Time-varying autoregressive model for spectral analysis of microseismic experiments and long-period volcanic events
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies show that the frequency content of continuous passive recordings contains useful information for the study of hydraulic fracturing experiments as well as longstanding applications in volcano and global seismology. The short-time Fourier transform (STFT) is usually used to obtain the time–frequency representation of a seismic trace. Yet, this transform has two main disadvantages, namely its fixed time–frequency resolution and spectral leakage. Here, we describe two methods based on autoregressive (AR) models: the short-time autoregressive method (ST-AR) and the Kalman smoother (KS). These two methods allow for the AR coefficients to vary over time in order to follow time-varying frequency contents. The outcome of AR methods depends mainly on the number of AR coefficients. We use a robust approach to estimate the optimum order of the AR methods that best matches the spectral comparison between Fourier and AR spectra. Comparing the outcomes of the three methods on a synthetic signal, a long-period volcanic event, and microseismic data, we show that the STFT and both AR methods are able to track fast changes in frequency content. The STFT provides reasonable results even for noisy data using a simple and effective algorithm. The coefficients of the AR filter are defined at all time in the case of the KS. However, its better time resolution is slightly offset by a lower frequency resolution and its computational complexity. The ST-AR has a high spectral resolution and the lowest sensitivity to background noises, facilitating the identification of the various frequency components. The estimated AR coefficients can also be used to extract parts of the signal. The study of long-term phenomena, such as resonance frequencies, or transient events, such as long-period events, could help to gain further insight on reservoir deformation during hydraulic fracturing experiments as well as global or volcano seismological signals.
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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) | 0,001 | 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 ».