Angle-dependent image-domain least-squares migration through analytical point spread functions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Image-domain least-squares migration (IDLSM) is an established approach to recover high-fidelity seismic images of subsurface reflectors; this is achieved by removing the blurring effects of the Hessian operator in the standard migration approach with the help of so-called point spread functions (PSFs). However, most of the existing IDLSM approaches recover an angle-independent image of the subsurface reflectors, which is not suitable for subsequent amplitude-variation-with-angle (AVA) analysis. To overcome this limitation, we have developed an angle-dependent IDLSM approach, denoted as AD-IDLSM, which can recover a high-fidelity and high-resolution angle-dependent reflectivity image of subsurface reflectors. The problem is formulated here as an angle-dependent image-domain inversion with PSFs computed by means of full-wave Green’s function. More specifically, we derive an analytical expression to compute angle-dependent PSFs by means of a wave-equation-based Kirchhoff migration (WEBKM) engine, where a localization assumption is made in both spatial directions to decrease the computational cost and memory overhead. The amplitude and traveltime of the Green’s functions involved in the WEBKM approach are estimated by the excitation amplitude and excitation time of the full-wave wavefield. The scattering angle is then approximately estimated from the Poynting vector of the excitation-time field. To stabilize the solution of AD-IDLSM, we use a regularization scheme that applies a second derivative along the direction of the reflection angle of angle-domain common-image gathers (ADCIGs) to ensure continuity in the amplitude variations versus angle and suppress migration artifacts. We demonstrate the effectiveness of the AD-IDLSM approach through two synthetic and one field marine data set; the presented results confirm that AD-IDLSM can create ADCIGs with higher spatial resolution, better amplitude fidelity, and fewer migration artifacts compared with those obtained by its migration counterpart. Moreover, AD-IDLSM amplitude variations with angle are shown to closely resemble the theoretical AVA curve of the reflectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».