High-resolution seismic array imaging based on an SEM-FK hybrid method
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Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate the feasibility of high-resolution seismic array imaging based on teleseismic recordings using full numerical wave simulations. We develop a hybrid method that interfaces a frequency-wavenumber (FK) calculation, which provides analytical solutions to 1-D layered background models with a spectral-element (SEM) numerical solver to calculate synthetic responses of local media to plane-wave incidence.This hybrid method accurately deals with local heterogeneities and discontinuity undulations, and represents an efficient tool for the forward modelling of teleseismic coda (including converted and scattered) waves. We benchmark the accuracy of the SEM-FK hybrid method against FK solutions for 1-D media. We then compute sensitivity kernels for teleseismic coda waves by interacting the forward teleseismic waves with an adjoint wavefield, produced by injecting coda waves as adjoint sources, based on adjoint techniques. These sensitivity kernels provide the basis for mapping variations in subsurface discontinuities, density and velocity structures through non-linear conjugate-gradient methods. We illustrate various synthetic imaging experiments, including discontinuity characterization, volumetric structural inversion for the crust or subduction zones. These tests show that using pre-conditioners based upon the scaled product of sensitivity kernels for different phases, combining finite-frequency traveltime and waveform inversion, and/or adopting hierarchical inversions from long-to short-period waveforms could reduce the non-linearity of the seismic inverse problem and speed up its convergence. The encouraging results of these synthetic examples suggest that inversion of teleseismic coda phases based on the SEM-FK hybrid method and adjoint techniques is a promising tool for structural imaging beneath dense seismic arrays.
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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 | 0,001 | 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.
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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 découle