Passive source reverse time migration based on the spectral element method
Notice bibliographique
Résumé
Increasing deployment of dense arrays has facilitated detailed structure imaging for tectonic investigation, hazard assessment and resource exploration. Strong velocity heterogeneity and topographic changes have to be considered during passive source imaging. However, it is quite challenging for ray-based methods, such as Kirchhoff migration or the widely used teleseismic receiver function, to handle these problems. In this study, we propose a 3-D passive source reverse time migration strategy based on the spectral element method. It is realized by decomposing the time reversal full elastic wavefield into amplitude-preserved vector P and S wavefields by solving the corresponding weak-form solutions, followed by a dot-product imaging condition to get images for the subsurface structures. It enables us to use regional 3-D migration velocity models and take topographic variations into account, helping us to locate reflectors at more accurate positions than traditional 1-D model-based methods, like teleseismic receiver functions. Two synthetic tests are used to demonstrate the advantages of the proposed method to handle topographic variations and complex velocity heterogeneities. Furthermore, applications to the Laramie array data using both teleseismic P and S waves enable us to identify several south-dipping structures beneath the Laramie basin in southeast Wyoming, which are interpreted as the Cheyenne Belt suture zone and agree with, and improve upon previous geological interpretations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».