Incorporating estimates of data covariance in elastic FWI to combat random and correlated noise
Notice bibliographique
Résumé
As field data applications of FWI increase, dealing with both random and coherent noise in seismic data, and the artifacts they create in FWI models, becomes increasingly important; noise suppression or estimation is also increasingly important when we transition to elastic multiparameter inversion from acoustic approximations. In this study, we analyzed the influence of random and correlated noise on the estimation of model parameter V p, Vs, and density, and, to mitigate their influence, we adopted a two-stage inversion approach, whose second stage involves a modified FWI misfit. The data covariance matrix is calculated from data residuals obtained from an initial run of FWI, and this is incorporated into the misfit function for a second run. With the elastic FWI conducted in the frequency domain, and the data covariance matrix consequently calculated frequency by frequency, the approach, though not computationally inexpensive, places reasonable demands on memory and storage. Random and correlated noise were examined and estimated, and inversion results were compared with those of otherwise identical conventional FWI runs. The bootstrap approach to inclusion of data covariance estimates in FWI appears to be stable, and to have a strong positive impact especially for correlated data noise.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».