3-D and 5-D reconstruction of<i>P</i>receiver functions via multichannel singular spectrum analysis
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The receiver function (RF) method is fundamental in assessing mantle seismic discontinuity depths and reflectivities. Most of the current approaches rely on phase equalization, though in many applications, high levels of incoherent noise, incomplete and irregular sampling customarily interfere with the analysis of weak secondary phases. In recent years, advancements in the field of multidimensional seismic data processing have triggered a shift in interest towards its application to RFs, specifically to single station gathers that depend on a single spatial dimension. Our work generalizes the application of singular spectrum analysis to RFs that rely on two and four spatial dimensions recorded by dense seismic arrays. We adopt a multidimensional signal processing approach known as multichannel singular spectrum analysis. We develop a strategy to assemble and enhance 3-D and 5-D seismic volumes via matrix rank reduction and a reinsertion algorithm to simultaneously suppress random noise, retrieve absent observations and boost identifiability of secondary conversions. We provide informative synthetic examples to gain insight into the effectiveness and limitations of our approach. In the real data example, we improve weak conversions from the mantle transition zone (MTZ) recorded by the USArray in the Yellowstone area. The reconstruction algorithm accurately recovers the timing and polarity of conversions associated with the 410-, 520- and 660-km seismic discontinuities. Our investigation shows that the simultaneous processing of several spatial variables expedites signal restoration, particularly in directions where large recording gaps exist due to a lack of earthquakes, which aids the mapping and identification of the MTZ interfaces. This study presents a theoretical/practical framework for the reconstruction of multidimensional RF data, and its full potential can be exploited with dense acquisition available from the emerging seismic nodal arrays to improve passive seismic imaging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».