Modeling seismic energy propagation in highly scattering environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meteoroid impacts over millions to billions of years can produce a highly fractured and heterogeneous megaregolith layer on planetary bodies such as the Moon that lack effective surface recycling mechanisms. The energy from seismic events on these bodies undergoes scattering in the fractured layer(s) and generates extensive coda wave trains that follow major seismic wave arrivals. The decay properties of these codas are affected by the planetary body's interior structure. To understand the propagation of seismic waves in such media, we model the transmission of seismic energy in highly scattering environments using an adapted phonon method. In this Monte Carlo simulation approach, we track a large number of seismic wavelets as they leave a source and we record the resulting ground deformation each time a wavelet reaches a surface receiver. Our method provides the first numerical global modeling of 3‐D scattering, with user‐defined power law distributions of scatterer length scales and frequency‐dependent intrinsic attenuation, under the assumption of 1‐D background velocity models. We model synthetic signals for simple, but highly scattering interior models and vary the model parameters independently to assess their individual effects on the coda. Results show that the magnitude of the decay times is most affected by the background velocity model, in particular the presence of shallow low‐velocity layers, the event source depth, and the intrinsic attenuation level. The decay times are also controlled to a lesser extent by the size‐frequency distribution of scatterers, the thickness of the scattering layer, and the impedance contrast at the scatterers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».