Angle-domain least-squares Kirchhoff migration with angle-dependent L1 regularization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Least-squares migration (LSM) is a highly ill-posed inverse problem because of undersampled seismic acquisition and the band-limited property of recorded data. The inverted solution from the iteration solvers may suffer from migration artifacts and low spatial resolution. Total variation (TV) and L1 regularization methods can be used to mitigate these undesired effects present in the inverted LSM solution. However, the LSM method formulated in the angle-domain, which is denoted as angle-domain LSM, will become a more ill-posed inverse problem than standard LSM, due to angle-dependent wavelet stretching effects and migration artifacts in the migrated angle-domain common-image gathers (ADCIGs). To mitigate these artifacts and improve the quality of ADCIGs, an angle-domain least-squares Kirchhoff migration with angle-dependent L1 regularization was developed. There are two key points in the proposed method. The first key point is that the angle-domain Hessian matrix was explicitly computed by angle-domain Kirchhoff migration. The second key point is that angle-dependent L1 regularization was used to mitigate the angle-dependent stretching effects in the migrated and inverted ADCIGs. Meanwhile, the TV regularization along the spatial direction and a smooth constraint along the angle direction are incorporated to mitigate the migration artifacts. The alternating direction method of multipliers was used to resolve this optimization problem. Through numerical experiments with synthetic and field data, the effectiveness of the proposed method was tested, and two key benefits were highlighted. First, the proposed angle-dependent L1 regularization can effectively mitigate the angle-dependent stretching effects in the inverted ADCIGs. Second, the proposed least-squares Kirchhoff migration method can efficiently and effectively recover high-resolution and high-fidelity ADCIGs in the case of inhomogeneous velocity. In addition, the proposed method remains effective even in the presence of migration velocity errors and sparse recorded data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».