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Enregistrement W3180042073 · doi:10.5194/egusphere-egu21-937

High-frequency seismic interferometry: broadband measurements of surface-wave phase velocities using “large-N” arrays

2021· article· en· W3180042073 sur OpenAlexaboutno aff
Yihe Xu, Sergei Lebedev, Raffaele Bonadio, Thomas Meier, Christopher J. Bean

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbient noise levelPassive seismicSeismic interferometryGeologyAcousticsInstantaneous phasePhysicsSeismologyOpticsInterferometryRadarComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 three-dimensional 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; (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 hour of data and obtain Rayleigh-wave phase-velocity measurements in a 0.55-23.8 Hz frequency range, spanning over 5.4 octaves, nearly twice the typical frequency range of 1.5-3 octaves in previous studies. Phase-velocity maps and the subregion-average 1D 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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