Mode-grouped tensor decomposition for attenuating migration artifacts in wave-equation migration and inversion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seismic images reconstructed by migration in the angle domain naturally form multilinear arrays, or tensors, where each mode corresponds to a spatial or angular dimension. This structure enables the application of tensor decomposition techniques to address challenges such as artifact suppression and preconditioning for inversion. Migration artifacts in angle-domain common-image gathers (ADCIGs), resulting from limited acquisition geometry, compromise the reliability of amplitude-versus-angle analysis and may lead to structural interpretation errors. A mode-grouped tensor decomposition exploits the low-rank structure inherent in ADCIGs to mitigate these issues. The method reorganizes spatial dimensions with shared physical meaning into a unified tensor, yielding a compact and physically interpretable representation. The decomposition is solved via alternating minimization of linear least-squares subproblems. A smoothing constraint is imposed along the angle dimension to enhance continuity. Each subproblem is efficiently handled using conjugate gradient iterations. Tests on synthetic and field datasets confirm that the proposed method attenuates migration artifacts more effectively than traditional approaches, such as Tucker decomposition, while better preserving geological continuity. When incorporated as a projection operator in linearized waveform inversion, the decomposition accelerates convergence and leads to higher-quality inverted images.
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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 ».