Linear traveltime perturbation interpolation: a novel method to compute 3-D traveltimes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The linear traveltime interpolation has been a routine method to compute first arrivals of seismic waves and trace rays in complex media. The method assumes that traveltimes follow a linear distribution on each boundary of cells. The linearity assumption of traveltimes facilitates the numerical implementation but its violation may result in large computational errors. In this paper, we propose a new way to mitigate the potential shortcoming hidden in the linear traveltime interpolation. We use the vertex traveltimes in a calculated cell to introduce an equivalent homogeneous medium that is specific to the cell boundary from a source. Therefore, we can decompose the traveltime at a point on the cell boundary into two parts: (1) a reference traveltime propagating in the equivalent homogeneous medium and (2) a perturbation traveltime that is defined as the difference between the original and reference traveltimes. We now treat that the traveltime perturbation is linear along each boundary of cells instead of the traveltime. With the new assumption, we carry out the bilinear interpolation over traveltime perturbation to complete traveltime computation in a 3-D heterogeneous model. The numerical experiments show that the new method, the linear traveltime perturbation interpolation, is able to achieve much higher accuracy than that based on the linear traveltime interpolation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».