Diffraction imaging of subsea permafrost discontinuities
Notice bibliographique
Résumé
Laterally discontinuous subsea permafrost is present in the Arctic along the Beaufort Sea margin. Discontinuities within the permafrost include unfrozen zones from which fluids are free to migrate vertically or laterally, potentially accelerating permafrost degradation. This process releases greenhouse gases that further contribute to global warming. Generally, because of its contrasting viscoelastic properties compared to unfrozen sediments, permafrost can be easily detected by seismic methods. A discontinuity in subsea permafrost corresponds to the termination of a frozen layer. At this termination, seismic energy is diffracted rather than reflected or refracted. This condition is well suited for diffraction imaging. Here, we present a processing workflow to identify subsea permafrost discontinuities using the diffracted wavefield. This workflow aims to extract diffractions from seismic data collected on the continental shelf of the Canadian Beaufort Sea. The shallow water environment combined with the occurrence of subsea permafrost generates highly energetic free surface multiples that overprinted diffractions. Thus, preliminary steps of the processing flow focused on multiple attenuation. A recursive velocity analysis, starting with a 100 common-midpoint (CMP) interval and ending with a 5 CMP interval, is also performed to better capture lateral permafrost discontinuities. Then, the full wavefield data are migrated, collapsing the energy distributed along the hyperbolic trajectory of the diffractions at their apexes. Afterwards, reflections are adaptively subtracted from the migrated data. Finally, demigration of the residuals (i.e., collapsed diffractions) is performed. The resulting image reveals several near-surface diffractions attributed to discontinuities at the top of the subsea permafrost. Diffractions present distinct amplitude, frequency and velocity characteristics suggesting that various permafrost conditions coexist across the continental shelf.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».