Reflection and Love-wave imaging of a buried valley using 2D 3C land-streamer seismic data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We conduct reflection and Love-wave imaging on three 2D, 3C land-streamer seismic lines to characterize a buried bedrock valley underlying glacial deposits situated within southern Ontario, Canada. Understanding the valley’s features is important for designing above-ground structures, investigating groundwater and surface water interactions, and understanding erosion processes driven by glacial cycles. These characteristics include width, extension, overburden thickness, spatial facies distribution, and geometric configuration of the overburden-bedrock contact. Reflection imaging on the west-southwest–east-northeast trending profiles reveals the bedrock geometry and quaternary sediment stratigraphy, including a shallow reflection associated with a lithostratigraphic transition zone. We use the dispersive properties of Love waves to derive pseudo-2D S-wave velocity profiles along the seismic transects. The inversion process is constrained by the P-wave refraction velocities from reflection processing. We emphasize the significance of data preconditioning prior to surface-wave analysis and develop an optimal processing sequence for moderately to highly noisy gathers. Likewise, we construct bedrock-reaching velocity profiles for depth conversion of reflectivity sections by using S-wave velocity from Love-wave inversion, regression analysis, and water well data. Our signal preconditioning and integrated velocity modeling approach can be implemented in other areas where land-streamer seismic surveys are available, enhancing quantitative imaging and depth conversions. Blind borehole records demonstrate average depth-conversion errors of less than 2% following this approach. The Love-wave velocity imaging and the body-wave reflection imaging correlate well with each other and with lithologic changes observed in water wells. This is demonstrated by the alignment of velocity contrasts with the geometry of the shallow reflection event at the lithostratigraphic transition zone. We find that the bedrock valley is approximately 60 m deep with a southward thinning width, possibly due to the valley’s geometry shifting from a north–south to an east–west orientation.
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 | 0,000 | 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 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 ».