Time-frequency analysis of deep crustal reflection seismic data using Wigner-Ville distributions
Notice bibliographique
Résumé
One important component of deep crustal reflection seismic data in the absence of drill-hole data and surface-outcrop constraints is classifying and quantifying reflectivity patterns. One approach to this component uses a recently developed data-decomposition technique, seismic skeletonization. Skeletonized coherent events and their attributes are identified and stored in a relational database, allowing easy visualization and parameterization of the reflected wavefield. Because one useful attribute, the instantaneous frequency, is difficult to derive within the current framework of skeletonization, timefrequency analysis and a new method, empirical mode skeletonization, are used to derive it. Other attributes related to timefrequency analysis that can be derived from the methods can be used for shallow and deep reflection seismic interpretation and can supplement the seismic attributes accrued from seismic skeletonization. Bright reflections observed from below the sedimentary basin in the Southern Alberta Lithosphere Transect have recently been interpreted to be caused by highly reflective sills. Timefrequency analysis of one of these reflections shows the lateral variation of energy with instantaneous frequency for any given time and the lateral variation of energy with time for any instantaneous frequency. Results from empirical mode skeletonization for the same segment of data illustrate the differences in the instantaneous frequencies among the intrinsic modes of the data. Thus, timefrequency distribution of amplitude or energy for any signal may be a good indicator of compositional differences that can vary from one location to another.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».