Full-waveform adjoint Q tomography in viscoelastic medium with central-frequency measurements
Notice bibliographique
Résumé
Accurate Q (quality factor) structures can provide important constraints for characterizing subsurface hydrocarbon/water resources in exploration geophysics and interpreting tectonic evolution of the Earth in earthquake seismology. The attenuation effects on seismic amplitudes and phases can be included in forward and inverse modeling by invoking a generalized standard linear solid rheology. Compared to traditional ray-based methods, full-waveform adjoint tomography, which is based on numerical solutions of the visco-elastodynamic wave equation, has the potential to provide more accurate Q models. However, applications of adjoint Q tomography are impeded by the computational complexity of Q sensitivity kernels, and by strong velocity- Q trade-offs. In this study, following the adjoint-state method, we show that the Q (P and S wave quality factors Q P and Q S ) sensitivity kernels can be constructed efficiently with adjoint memory strain variables. A novel central-frequency difference misfit function is designed to reduce the trade-off artifacts for adjoint Q tomography. Compared to traditional waveform-difference misfit function, this misfit function is less sensitive to velocity variations, and thus is expected to produce fewer trade-off uncertainties. The multiparameter Hessian-vector products are calculated to quantify the resolving abilities of different misfit functions. Comparative synthetic examples are given to verify the advantages of this new misfit function for adjoint Q P and Q S tomography. We end with a 3D viscoelastic inversion example designed to simulate a distributed acoustic sensing/vertical seismic profile survey for monitoring of CO 2 sequestration.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».