Combination of Fourier and CRS-Based Reconstruction Algorithms in Land Seismic Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. The reconstruction based on the partial CRS stacking operator presents higher signal-to-noise ratio and better continuity of events. However, irregularly sampled land data often introduce errors in the CRS attributes, creating artifacts that contaminate the seismic data. Recently, the combination of Fourier and CRS-based reconstruction algorithms has significantly solved these problems. The approach consists of applying a Fourier-based interpolation method as a regularization operator to the original data and then the CRS attributes are searched in the reconstructed data. The CRS attributes determined in this way are more accurate and they can be applied in two different forms, either in the interpolation and regularization of the original data or in the denoising of the Fourier-based reconstructed data. We propose to compare the combination of the Fourier-based interpolation methods MWNI and MPFI with the CRSbased interpolation method in order to evaluate which is the best preconditioner of the prestack data to search the CRS attributes. We applied the proposed flowcharts combining the interpolation methods mentioned above to the land seismic data from the Tacutu basin, which is vintage data with very low fold and noisy. The reconstructed data obtained by the combinations show significant improvements compared to the data reconstructed using the algorithms separately, in other words, the weaknesses and limitations of each method are overcome when they are applied in combination. The MWNI+CRS combination flow produces the best results, with the stacked section of reconstructed data showing better noise removal, enhancement of coherent events, better definition and continuity of steeply dipping events.
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.
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 | 0,000 | 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 découle