High-precision estimation of split PS-wave time delays and polarization directions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The measurement of split PS-wave time delays and polarization directions is notoriously difficult in field data, partly because the signals are small and overprinted by competing mechanisms. This contribution describes a new processing method that suppresses many of the overprinted traveltime and amplitude anomalies, allowing depth-averaged split PS-wave time delays and polarization directions to be measured simply and precisely. These depth-averaged properties are then inverted using a simple forward model, allowing an earth model of split PS-wave time delays and polarization azimuths to be estimated without the need for layer stripping. In the field data used as an example, the processing and inversion methods are used to estimate split PS-wave time delays and polarization directions for ten layers spanning about 500 m depth from the seabed downward. Inversions using data-error covariances estimated from prestack data show model uncertainties less than 0.3 ms of time delay and 3° of polarization azimuth. However, it is clear that if the data-error covariances cannot be estimated from prestack data, due to low fold for example, model uncertainties would rise considerably. Repeating the inversions using data-error covariances of a postulated form leads to a range of maximum-likelihood models. When the data-error covariances cannot be estimated from prestack data, it seems reasonable to report precision levels implied by the spread of maximum-likelihood models, which in this case is up to 0.5 ms of time delay and 20° of polarization azimuth. The principal achievement of this processing and inversion scheme is to constrain a relatively large number of depth layers with similar levels of model uncertainty. The depth resolution available to this new method may have important implications for the development of tight-gas and shale-gas plays, in which variations of stress, strain, and fracture properties in discrete layers are important.
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 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 ».