3D frequency-domain finite-difference viscoelastic-wave modeling using weighted average 27-point operators with optimal coefficients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Experimental data suggest that the viscoelastic behavior of rocks is more easily and accurately described in the frequency domain than in the time domain, supporting the idea of simulating seismic wave propagation in the frequency domain. We evaluated weighted-averaged 27-point finite-difference operators for 3D viscoelastic wave modeling in the frequency domain. Within the proposed framework, we developed general equations for normalized phase velocities that can be used with arbitrary finite-difference operators. Three sets of weighting coefficients for second-order central finite-difference operators that minimize the numerical dispersion for up to five grid points per wavelength were found using a damped least-squares (LS) criterion as well as a global optimization scheme based on l1- and l2-norm criteria. The three sets produced very similar dispersion curves, and improvement provided by global optimization appeared marginal in this respect. We also evaluated a discrete form for the heterogeneous formulation of the 3D viscoelastic equations with a perfectly match layer (PML). Heuristic performance assessment of frequency-dependent PML absorption coefficients provided a simple rule giving good results for eight PMLs at all frequencies. The proposed formalism was implemented with a massively parallel direct solver. Modeling results were compared with an analytic solution and a time-domain finite-difference code, and they gave good agreement when using LS and l2-norm optimal coefficients. On the other hand, l1-norm coefficients produced noisy results, indicating that minimizing the difference between analytic and numerical phase velocities, although necessary, is not a sufficient condition to guarantee low-numerical noise. Finally, analysis of the computational resources required to factorize the impedance matrix revealed that the memory complexity of the factorization is O(292N4) for an N3 grid, compared to O(30N4) for the viscoacoustic case.
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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 ».