2D waveform tomography applied to long-streamer MCS data from the Scotian Slope
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Detailed velocity models of the earth's subsurface can be obtained through waveform tomography. The accuracy of the long-wavelength component of such velocity models, which is the background velocity field, is particularly sensitive to modeling low-frequency refracted waves that have long paths through target structures. Thus, field examples primarily have focused on the analysis of long-offset wide-angle data sets collected using autonomous receivers, in which refractions arrive at significantly earlier times than reflections. Modern marine acquisition with long streamers now offers the ability to record refracted waves with high spatial density and uniform source, both in shallow and deep water. We used 2D multichannel seismic (MCS) data acquired with a 9-km-long streamer over the Scotian Slope in water depths of ∼1600 m. The refracted arrivals, although mostly restricted to far-offset receivers, provided sufficient information to successfully invert for a high-resolution background velocity field. Using a frequency-domain acoustic code over frequencies from 8 to 24 Hz on two crossing profiles, we found that the limited refracted waves can constrain the velocity field above the depth of the turning waves (∼1.5 km below seafloor). Several important features were resolved by the waveform velocity model that were not present in the initial traveltime model. In particular, a high-velocity layer at 300 m below the seafloor, interpreted as gas hydrates, was imaged even where a characteristic bottom-simulating reflector was not visible. At 750-m depth, a strong velocity increase of 300 m/s existed beneath a gently dipping reflector along which low-velocity zones, possibly related to gas, were present. Velocity models were highly consistent at the crossing point between the two profiles. The depth extent of the MCS waveform tomography constrained by refractions could be extended by even longer streamers (e.g., 15 km) or by joint inversion with data from ocean-bottom seismographs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».