Removal of Artefacts in Kx-Ky Domain to Improve Seismic Images over the Brunswick No. 6 Massive Sulphide Deposit, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Summary Application of seismic method for deep exploration in crystalline rock environment and specifically for mineral exploration has improved dramatically during past two decades. In such environment, prestack dip moveout (DMO) corrections and post stack migration are still important processing tools. Surveys with narrow-azimuth offset distribution often cause artefacts after DMO processing. In this study, we propose a method to reduce those artefacts on final seismic volumes. We illustrate our approach with 3D seismic data acquired over the Brunswick No.6 mine in Canada. Non-orthogonal acquisition geometry and patch of the Brunswick No. 6 3D survey led to narrow-azimuth DMO artefacts that reduced the overall quality of seismic volumes. By using a filtering approach based on the application of weighted Laplacian-Gaussian filter in the Kx-Ky domain, we reduced the noise and improved the continuity of reflections. Better results were obtained by limiting offsets to less than 3 km. We also imaged short and flat reflections observed previously only in the shallow part of prestack time migration (PSTM) volume. Those short reflections appears as diffractions on the filtered DMO stacked section, indicating that they originate from small geological bodies or discontinuities in the subsurface.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».