Fast dual-domain reduced-rank algorithm for 3D deblending via randomized QR decomposition
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have developed a fast dual-domain algorithm based on matrix rank reduction for separating simultaneous-source seismic data. Our algorithm operates on 3D common receiver gathers or offset-midpoint gathers. At a given monochromatic frequency slice in the ω-x-y domain, the spatial data of the ideal unblended common receiver or offset-midpoint gather could be represented via a low-rank matrix. The interferences from the randomly and closely fired shots increased the rank of the aforementioned matrix. Therefore, we could minimize the misfit between the blended observation and the predicted blended data subject to a low-rank constraint that was applied to the data in the ω-x-y domain. The low-rank constraint could be implemented via the classic truncated singular value decomposition (SVD) or via a randomized QR decomposition (rQRd). The rQRd yielded nearly one order of processing time improvement with respect to the truncated SVD. We have also discovered that the rQRd was less stringent on the selection of the rank of the data. The latter was important because we often had no precise knowledge of the optimal rank that was required to represent the data. We adopted a synthetic 3D vertical seismic profile and a real seismic data set acquired at the North Viking Graben to test the performance of the proposed source separation algorithm. The proposed algorithm effectively eliminated the interferences while preserving the desired unblended signal. Especially for the synthetic vertical seismic profile example, experiments were evaluated under different survey time ratios. Our tests indicated that the proposed method could save up to 90% of acquisition time under a self-simultaneous source acquisition scenario.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».