still effective using data with less than four components and is robust with respect to errors in estimating the near surface or ocean bottom properties.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».