Accelerating least-squares Kirchhoff time migration using beam methodology
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Least-squares migration is an advanced imaging technique capable of producing images with improved spatial resolution, balanced illumination, and reduced migration artifacts; however, the prohibitive computational cost poses a great challenge for its practical application. We have incorporated the beam methodology into the implementation of Kirchhoff time modeling/migration and developed a fast common-offset least-squares Kirchhoff beam time migration (LSKBTM). Different from conventional Kirchhoff time modeling/migration in which the seismic data are modeled/migrated trace by trace, the mapping operation in Kirchhoff beam time modeling/migration is performed in terms of beam components and is performed only at sparsely sampled beam centers. Therefore, the computational cost of LSKBTM is significantly reduced in comparison with that of least-squares Kirchhoff time migration (LSKTM). In addition, based on the second-order Taylor expansion of the diffraction traveltime, we introduce a quadratic correction term into the inverse/forward local slant stacking, effectively enhancing the computational accuracy of LSKBTM. We used 2D synthetic and 3D field data examples to verify the effectiveness of our method. Our results indicate that LSKBTM can produce images comparable with those of LSKTM, but at considerably reduced computational cost.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».