Multidimensional reconstruction of noise correlation functions and its application in improving surface-wave inversion
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
SUMMARY The cross-correlation of the ambient noise recordings, also known as noise correlation functions (NCFs), can converge to Green’s functions (GFs) which describe wave propagation between a pair of stations. However, the NCFs are often biased from the true GFs due to the presence of random noise and spurious arrivals arising from non-diffuse wavefields. Additionally, the limited spatial and temporal coverage of recording stations can lead to large data gaps in the retrieved virtual shot gathers, particularly at large interstation distances (far offsets). Both these factors impose great challenges to retrieving high-quality NCFs and conducting reliable subsurface imaging. In this study, we propose a multidimensional (4-D) reconstruction method to compensate for the insufficient station coverage and simultaneously attenuate incoherent noise in the NCFs. We test the feasibility of the proposed method using a dense seismic array deployed in western Canada. Our results demonstrate that the reconstructed virtual common midpoint gather can greatly improve the stability and reliability of the surface-wave dispersion measurements and subsequent shear velocity inversions compared to the conventional approaches. The proposed ambient noise processing framework enables us to construct accurate 3-D velocity model of the subsurface.
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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