Application of waveform tomography to marine seismic reflection data from the Queen Charlotte Basin of western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To obtain a higher resolution quantitative P-wave velocity model, 2D waveform tomography was applied to seismic reflection data from the Queen Charlotte sedimentary basin off the west coast of Canada. The forward modeling and inversion were implemented in the frequency domain using the visco-acoustic wave equation. Field data preconditioning consisted of F-K filtering, 2D amplitude scaling, shot-to-shot amplitude balancing, and time windowing. The field data were inverted between 7 and 13.66 Hz, with attenuation introduced for frequencies miss data to improve the final velocity model; two different approaches to sampling the frequencies were evaluated. The limited maximum offset of the marine data (3770 m) and the relatively high starting frequency (7 Hz) were the main challenges encountered during the inversion. An inversion strategy that successively recovered shallow-to-deep structures was designed to mitigate these issues. The inclusion of later arrivals in the waveform tomography resulted in a velocity model that extends to a depth of approximately 1200 m, twice the maximum depth of ray coverage in the ray-based tomography. Overall, there is a good agreement between the velocity model and a sonic log from a well on the seismic line, as well as between modeled shot gathers and field data. Anomalous zones of low velocity in the model correspond to previously identified faults or their upward continuation into the shallow Pliocene section where they are not readily identifiable in the conventional migration.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».