A weighted Runge-Kutta discontinuous Galerkin method for reverse time migration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reverse time migration (RTM) is widely used in the industry because of its ability to handle complex geologic models including steeply dipping interfaces. The quality of images produced by RTM is significantly influenced by the performance of the numerical methods used to simulate the wavefields. Recently, a weighted Runge-Kutta discontinuous Galerkin (WRKDG) method has been developed to solve the wave equation, which is stable, explicit, and efficient in parallelization and suppressing numerical dispersion. By incorporating two different weights for the time discretization, we have obtained a more stable method with a larger time sampling. We apply this numerical method to RTM to handle complex topography and improve imaging quality. By comparing it to the high-order Lax-Wendroff correction method, we determine that WRKDG is efficient in RTM. From the results of the Sigsbee2B data, we can find that our method is efficient in suppressing artifacts and can produce images of good quality when coarse meshes are used. The RTM results of the Canadian Foothills model also demonstrate its ability in handling complex geometry and rugged topography.
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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 | 0,001 |
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 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 ».