Improving explicit seismic depth migration with a stabilizing Wiener filter and spatial resampling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a new approach to the design and implementation of explicit wavefield extrapolation for seismic depth migration in the space-frequency domain. Instability of the wavefield extrapolation operator is addressed by splitting the operator into two parts, one to control phase accuracy and a second to improve stability. The first partial operator is simply a windowed version of the exact operator for a half step. The second partial operator is designed, using the Wiener filter method, as a band-limited, least-squares inverse of the first. The final wavefield extrapolation operator for a full step is formed as a convolution of the first partial operator with the complex conjugate of the second. This resulting wavefield extrapolation operator can be designed to have any desired length and is generally more stable and more accurate than a simple windowed operator of similar length. Additional stability is gained by reducing the amount of evanescent filtering and by spatially downsampling the lower temporal frequencies. The amount of evanescent filtering is controlled by building two operator tables, one corresponding to significant evanescent filtering and the other to very little evanescent filtering. During the wavefield extrapolation process, most steps are taken with the second table while the first is invoked only for roughly every tenth step. Also, the data are divided into frequency partitions that are optimally resampled in the spatial coordinates to further enhance the performance of the extrapolation operator. Lower frequencies are downsampled to a larger spatial sample size. Testing of the algorithm shows accurate, high-angle impulse responses and run times comparable to the phase shift method of time migration. Images from trial depth migrations of the Marmousi model show very high resolution.
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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 ».