Parabolic fitting method for quality factor estimation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The quality factor Q has a wide application range in seismic data processing and interpretation. Compared with the commonly used methods of Q estimation (e.g., the spectral ratio method and the centroid frequency shift method), the logarithmic spectral area difference (LSAD) method exhibits better noise immunity. However, the LSAD method uses the area difference in one frequency band, and the Q values estimated using this method are still unstable under the influence of noise. We have developed a new parabolic fitting (PF) method to estimate Q. This method is an extension of the LSAD method. We derive an analytical relationship between Q and area difference curve of the logarithmic amplitude spectra. Using the logarithmic area difference of multiple frequency bands to fit the parabola, we improve the accuracy and stability of Q estimation. In addition, the PF method does not require special assumptions regarding the source wavelet. We test the PF method in the presence of noise and at varying bandwidths and compare the results with those obtained using the LSAD method. The results of the theoretical examples indicate that the PF method is noise resistant and stable. Applying the PF method to real zero-offset vertical seismic profiling records also indicates that the proposed method can reasonably and stably estimate the Q value of the formation.
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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) | 0,000 | 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 ».