Optimized workflows for high-frequency seismic interferometry using dense arrays
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY High-frequency seismic surface waves sample the top few tens of meters to the top few kilometres of the subsurface. They can be used to determine 3-D distributions of shear-wave velocities and to map the depths of discontinuities (interfaces) within the crust. Passive seismic imaging, using ambient noise as the source of signal, can thus be an effective tool of exploration for mineral, geothermal and other resources, provided that sufficient high-frequency signal is available in the ambient noise wavefield and that accurate, high-frequency measurements can be performed on this signal. Ambient noise imaging using the ocean-generated noise at 5–30 s periods is now a standard method, but less signal is available at frequencies high enough for deposit-scale imaging (0.2–30 Hz), and few studies have reported successful measurements in broad frequency bands. Here, we develop a workflow for the measurement of high-frequency, surface wave phase velocities in very broad frequency ranges. Our workflow comprises (1) a new noise cross-correlation procedure that accounts for the non-stationary properties of the high-frequency noise sources, removes bandpass filtering, replaces temporal normalization with short time window stacking, and drops the explicit spectral normalization by adopting cross-coherence; (2) a new phase-velocity measurement method that extends the bandwidth of reliable measurements by exploiting the (resolved) 2π ambiguity of phase-velocity measurements and (3) interstation-distance-dependent quality control that uses the similarity of subgroups of dispersion curves to reject outliers and identify the frequency ranges with accurate measurements. The workflow is highly automated and applicable to large arrays. Applying our method to data from a large-N array that operated for one month near Marathon, Ontario, Canada, we use rectangular subarrays with 150-m station spacing and, typically, 1 hr of data and obtain Rayleigh-wave phase-velocity measurements in a 0.5–30 Hz frequency range, spanning over 5.9 octaves, twice the typical frequency range of 1.5–3 octaves in previous studies. Phase-velocity maps and the subregion-average 1-D velocity models they constrain show a high-velocity anomaly consistent with the known, west-dipping gabbro intrusions beneath the area. The new structural information can improve our understanding of the geometry of the gabbro intrusions, hosting the Cu-PGE Marathon deposit.
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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) | 0,003 | 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 ».