Migration-induced noise reduction using fast discrete curvelet transform
Notice bibliographique
Résumé
Summary Seismic data are unavoidably contaminated with noise. Theissue becomes worse for applications in mineralexplorations in hardrock environments where the complexnear- and sub-surface conditions result in variable signalamplitudes and attenuations (Eaton et al., 2003). Meanwhile, the quality of processing is usuallyuncontrollable, consequently, yielding remnant local noisyevents as singularities on stacked seismic images. Thesesingularities perform as backscattering sources during themigration process to create artificial features interferingwith interpretation. No post-migration processing techniquehas yet demonstrated effectiveness to reduce this artificialnoise. This problem can be solved by the curvelet transformfor the efficiency of representing directional features onseismic images. We investigate the elimination of themigration-induced noise using a 2D fast discrete curvelettransform (FDCT) threshold applied to a synthetic Stolttime-migrated impulse response. The result shows asignificant removal of migration-induced noise. Thisimprovement is also applied to a 3D post-stack time-migrated (PoSTM) seismic cube, resulting in anenhancement of the original signal and a suppression of theinduced noise.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».