Multiresolution modeling and seismic wavefield reconstruction in attenuating media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The propagation of the seismic wavefield through a viscoelastic medium is a multiresolution process, in which depth of propagation and scale are closely associated with one another. We propose the multiresolution wavefield reconstruction (MRWR) as a means to directly integrate such concepts of scale into the backpropagation component of an imaging method. MRWR produces a reconstruction of the wavefield (at some fixed depth d), in which each scale term reconstitutes the resolution that was lost as the wavefield propagated some step-length towards the measurement surface, away from d. Concurrently, MRWR provides a stable platform for this removal of the effects of absorption in propagation. In a multiresolution model of propagation, the viscoelastic propagation kernel is seen, mathematically, to fill the role of the scale function in multiresolution theory, as it operates on a wavefield to propagate it through some distance. The suppression of high-resolution components of the wavefield via this scaling/propagation kernel function is readily illustrated with a simple numerical example. We use this scale-based view of propagation and the differential inversion method to provide a physical and mathematical rationale for MRWR. Two cases of the MRWR formula are derived, and applications in one dimension and two dimensions, for synthetic data, and one field data example, are presented to demonstrate its use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».