A new open-source Python toolbox for processing seismic surface wave data
Notice bibliographique
Résumé
The use of open-source processing tools represents a strategic resource for the scientific community. The Open Science philosophy (https://www.unesco.org/en/open-science) promotes transparency, reproducibility and accessibility to data and source codes. This not only ensures continuous and collaborative development, but also increases the quality of proposed solutions.Characterizing the near surface based on geophysical methods is of considerable interest for many disciplines, and the reliability and quality of the provided results is tied to the available processing resources. The surface wave analysis (SWA) of active seismic data is widely used to determine the shear wave velocities of a site. Several efforts have been made to create open-source tools for SWA, starting with the precursor Geopsy (Wathelet, 2005), continuing with the more recent SWIP (Pasquet and Bodet, 2017), MASWaves (Olafsdottir et al., 2018), and SWprocess (Vantassel and Cox, 2022). The classical procedure they propose is limited to a local 1D analysis on (moving) spatial windows, where homogeneous conditions are assumed. Although this is a robust approach, it does not highlight small-scale lateral variations.In this talk, we introduce a new open-source tool under continuous development  for processing surface wave data. The Python-based library incorporates, in addition to the classical 1D analysis on moving windows, more advanced techniques such as the Multi-Offset Phase Analysis (MOPA; Strobbia and Foti, 2006) and the Tomography-like approach (Barone et al., 2021), which perform high-resolution 2D SWA for a more accurate identification of lateral velocity variations. The ultimate intent of our Python library is to contribute to further developing standards for processing and inversion of surface wave data in a proper 2D sense. ReferencesBarone I., Boaga J., Carrera A., Flores Orozco A. and Cassiani G., 2021. Tackling Lateral Variability Using Surface Waves: A Tomography-Like Approach. Surveys in Geophysics 42, no. 2, 317–38. https://doi.org/10.1007/s10712-021-09631-xOlafsdottir E. A., Erlingsson S., and Bessason B, 2018. Tool for Analysis of Multichannel Analysis of Surface Waves (MASW) Field Data and Evaluation of Shear Wave Velocity Profiles of Soils. Canadian Geotechnical Journal 55, no. 2, 217–233. https://doi.org/10.1139/cgj-2016-0302Pasquet S., and Bodet L., 2017. SWIP: An Integrated Workflow for Surface-Wave Dispersion Inversion and Profiling. GEOPHYSICS 82, no. 6, WB47–61. https://doi.org/10.1190/geo2016-0625.1Strobbia C., and Foti S., 2006. Multi-Offset Phase Analysis of Surface Wave Data (MOPA). Journal of Applied Geophysics 59, no. 4, 300–313. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2005.10.009Vantassel J. P., and Cox B.R., 2022. SWprocess: A Workflow for Developing Robust Estimates of Surface Wave Dispersion Uncertainty. Journal of Seismology 26, no. 4, 731–56. https://doi.org/10.1007/s10950-021-10035-yWathelet M., 2005. Array recordings of ambient vibrations: surface-wave inversion. Ph.D. Thesis, University of Liège (Belgium)
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| 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; 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 ».