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Enregistrement W2728223223 · doi:10.1190/geo2016-0497.1

Tutorial on rotational seismology and its applications in exploration geophysics

2017· article· en· W2728223223 sur OpenAlexafffund
Zhenhua Li, Mirko van der Baan

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMicroseismic Industry Consortium
Mots-clésRotation around a fixed axisMicroseismExtrapolationGeophysicsGeologyAccelerationInversion (geology)GeodesySeismologySeismic wavePhysicsClassical mechanicsMathematicsMathematical analysisTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Traditionally, seismological interpretations are based on the measurement of only translational motions, such as particle displacement, velocity, and/or acceleration, possibly combined with pressure changes; yet theory indicates that rotational motions should also be observed for a complete description of all ground motions. The recent and ongoing development of rotational sensors renders a full analysis of the translational and rotational ground motion possible. We have developed the basic mathematical theory related to rotational motion. And we also evaluated several instruments used to directly measure the rotational ground motion, which may be applicable for exploration geophysics. Finally, we made several applications of rotational motion in exploration geophysics, namely, (1) P- and S-wavefield separation, (2) wavefield reconstruction, (3) ground-roll removal, (4) microseismic event localization and reflection seismic migration by wavefield extrapolation, and (5) moment tensor inversion. The cited research shows that in particular, the information on the spatial gradient of the wavefield obtained by rotational sensors is beneficial for many purposes. This tutorial is meant to (1) enhance familiarity with the concept of rotational seismology, (2) lead to additional applications, and (3) fast track the continued development of rotational sensors for global and exploration geophysical use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,023

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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