FWI Imaging: Full-wavefield imaging through full-waveform inversion
Notice bibliographique
Résumé
Full wavefield data that includes transmitted waves, primary reflections, and their multiples, has been widely used for velocity model building through full-waveform inversion (FWI). However, migrating full wavefield data to image the subsurface remains very challenging. Higher order scattering energy potentially helps infill illumination holes of primary reflections, but it also introduces crosstalk noise into the migration image when imaging algorithms cannot properly handle this higher order scattering energy. With the advancement of high-performance computing and progress in FWI algorithms to tackle problems such as cycle-skipping and amplitude mismatch, FWI has found success using different data types in a variety of geologic settings. Here we take a step further to modify the FWI workflow to output the subsurface image or reflectivity directly, eliminating the need to go through the time-consuming seismic imaging process that involves preprocessing, velocity model building, and migration. Compared with a conventional reverse-time migration image, the reflectivity image directly output from FWI provides additional structural information with more balanced illumination, since FWI by nature is a least-squares fitting process of the full wavefield data. This paper was accepted into the Technical Program but was not presented at the 2020 SEG Annual Meeting.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,035 |
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 ».