Robust quantitative estimation of the seismic attenuation from shallow geotechnical borehole VSP data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Estimating seismic attenuation from shallow geotechnical borehole surveys can be a delicate task. Measured data are often collected within the source near-field domain and the classic inverse-distance correction of the geometric spreading (GS) is inappropriate at this scale. We develop a novel approach based on a 3D full-waveform modeling to substitute the inverse-distance correction. It consists of scaling the picked amplitudes using their counterparts obtained from an elastic simulation carried out under conditions mimicking the data acquisition. The seismic attenuation may be inferred from the corrected amplitudes using either a piecewise regression or a ray-based inversion. Numerical experiments involving P- and S-wave synthetic data indicate that our correction better compensates for the GS effect than the inverse-distance correction. For a synthetic example with 5% noise, the Q-factor values derived from amplitude corrected via the proposed approach have a relative error of approximately 10% compared with 40% for the traditional correction. We investigate the effect of the velocity and density uncertainty upon the calculated correction terms and show that our approach is unbiased and stable. Finally, the robustness of our workflow is assessed on a real case study involving a P-wave data set acquired in a geotechnical borehole.
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 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 | 0,001 | 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 ».