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Enregistrement W2134960442 · doi:10.1111/j.1365-246x.2008.04060.x

Layer stripping of shear-wave splitting in marine<i>PS</i>waves

2009· article· en· W2134960442 sur OpenAlexaff
R. Haacke, Graham K. Westbrook, Sheila Peacock

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeabedShear wavesSeismic waveSeismometerAnisotropyLongitudinal waveDecoupling (probability)GeophysicsSeismologyShear (geology)Wave propagationOpticsPhysicsPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The properties of split S waves can be used to infer: (1) the state of stress and strain in the Earth; (2) the directional dependence of hydraulic conductivity and (3) small changes in pore-fluid pressure in the rock mass that occur in response to dynamic processes, such as the earthquake cycle. Measurements of split S waves are particularly useful in shallow (<1000 m subseabed) marine sediments, where S-wave splitting from an azimuthal elastic anisotropy is typically produced by the presence of near-vertical aligned cracks. Here we present a method of measuring small amounts of S-wave splitting in marine P-to-S mode-converted waves, and illustrate the technique with data from an ocean-bottom seismometer (OBS) deployed on the west Svalbard continental slope. The analysis applies a modified version of the Alford rotation and layer-stripping technique developed for zero-offset S-wave sources and treats PS waves that undergo mode conversion at reflectors that are close to the seabed in comparison with the overlying water depth. When the seismic record contains coherent signal on both the in-plane and out-of-plane components, the layer-stripping technique is capable of decoupling the Swave splitting from the effects of P-wave velocity anisotropy and reflector dip that influence the downgoing, P wave, part of the ray path. The amount of S-wave splitting in the data is small, however, and we find that this causes a greater practical problem for the analysis than the known theoretical limitations of the layer-stripping theory (such as use of a finite-offset source). For the analysis of the example data we develop a number of procedures that are necessary to mitigate the low signal-to-noise levels. These include using a wide range of shot-receiver azimuths to generate data redundancy, methods of identifying and rejecting poor measurements, and a predictive layer-stripping approach that minimizes the propagation of errors through the analysis that arise from scatter in the layer-by-layer results.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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