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Enregistrement W2889836577 · doi:10.1190/segam2018-2996629.1

Characterization of the Cascadia ocean margin methane hydrates using prestack waveform inversion and reverse time migration

2018· article· en· W2889836577 sur OpenAlexaboutno aff
Lingxiao Jia, Subhashis Mallick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrestackGeologyMethaneInversion (geology)Margin (machine learning)SeabedClathrate hydrateWaveformMineralogyPetrologySeismologyOceanographyHydrateComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cascadia ocean margin, offshore Washington, USA poses a major seismic and environmental hazard to the population centers of the northwestern United States and western Canada with 10,000-year record of magnitude 9 or greater earthquakes occurring in every 500-year intervals that ruptured the entire Western United States and Vancouver Island. Additionally, within the accretionary prism, the area contains high concentrations of methane hydrates with clear observational records of continuous methane seepage. In the event of a major earthquake, the gas-hydrate stability field is likely to be disturbed, release large quantities of methane into the atmosphere, and cause major impacts to the climate. Here, we apply prestack waveform inversion and reversetime migration to estimate the depth image and visco-elastic model of the methane hydrates and the associated zones at the Cascadia margin. Combining the estimated visco-elastic model with the methane hydrate stability as functions of temperature and pressure, we also estimate the upper and lower bounds of the subsurface temperatures. Furthermore, we also propose a new approach to combine seismic analysis with fluid-flow and geomechanical simulations which can help analyzing the dynamic behavior of the accretionary prism methane hydrates at the Cascadia and other active ocean margins. Presentation Date: Monday, October 15, 2018 Start Time: 1:50:00 PM Location: Poster Station 7 Presentation Type: Poster

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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