Depth image focusing in traveltime map-based wide-angle migration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wide-aperture, prestack depth migration requires application of challenging and time-consuming velocity analysis and depth focusing, collectively referred to here as depth focusing. We present an approach to depth focusing (1) using a detailed starting velocity model obtained by a 1-D transformation of the first-arrival times, followed iteratively by (2) interactive analysis of the common-image gathers, (3) computation of coherency attributes of the wavefield in the depth domain, and (4) 2-D traveltime tomography to update the background velocity model. We employ two interactive method of migration velocities refinement. In the first method (similar to the common-midpoint velocity spectrum approach), by picking the residual, velocity updates directly from the common-image gathers. In another method (analogous to the common velocity stacks), we pick the velocity updates from the areas of maximum coherency in depth sections that are migrated using rescaled traveltime maps. Both types of migration velocity picks, optionally combined with the first arrivals, are inputs for a 2-D traveltime inversion scheme that uses either the infinite-frequency or a finite-bandwidth approximation. This flexible and versatile depth focusing approach is implemented for several prestack depth migration algorithms and illustrated on an application to a real, ultrashallow seismic data set. The technique resolves overburden velocity variations and facilitates reliable high-resolution reflection imaging of a paleochannel that was the target of the study.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».