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Enregistrement W2152740009 · doi:10.1093/gji/ggt165

On acoustic waveform tomography of wide-angle OBS data--strategies for pre-conditioning and inversion

2013· article· en· W2152740009 sur OpenAlex
R. Kamei, R. G. Pratt, Takeshi Tsuji

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeismologyWaveformInversion (geology)TomographySeismometerUndersamplingSeismic tomographyGeodesyAcousticsGeophysicsComputer scienceTectonicsOpticsMantle (geology)TelecommunicationsRadarPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We successfully apply the acoustic Laplace–Fourier waveform tomography method to delineate <it>P</it>-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.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,684

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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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