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Enregistrement W2114370777 · doi:10.1046/j.1365-246x.2003.01822.x

Three-dimensional tomographic inversion of combined reflection and refraction seismic traveltime data

2003· article· en· W2114370777 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)GeologyCovarianceTomographySeismic inversionSynthetic dataInverse transform samplingInverse problemAlgorithmGeometryMathematical analysisSeismologyOpticsSurface waveMathematicsPhysicsTectonicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,614

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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