Imaging the Nechako Basin, British Columbia, using ambient seismic noise<sup>1</sup>This article is one of a series of papers published in this Special Issue on the theme of <i>New insights in Cordilleran Intermontane geoscience: reducing exploration risk in the mountain pine beetle-affected area, British Columbia</i>.
Notice bibliographique
Résumé
The Nechako Basin in British Columbia, Canada is suspected to have hydrocarbon potential. However, it has been a difficult basin to explore because of the presence of Tertiary volcanic outcrop. The volcanic outcrop makes the use of conventional seismic exploration methods difficult owing to a strong velocity inversion at its base. An alternative is the passive source method known as ambient noise surface wave tomography. The method, which examines the high-frequency surface wave field that is obtained from noise analysis, is sensitive to large-scale crustal structure and has been successfully applied to measuring the depths of sedimentary basins. Station-to-station Green’s functions within the basin were estimated by cross-correlating the vertical components of the seismic noise data recorded by 12 POLARIS (Portable Observatories for Lithosphere Analysis and Research Investigating Seismicity) and CNSN (Canadian National Seismgraph Network) seismic stations between September 2006 and November 2007. The resulting Green’s functions were dominated by Rayleigh waves. The dispersion characteristics of the Rayleigh waveforms were measured within the microseismic band. Inversion of the dispersion curves produced 1-D and 2-D thickness models and 2-D group velocity models for the Nechako Basin and its surrounding region. The velocity models indicate two low group velocity structures within the basin that might represent sedimentary packages, and some pockets of high-velocity zones that show the presence of volcanic rocks within and on the basin. The thickness models indicated the presence of about six different velocity layers, in which the average thickness of the basin and the crust are ∼4.8 and 30–34 km, respectively.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».