Elastic least-squares one-way wave-equation migration
Notice bibliographique
Résumé
Least-squares migration seeks a reflectivity model that fits the observed data. It is used to compensate for acquisition noise, poor sampling of sources and receivers on the surface, as well as poor illumination of the subsurface. To date, least-squares migration has been mainly restricted to the imaging of acoustic wavefields. We have developed an extension of one-way wave-equation least-squares migration for elastic wavefields in isotropic media. Least-squares migration is an iterative method that requires a forward and an adjoint operator. In elastic least-squares one-way wave-equation migration, the forward operator generates data components from multiparameter images by recursive wavefield decomposition, extrapolation, and recomposition. Conversely, the adjoint operator generates multiparameter images from data components by recursively applying the adjoint of the wavefield recomposition, extrapolation, and wavefield decomposition operators. We use an extended imaging condition and regularize the inversion by applying a smoothing filter on the depth-angle axes of each common image point gather to reduce the effect of source/receiver sampling, noise, and crosstalk artifacts. Elastic least-squares migration is able to compensate for irregular subsurface illumination in elastic imaging and provides an alternative approach to interpolation and wavefield separation of multicomponent seismic data.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».