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Enregistrement W2113527233 · doi:10.1190/geo2015-0161.1

Double-weave 3D seismic acquisition — Part 1: Sampling and sparse Fourier reconstruction

2015· article· en· W2113527233 sur OpenAlexaff
Mostafa Naghizadeh

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensShell (Canada)Alberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling (signal processing)Computer scienceInterpolation (computer graphics)AzimuthAliasingAlgorithmFourier transformCompressed sensingComputer visionUndersamplingMathematicsFilter (signal processing)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A stochastic simulation technique analyzes the effectiveness of sparse Fourier reconstruction methods for multidimensional sampling functions. A regular 2D sampling pattern, called a weave pattern, is a suitable sampling scenario for sparse Fourier recovery. The simplicity of a weave sampling pattern provides a good alternative to replace random sampling patterns in compressive sensing applications. A double-weave 3D seismic acquisition design has been developed by using the weave sampling pattern for the shot and receiver distributions. Besides its homogeneous spatial coverage in the shot-receiver and offset-azimuth coordinates, double-weave 3D acquisition is a compatible survey design for alias-free 5D sparse Fourier interpolation in the shot and receiver domains. Zigzag and orthogonal double-weave acquisition layouts were proposed for land seismic surveys considering the economic and environmental parameters. The effectiveness of 5D interpolation for double-weave 3D acquisition were tested using synthetic planar 5D seismic events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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