Applications of high-resolution time-frequency transforms to attenuation estimation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Attenuation estimates quantify the loss of energy of propagating seismic waves due to anelastic processes. It is often carried out in the frequency domain. The most well-known methods for attenuation estimation, such as the spectral ratio and frequency-shift methods, compare spectral shapes of waveforms along a given raypath. They require broad spectra such as those obtained with the Fourier transform and the continuous wavelet transform. These methods are incompatible with high-resolution time-frequency transforms, which drastically localize time-frequency information. On the other hand, these transforms indicate stronger resistance to noise and can be used in combination with the peak frequency method to estimate attenuation. We have applied high-resolution transforms, namely the synchrosqueezing transform, basis pursuit, and complete ensemble empirical-mode decomposition, to a synthetic wedge example and two seismic data set examples, a seismic reflection profile, and a vertical seismic profile (VSP). Results for the synthetic example find that most high-resolution transforms are able to reliably estimate quality factors. Using centroid frequencies, the seismic reflection profile exhibits local increases in centroid frequencies, which likely indicates imprints from apparent attenuation over intrinsic attenuation. Centroid frequencies and effective quality factors for the VSP are consistent for the different spectral estimation techniques. These three examples illustrate the value of high-resolution transforms for frequency and quality factor measurements.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».