Asymptotic full waveform inversion for arrival separation and post-critical phase correction with application to quasi-vertical fault imaging
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new method to separate the incident and reflected arrivals and correct for the post-critical phase shift in wide angle reflection imaging situations. Such a situation arises, for example, in quasi-vertical geological fault imaging using data from small earthquakes. Major faults are often associated with a high degree of seismic activity. There is a contrast in impedance across the fault surface due to the shift of the bounding structures, so that the fault surface can generate reflections of seismic waves visible on seismograms. These two factors make it possible to use reflections of waves from small earthquakes to perform seismic imaging of the fault. Two major challenges arise due to the earthquake sources being very close to the fault: (1) the incident and reflected waves are not well separated on seismograms so that muting of the incident wave is not possible, and (2) most of the waves are reflected post-critically, which causes a distortion in the reflected waveforms. In this paper we present a new technique to simultaneously separate the incident and reflected arrivals, and compute the phase correction for the post-critically reflected waves by formulating these two steps as a single optimization problem. Our implementation of the method is acoustic and 2-D. The method is based on asymptotic representation of the incident and reflected acoustic waves from point sources in two dimensions, and assumes that the source time function of the source is known. The minimization problem is highly non-linear and the objective function is very oscillatory. We propose to solve it by a particle swarm optimization method. We present synthetic numerical examples of fault reconstructions from separated and phase-corrected reflections obtained by our method.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».