On acoustic waveform tomography of wide-angle OBS data--strategies for pre-conditioning and inversion
Notice bibliographique
Résumé
We successfully apply the acoustic Laplace–Fourier waveform tomography method to delineate P-wave velocity structures of the mega-splay fault system in the central part of the seismogenic Nankai subduction zone offshore Japan, using densely sampled wide-angle ocean bottom seismograph (OBS) data originally acquired in 2004. Our success is due to new and carefully designed data preconditioning and inversion strategies to mitigate (i) the well-known non-linearity of waveform inversion, (ii) the challenges arising from crustal-scale survey designs (e.g. undersampling of the OBSs), and (iii) modelling errors due to the use of the acoustic assumption. We identify a sixfold set of key components that together lead to the success of the high-resolution waveform tomography image: (i) Availability of low-frequency components (starting at 2.25 Hz) reducing the non-linearity, and access to large offset data (up to 55 km) increasing the depth of illumination and the recovery of low wavenumber components. (ii) A highly accurate traveltime tomography result (with an rms error of approximately 60 ms) that further mitigates the non-linearity. (iii) A hierarchical inversion approach in which phase spectra are inverted first to reduce artefacts from the acoustic assumption, and amplitude information is only incorporated in the final stages. (iv) A Laplace–Fourier domain approach that facilitates a multiscale approach to mitigate non-linearity by restricting the inversion to the low frequency components and early arrivals first, and sequentially including higher frequencies and later arrivals. (v) A pre-conditioning strategy for eliminating undesirable high wavenumber components from the the gradient. (vi) A strategy for source estimation that reduce the influence of the instrumental design. In the OBS case study used for illustration purposes, Laplace–Fourier waveform tomography retrieves velocity anomalies as small as 700 m (horizontally) and 350 m (vertically) above the top of the Philippine Sea Plate. The resulting velocity structures include low-velocity zones and thrust structures which have not been previously identified clearly. The velocity models are validated by scrutiny of synthetic and observed waveforms, by evaluating the coherency of source estimates, and by comparison with 3-D pre-stack migrated (PreSDM) images. Chequerboard tests and point-scatter tests demonstrate both the reliability and the limitations of the acoustic implementation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».