2‐D wave equation modeling and migration by a new finite difference scheme based on the Galerkin method
Notice bibliographique
Résumé
2‐D wave equation modeling and migration using a new finite difference scheme based on the Galerkin method are presented. Since it involves the semi‐descretization of the finite element method (FEM), it is also called the finite element and finite difference method (FE‐FDM). For a 2‐D acoustic wave equation, by using the semi‐discretization technique of the finite element method (FEM) in the z direction with linear elements, the original problem can be written as a coupled system of lower dimensional partial differential equations (PDEs) that depend continuously upon time and space in the x direction. The fourth‐order finite difference method (FDM) is used to solve these PDEs. The concept and principle are introduced in this paper. Compared with the explicit finite‐difference method of the same accuracy, the stability condition becomes looser and shows an advantage over the conventional FDM. An absorbing boundary condition of fourth‐order accuracy is used to prevent boundary reflections. In numerical experiments, comparison is made between a FE‐FDM numerical solution and an analytic solution of the quarter‐plane. Here, FE‐FDM is shown to be accurate in numerical computation. In addition, a constant velocity model with two irregular interfaces is simulated to obtain a poststack seismic section, which is then successfully migrated. These examples show the potential of FE‐FDM in modeling and reverse‐time migration.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».