Deconvolution imaging conditions and cross-talk suppression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deconvolution imaging conditions offer improved resolution over standard, crosscorrelation-based imaging conditions. Additionally, these imaging conditions produce a result more directly related to a reflection coefficient than do crosscorrelation-based imaging conditions. In simple analytical cases, deconvolution imaging conditions also offer the possibility of eliminating crosstalk (i.e., energy in the image due to reflected energy arriving at a location at the same time as incident energy that did not cause the reflected energy) when the full up- and down-going wavefields are used. This means that in such cases, surface-related multiples can be eliminated from the image, or that multiple shots could potentially be fired simultaneously without degrading the image. However, this cross-talk-suppression property is not observed in most situations. We show that this is due to a number of issues: the correct order of deconvolution must be used, stabilization causes imperfect deconvolution, finite apertures lead to some of the signal being lost, and an assumption of horizontal stratification is often not being met. Further, imperfect knowledge of the incident and reflected field due to such factors as anisotropy, poorly estimated velocity fields, and measurement noise can also lead to imperfect deconvolution. Thus, deconvolution imaging conditions should not be counted on to completely eliminate crosstalk from images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».