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Enregistrement W2418655403 · doi:10.1190/geo2015-0372.1

Mitigation of guided wave contamination in waveform tomography of marine seismic reflection data from southwestern Alaska

2016· article· en· W2418655403 sur OpenAlexaff
Rajesh Vayavur, Andrew J. Calvert

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyWoods Hole Oceanographic Institution
Mots-clésGeologyTomographyWaveformAmplitudeSeismologyInversion (geology)AcousticsOpticsRadarComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We have applied 2D frequency-domain acoustic waveform tomography to two different sections of a marine seismic reflection line from southwest Alaska: one section with a deep igneous basement overlain by a thick pile of sediments and the other section with a shallow basement and a thin sedimentary cover. We have evaluated the appearance of dispersive guided waves on both sections, and we have determined that with appropriate data preconditioning it is possible to invert the data using 2D acoustic waveform tomography. Where the basement is deep, we first reduced the dispersive wave contamination of the seismic field data by trace editing, band-pass filtering, and careful choice of the data window for inversion. We then tested different objective functions and inversion scheduling before selecting an approach based on the logarithmic phase, which could be followed by joint phase and amplitude inversion. Where the basement is shallow, the starting model itself, which was generated by ray-based first-arrival tomography, generated acoustic guided waves, necessitating the use of an absorbing boundary condition at the free surface. Logarithmic phase inversion was used, but the amplitude inversion did not converge. To invert seismic data from both sections, we used a layer stripping strategy in which the gradient was used at each stage of the inversion process to check the corresponding model updates. Our results were validated by comparison between synthetic and observed waveforms, comparison of residual phase error plots for the initial and final velocity models, and comparison of waveform tomography velocity models with migrated images. Waveform tomography permits interpretation of the subsurface close to the seafloor where reflection images are contaminated by water-layer multiples, and we inferred the existence of a fault zone from a low-velocity anomaly within the igneous basement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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