A novel time-domain polarization filter based on a correlation matrix analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Polarization filters (PFs) are widely used for denoising seismic data. These filters are applied in the fields of seismology, microseismic monitoring, vertical seismic profiling, and subsurface imaging. They are primarily useful to suppress ground roll in seismic reflection data and enhance P- and S-wave arrivals. Traditional implementations of PFs involved the analysis of the covariance matrix or the singular value decomposition (SVD) of a 3C seismogram matrix. The linear polarization level, known as rectilinearity, is expressed as a function of the covariance matrix eigenvalues or by the data matrix singular values. Wavefield records that are linearly polarized are amplified, whereas others are attenuated. Besides the described implementations, we have developed a new time-domain PF based on the analysis of the seismic data correlation matrix. The principal idea is to extend the notion of the correlation coefficient in 3D space. This new filter avoids the need for diagonalization of the covariance matrix or SVD of data matrix, which are often time-consuming. The new implementation facilitates the choice of the rectilinearity threshold: We determine that linear polarization in three dimensions can be represented as three classic 2D correlations. A good linear polarization is detected when a high linear correlation between the three seismogram components is mutually observed. The tuning parameters of the new filter are the length of the time window, the filter order, and the rectilinearity threshold. Tests using synthetic seismograms indicate that optimal results are reached with a filter order that spans between 2 and 4, a rectilinearity threshold between 0.3 and 0.7, and a window length that is equivalent to one to three times the period of the signal wavelet. Compared with covariance-based filters, the new filter can enhance the signal-to-noise ratio by 6–20 dB and reduces computational costs by 25%.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».