Microphone experiments and applications in exploration seismology
Notice bibliographique
Résumé
Coupling phenomena associated with energy conversion at the air‐ground interface can be better understood if pressure levels and particle velocity, displacement or acceleration amplitudes are recorded in the field. In exploration seismology, the air pressure — ground motion relationship is essential to understand the coupling mechanism of air‐associated noise into the geophones. The CREWES Project at the University of Calgary undertook two air‐pressure recording experiments in western Canada to investigate using air‐pressure data (from microphones) to attenuate air‐coupled noise in geophones during two different seismic acquisition projects. A multichannel median filter was applied to the LMO‐corrected microphone data to enhance the strong air blast arrival and allowed us to study our recorded data in terms of sound propagation and attenuation, power spectra and signal consistency. Adaptive filtering techniques produced reasonable estimates of the embedded geophone noise using a reference noise input (i.e. pressure data from several microphones). We had success in suppressing the 60 Hz interference by using the Least‐Mean Squares (LMS) algorithm in a Finite‐Impulse Response adaptive filter. The results are quite encouraging and more complex adaptive filter algorithms and other filtering techniques are under study.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».