Topographic elastic least‐squares reverse time migration based on vector P‐ and S‐wave equations in the curvilinear coordinates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Elastic least‐squares reverse time migration has been applied to multi‐component seismic data to obtain high‐quality images. However, the final images may suffer from artefacts caused by P‐ and S‐wave crosstalk and severe spurious diffractions caused by complex topographic surface conditions. To suppress these crosstalk artefacts and spurious diffractions, we have developed a topographic separated‐wavefield elastic least‐squares reverse time migration algorithm. In this method, we apply P‐ and S‐wave separated elastic velocity–stress wave equations in the curvilinear coordinates to derive demigration equations and gradient formulas with respect to P‐ and S‐velocity. For the implementation of topographic separated‐wavefield elastic least‐squares reverse time migration, the wavefields, gradient directions and step lengths are all calculated in the curvilinear coordinates. Numerical experiments conducted with the two‐component data synthetized by a three‐topographic‐layer with anomalies model and the Canadian Foothills model are considered to verify our method. The results reveal that compared with the conventional method, our method promises imaging results with higher resolution and has a faster residual convergence speed. Finally, we carry out numerical examples on noisy data, imperfect migration velocity and inaccurate surface elevation to analyse its sensitivity to noise, migration velocity and surface elevation error. The results prove that our method is less sensitive to noise compared with the conventional elastic least‐squares reverse time migration and needs good migration velocities as other least‐squares reverse time migration methods. In addition, when implementing the proposed method, an accurate surface elevation should be obtained by global positioning system to yield high‐quality images.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».