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Enregistrement W4291718005 · doi:10.1190/image2022-3745244.1

Physics-based preconditioned multidimensional deconvolution in the time domain

2022· article· en· W4291718005 sur OpenAlexaff
David Vargas, Ivan Vasconcelos, Matteo Ravasi, Nick Luiken

Notice bibliographique

RevueSecond International Meeting for Applied Geoscience & Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeconvolutionPhysicsTime domainDomain (mathematical analysis)Statistical physicsComputer scienceMathematical analysisOpticsMathematicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-Dimensional Deconvolution is a data-driven method that is at the center of key seismic processing applications - from suppressing multiples to inversion-based imaging. When posed in an interferometric context, it can grant access to overburden-free seismic virtual surveys at a given datum in the subsurface. As such, it constitutes an essential processing operation that achieves multiple imaging objectives simultaneously in redatuming or target-oriented imaging: e.g., suppressing multiples, removing complex overburden effects, and retrieving amplitude consistent image gathers for impedance inversion. Despite its potential, the deconvolution process relies on the solution of an ill-conditioned linear inverse problem sensitive to noise artifacts due to incomplete acquisition, limited sources, and band-limited data. Typically, this inversion is performed in the Fourier domain where the estimation of optimal regularization parameters hinders accurate waveform reconstruction. We reformulate the problem in the time domain - long believed to be computationally intractable - and introduce several physical constraints that naturally drive the inversion towards a reduced set of reliable, stable solutions. This allows to successfully reconstruct the overburden-free reflection response beneath a complex salt body from noise-contaminated data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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