Fast imaging with surface-related multiples by sparse inversion
Notice bibliographique
Résumé
In marine exploration seismology, surface-related multiples are usually treated as noise mainly because subsequent processing steps, such as migration velocity analysis and imaging, require multiple-free data. Failure to remove these wavefield components from the data may lead to erroneous estimates for migration velocity or result in strong coherent artefacts that interfere with the imaged reflectors. However, multiples can carry complementary information compared to primaries, as they interact with the free surface and are therefore exposed more to the subsurface. Recent work has shown that when processed correctly multiples can improve seismic illumination. Given a sufficiently accurate background velocity model and an estimate for the source signature, we propose a new and computationally efficient linearized inversion procedure based on two-way wave equations, which produces accurate images of the subsurface from the total upgoing wavefield including surface-related multiples. Modelling of the surface-related multiples in the proposed method derives from the well-known surface-related multiple elimination method. We incur a minimal overhead from incorporating the multiples by having the wave-equation solver carry out the multiple predictions via the inclusion of an areal source instead of expensive dense matrix-matrix multiplications. By using subsampling techniques, we obtain high-quality true-amplitude least-squares migrated images at computational costs of roughly a single reverse-time migration (RTM) with all the data. These images are virtually free of coherent artefacts from multiples. Proper inversion of the multiples would be computationally infeasible without using these techniques that significantly bring down the cost. By promoting sparsity in the curvelet domain and using rerandomization, out method gains improved robustness to errors in the background velocity model, and errors incurred in the linearization of the wave equation with respect to the model. We demonstrate the superior performance of the proposed method compared to the conventional RTM using realistic synthetic examples.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».