Receiver-side near-surface corrections in the τ-p domain: A raypath-consistent solution for converted wave processing
Notice bibliographique
Résumé
Removing near-surface effects in the processing of 3C data is key to exploiting the information provided by converted waves. Particularly for the case of the PS-mode, converted energy travels back to the surface as S-waves. Therefore, S-wave static corrections are needed for the receiver side. This is often done under the assumption of surface consistency. This implies a constant correction for all the traces recorded at a fixed receiver location. However, if the velocity change between the near-surface layer and the medium underneath is gradual, the vertical raypath assumption that supports the surface-consistent approach is no longer valid. This property results in a nonstationary change of the near-surface traveltimes that need to be addressed to properly solve the problem. We have determined how the delays introduced by the presence of very low S-wave velocities in the near surface can introduce raypath-dependent effects. The magnitudes of these delays can be larger than what can be considered a residual static. In this study, a raypath-consistent approach is used to solve the problem. This is achieved by transforming the data, organized into receiver gathers, to the [Formula: see text]-[Formula: see text] domain and performing crosscorrelation and convolution operations to capture and remove the near-surface delays from the data. We tested this processing technique on synthetic and field data. In both cases, removing near-surface time delays in a raypath-consistent framework improved the coherency and stacking power of shallow and deep events simultaneously. Shallow events benefited most from this processing due to their wider range of reflection angles. This approach can be useful in the processing of wide-angle broadband data in which the kinematics of wave propagation are not consistent with vertical raypath approximations in the near surface.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».