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Enregistrement W3093209236 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-9073

Using 2D long-streamer seismic data waveform tomography to decipher sedimentary record of fault activity

2020· article· en· W3093209236 sur OpenAlexaff
Amin Kahrizi, Matthias Delescluse, Mathieu Rodriguez, Pierre-Henri Roche, Anne Bécel, M. R. Nedimović, D. J. Shillington

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeismologyWaveformTomographyAmplitudeReflection (computer programming)Inversion (geology)Fault (geology)TectonicsGeophysicsAcousticsComputer scienceVoltageOpticsPhysicsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Acoustic full-waveform inversion (FWI), or waveform tomography, involves use of both phase and amplitude of the recorded compressional waves to obtain a high-resolution P-wave velocity model of the propagation medium. Recent theoretical and computing advances now allow the application of this highly non-linear technique to field data. This led to common use of the FWI for industrial purposes related to reservoir imaging, physical properties of rocks, and fluid flow. Application of FWI in the academic domain has, so far, been limited, mostly because of the lack of adequate seismic data. While refraction seismic datasets include large source-receiver offsets that are useful to find a suitable starting velocity model through traveltime tomography, these acquisitions rarely reach the high density of receivers necessary for waveform tomography. On the other hand, multichannel seismic (MCS) reflection data acquisition has a dense receiver spacing but only modern long-streamer data have offsets that, in some cases, enable constraining subsurface velocities at a significant enough depth to be useful for structural or tectonic purposes.</p><p>In this study, we show how FWI can help decipher the record of a fault activity through time at the Shumagin Gap in Alaska. The MCS data were acquired on RV Marcus G. Langseth during the ALEUT cruise in the summer of 2011 using two 8-km-long seismic streamers and a 6600 cu. in. tuned airgun array. One of the most noticeable reflection features imaged on two profiles is a large, landward-dipping normal fault in the overriding plate; a structural configuration making the area prone to generating both transoceanic and local tsunamis, including from landslides. This fault dips ~40°- 45°, cuts the entire crust and connects to the plate boundary fault at ~35 km depth, near the intersection of the megathrust with the forearc mantle wedge. The fault system reaches the surface at the shelf edge 75 km from the trench, forming the Sanak basin where the record of the recent activity of the fault is not clear. Indeed, contouritic currents tend to be trapped by the topography created by faults, even after they are no longer active.  Erosion surfaces and onlaps from contouritic processes as well as gravity collapses and mass transport deposits results in complex structures that make it challenging to evaluate the fault activity. The long streamers used facilitated recording of refraction arrivals in the target continental slope area, which permitted running streamer traveltime tomography followed by FWI to produce coincident detailed velocity profiles to complement the reflection sections. FWI imaging of the Sanak basin reveals low velocities of mass transport deposits and velocity inversions indicate mechanically weak layers linking some faults to gravity sliding on a décollement. These details question previous interpretation of a present-day active fault. Our goal is to further analyze the behavior of the fault system using the P-wave velocity models from FWI to quantitatively detect fluids and constrain sediment properties.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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