Crosscoherence-based interferometry for the retrieval of first arrivals and subsequent tomographic imaging of differential weathering
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Exhumation of crust exposes rocks to weathering agents that weaken the rocks’ mechanical strength. Weakened rocks will have lower seismic velocity than intact rocks and can therefore be mapped using seismic methods. However, if the rocks are heavily weathered, they will attenuate controlled-source seismic waves to such a degree that the recorded wavefield would become dominated by ambient noise and/or surface waves. Therefore, we have examined the structure of differential weathering by first-break traveltime tomography over a seismic profile extending approximately 3.5 km and acquired at a mining site in Zambia using explosive sources and a source based on the swept-impact seismic technique (SIST). Seismic interferometry has been tested for the retrieval of supervirtual first arrivals masked by uncorrelated noise. However, use of crosscorrelation in the retrieval process makes the method vulnerable to changes in the source signal (explosives and SIST). Thus, we have developed a crosscoherence-based seismic-interferometry method to tackle this shortcoming. We investigate the method’s efficiency in retrieving first arrivals and, simultaneously, correctly handling variations in the source signal. Our results illustrate the superiority of the crosscoherence- over crosscorrelation-based method for retrieval of the first arrivals, especially in alleviating spurious ringyness and in terms of the signal-to-noise ratio. These benefits are observable in the greater penetration depth and the improved resolution of the tomography sections. The tomographic images indicate isolated bodies of higher velocities, which may be interpreted as fresh rocks embedded into a heavily weathered regolith, providing a conspicuous example of differential weathering. Our study advances the potential of seismic methods for providing better images of the near surface (the critical zone).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».