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Enregistrement W2886021954 · doi:10.1190/geo2017-0806.1

Near-surface scattered waves enhancement with source-receiver interferometry

2018· article· en· W2886021954 sur OpenAlexaff
Jixiang Xu, Shitai Dong, Huajuan Cui, Yan Zhang, Ying Hu, Xiping Sun

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometrySeismic interferometrySurface waveInterference (communication)OpticsSuperposition principleSurface (topology)Rayleigh wavePhysicsAcousticsGeometryComputer scienceMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Near-surface scattered waves (NSWs) are the main noise in seismic data in areas with a complex near surface and can be divided into surface-to-surface scattered waves and body-to-surface scattered waves. We have developed a method for NSW enhancement that uses modified source-receiver interferometry. The method consists of two parts. First, deconvolutional intersource interferometry is used to cancel the common raypath of seismic waves from a near-surface scatterer to the common receiver and the receiver function. Second, convolutional interreceiver interferometry is used to compensate the common raypath of seismic waves from the common source to the near-surface scatterer and the source function. For an isotropic point scatterer near the earth’s surface in modified source-receiver interferometry, a body-to-surface scattered wave can be reconstructed by constructive interference not only among three body-to-surface scattered waves but also among a body-to-surface scattered wave and two surface-to-surface scattered waves; a surface-to-surface scattered wave can be reconstructed by constructive interference not only among three surface-to-surface scattered waves but also among a surface-to-surface scattered wave and two body-to-surface scattered waves. According to stationary phase analysis based on the superposition principle, we have developed a so-called dual-wheel driving configuration of modified source-receiver interferometry for enhancing NSWs in the data of conventional seismic exploration. The main advantages of the scheme are that (1) it can be used to enhance NSWs without the need for any a priori knowledge of topography and near-surface velocity, (2) it can be used to reconstruct NSWs from real sources to real receivers, including 3D near-surface side-scattered waves, and (3) it can be applied to conventional seismic data with finite-frequency bandwidth, spatially limited and sparse arrays, different source and receiver functions, and static correction. Numerically simulated data and field seismic data are used to demonstrate the feasibility and effectiveness of the scheme.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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