Efficient geoacoustic inversion of spherical-wave reflection coefficients for muddy seabeds
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents efficient geoacoustic inversion of high-resolution reflectivity data for a seabed site consisting of a thick mud layer (~10 m) over multi-layered sandy sediments. Wide-angle, broadband reflection-coefficient data were collected using a towed source and a recording hydrophone located a few meters above the seabed. Trans-dimensional Bayesian inversion is applied to estimate sound-speed, density, and attenuation profiles for an unknown number of sediment layers. Due to the experiment geometry, the data should be modeled as spherical-wave reflection coefficients, which require numerical integration of rapidly oscillating functions and can be computationally intensive. Here, a speed-up of two to three orders of magnitude is achieved by introducing a fast Levin-type numerical integration implemented on a graphics processing unit. The new fast integration algorithm/implementation alleviates time constraints for the spherical-wave inversion, which would otherwise require weeks of computation time, and precludes the use of fast but less-accurate plane-wave theory. Inversion results are presented for simulated data and for experimental data collected on the western Malta Plateau. The analysis of muddy sediments in this work is expected to provide insight into the geoacoustics of the New England mud patch, location of the upcoming ONR Seabed Characterization Experiment 2016 (SCAE16).
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».