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Enregistrement W2596635816 · doi:10.3997/2214-4609.201601416

3D Anisotropic Full Waveform Modeling with an Enhanced OASES Workflow for Complex Source-receiver Geometries

2016· article· en· W2596635816 sur OpenAlexaboutno aff
Aurelian Roeser, S. A. Shapiro

Notice bibliographique

Revue78th EAGE Conference and Exhibition 2016 · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésSeismogramMicroseismComputer scienceWaveformWorkflowRay tracing (physics)Consistency (knowledge bases)AlgorithmAcousticsGeologySeismologyPhysicsOpticsDatabaseTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We examine the OASES program code as a potential alternative to wave propagation modeling techniques in microseismic research. We provide an overview on the mathematics and the numerics of OASES, which uses wavenumber integration and the Direct Global Matrix solution technique to model wave propagation in horizontally layered media. In order the increase the usability of OASES for complex source-receiver geometries, we introduce a predominantly automatic enhanced OASES workflow. This workflow is applied to two three-dimensional anisotropic full waveform modeling tests. In the first test, we compare synthetic seismograms computed with OASES to results from two previous studies by the PHASE consortium, which modeled wave propagation with a ray tracing algorithm and the finite difference method respectively. The comparison shows an excellent consistency between all three modeling techniques. The second test compares synthetic seismograms computed with OASES to picked wave arrivals from a microseismic dataset from the Horn River Basin in Canada. The consistency between the modeled and picked wave arrivals is satisfactory for most events, but indicates the necessity of further improvements on the provided velocity model.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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