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Enregistrement W2136089348 · doi:10.1002/2014gl061644

A 3‐D spectral‐element and frequency‐wave number hybrid method for high‐resolution seismic array imaging

2014· article· en· W2136089348 sur OpenAlexaff
Ping Tong, Dimitri Komatitsch, T. Tseng, S. Hung, Chin‐Wu Chen, P. Basini, Qinya Liu

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaveformGeologySeismologySpectral element methodSubductionScatteringReflection (computer programming)Seismic waveResolution (logic)Plane waveAcousticsOpticsFinite element methodComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a three‐dimensional (3‐D) hybrid method that interfaces the spectral‐element method (SEM) with the frequency‐wave number (FK) technique to model the propagation of teleseismic plane waves beneath seismic arrays. The accuracy of the resulting 3‐D SEM‐FK hybrid method is benchmarked against semianalytical FK solutions for 1‐D models. The accuracy of 2.5‐D modeling based on 2‐D SEM‐FK hybrid method is also investigated through comparisons to this 3‐D hybrid method. Synthetic examples for structural models of the Alaska subduction zone and the central Tibet crust show that this method is capable of accurately capturing interactions between incident plane waves and local heterogeneities. This hybrid method presents an essential tool for the receiver function and scattering imaging community to verify and further improve their techniques. These numerical examples also show the promising future of the 3‐D SEM‐FK hybrid method in high‐resolution regional seismic imaging based on waveform inversions of converted/scattered waves recorded by seismic array.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations60
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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