Integrating streamer and ocean-bottom seismic data for sub-basalt imaging on the Atlantic Margin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Stacked basalt flows cover much of the NW European continental margin, including potentially prospective sediments of the Faroes shelf. Such flows attenuate seismic energy, hindering sub-basalt structural imaging which is critical for both exploration and tectonic studies. Low-frequency, long-offset reflection surveys have yielded improved images below top basalt, while coincident ocean-bottom seismometer (OBS) data have mapped low velocity zones (LVZ) from tomographic inversion. Image correlation in a common depth domain is challenged by low spatial resolution of the tomographic image, the absence of turning rays in a LVZ and the lack of wide-angle arrivals in the reflection data. We integrate densely sampled reflection data with deep velocities from OBS data to give a common velocity model in a new, iterated, pre-stack depth-migration workflow using complementary constraints from the two datasets. The matched velocity model and depth image enable interpretation of (i) a uniform flood basalt sequence, 2–4 km thick beneath the Fugloy Ridge, with velocities correlating with those in the Lopra 1/1A borehole and (ii) a sub-basalt LVZ with chaotic reflections corresponding to sill-intruded, probably syn-rift sediments. Such a workflow could be extended to targets beneath high velocity salt or basalt and could provide constraints for 3D datasets. Supplementary material: Overlays of modelled arrival times on all the OBS gathers, similar to Figure 4, can be found at http://www.geolsoc.org.uk/SUP18433
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».