Converted-wave seismic exploration: Methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multicomponent seismic recording (measurement with vertical- and horizontal-component geophones and possibly a hydrophone or microphone) captures the seismic wavefield more completely than conventional single-element techniques. In the last several years, multicomponent surveying has developed rapidly, allowing creation of converted-wave or P-S images. These make use of downgoing P-waves that convert on reflection at their deepest point of penetration to upcoming S-waves. Survey design for acquiring P-S data is similar to that for P-waves, but must take into account subsurface VP/VS values and the asymmetric P-S ray path. P-S surveys use conventional sources, but require several times more recording channels per receiving location. Some special processes for P-S analysis include anisotropic rotations, S-wave receiver statics, asymmetric and anisotropic binning, nonhyperbolic velocity analysis and NMO correction, P-S to P-P time transformation, P-S dip moveout, prestack migration with two velocities and wavefields, and stacking velocity and reflectivity inversion for S-wave velocities. Current P-S sections are approaching (and in some cases exceeding) the quality of conventional P-P seismic data. Interpretation of P-S sections uses full elastic ray tracing, synthetic seismograms, correlation with P-wave sections, and depth migration. Development of the P-S method has taken about 20 years, but has now become commercially viable.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,010 |
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 ».