Ambient noise tomography for geothermal exploration: the central Vienna basin, Austria
Notice bibliographique
Résumé
The Vienna Basin (VB) is currently the main target area for deep geothermal exploration in Austria. Knowledge of the subsurface heavily relies on active seismic reflection that are expensive and logistically demanding. Affordable geophysical prospecting methods are needed to reduce subsurface uncertainty. Over the recent years, seismic ambient noise tomography (ANT) has proven to be a cost-effective and environment-friendly exploration technique. Here, we present an ANT of the central Vienna Basin revealing the shear-wave velocity structure of the top 5 km beneath the surface. We deployed an array of ~100 seismic nodal instruments during 6 weeks over summer 2023. We measured fundamental-mode Rayleigh and Love-wave group velocity dispersion from seismic ambient noise and employed transdimensional Bayesian tomography to invert for isotropic group velocity maps at periods ranging from 0.8 to 5.5 s. We then extracted Rayleigh and Love group velocity dispersion curves from the group velocity maps at all locations and jointly inverted them for shear-wave velocity as a function of depth using a transdimensional Bayesian framework. We discuss features observed in our 3D shear-wave velocity model relevant to geothermal exploration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».