Derivation of forward and adjoint operators for least-squares shot-profile split-step migration
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forward and adjoint operators for shot-profile least-squares migration are derived. The forward operator is demigration, and the adjoint operator is migration. The demigration operator is derived from the Born approximation. The process begins with a Green's function that allows for a laterally varying migration velocity model using the split-step approximation. Next, the earth is divided into horizontal layers, and within each layer the migration velocity model is made to be constant with respect to depth. For a given layer, (1) the source-side wavefield is propagated down to its top using the background wavefield. This gives a background wavefield incident at the layer's upper boundary. (2) The layer's contribution to the scattered wavefield is computed using the Born approximation to the scattered wavefield and the background wavefield. (3) Next, its scattered wavefield is propagated back up to the measurement surface using, again, the background wavefield. The measured wavefield is approximated by the sum of scattered wavefields from each layer. In the derivation of the measured wavefield, the shot-profile migration geometry is used. For each shot, the resulting wavefield modeling operator takes the form of a Fredholm integral equation of the first kind, and this is used to write down its adjoint, the shot-profile migration operator. This forward/adjoint pair is used for shot-profile least-squares migration. Shot-profile least-squares migration is illustrated with two synthetic examples. The first uses data collected over a four-layer acoustic model, and the second uses data from the Sigsbee 2a model.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle