Three-dimensional tomographic inversion of combined reflection and refraction seismic traveltime data
Notice bibliographique
Résumé
A tomographic inversion method is presented for the determination of 3-D velocity and interface structure from a wide range of body-wave seismic traveltime data types.It is applicable to refraction, wide-angle reflection, normal-incidence and multichannel seismic data, and is best suited to a combination of these that provides good independent constraints on seismic velocities and interface depths.The inversion process seeks a layer-interface minimum-structure model that is able to explain the given data satisfactorily by inverting to minimize data misfit and model roughness norms simultaneously.This regularized inversion, and the use of smooth functions to describe velocities and depths, allows the highly non-linear tomographic problem to be approximated as a series of linear steps.The inversion process begins by optimizing the fit to the data of a highly-smoothed initial model.In each subsequent step, structure is allowed to develop in the model with successively greater detail evolving until a satisfactory fit to the data is obtained.Parameter uncertainties for the final model are then estimated using an a posteriori covariance matrix analysis.Smooth layer-interface models are parametrized using regular grids of velocity and depth nodes from which spline-interpolated interface surfaces and velocity fields are defined.Forward modelling is achieved using ray perturbation theory and a two-point ray tracing method that is optimized for a large number of closely-spaced shot or receiver points.The method may be used to generate 1-and 2-D models (from, for example vertical seismic profile data or 2-D surveys) in which the 3-D geometry of a survey is correctly accounted for.The ability of the method to resolve typical target structures is tested in a synthetic salt dome inversion.From a set of noisy traveltime data, the model converges quickly to a well-resolved final model from different starting models.The application of this method to real data is demonstrated with a combined 3-D inversion of refraction and reflection data which provide P-wave velocity constraints on the methane hydrate stability zone in the Cascadia Margin offshore Vancouver Island.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».