Multimodal surface-wave tomography to obtain S- and P-wave velocities applied to the recordings of unmanned aerial vehicle deployed sensors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Exploration seismic surveys in hard-to-access areas such as foothills and forests are extremely challenging. The Multiphysics Exploration Technologies Integrated System (METIS) research project was initiated to design an exploration system, facilitating the acquisition in these areas by delivering the receivers from the sky using unmanned aerial vehicles. Air dropping of the sensors in vegetated areas results in an irregular geometry for the acquisition. This irregularity can limit the application of conventional surface wave methods. We have developed a surface wave workflow for estimating the S-wave velocity (VS) and P-wave velocity (VP) models and that supports the irregular geometry of the deployed sources and receivers. The method consists of a multimodal surface-wave tomography (SWT) technique to compute the VS model and a data transform method (the wavelength/depth [W/D] method) to determine the Poisson’s ratio and VP model. We applied the method to the METIS’s first pilot records, which were acquired in the forest of Papua New Guinea. Application of SWT to the data resulted in the first 90 m of the VS model. The W/D method provided the Poisson’s ratio averaged over the area and the VP model between 10 and 70 m from the surface. The impact of the acquisition scale and layout on the resolution of the estimated model and the advantages of including the higher modes of surface waves in the tomographic inversion are assessed in detail. The presence of shots from diverse site locations significantly improves the resolution of the obtained model. Including the higher modes enhances the data coverage and increases the investigation depth.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».