Advancement Of Passive Seismic Methods For Seismic Site Characterization And Resource Exploration
Notice bibliographique
Résumé
Passive seismic methods use background low frequency ambient vibrations produced by natural and artificial sources. Advancements that enable the utilization of passive seismic signals are required in several areas, including understanding the wave content of the recorded passive seismic wavefield, and seismic site characterization and near-surface seismic tomography. This thesis utilizes case studies to tackle aspects of these three passive seismic research areas. My first case study determines the possible wave type contributions, where the microtremor horizontal to vertical spectral ratios (MHVSRs) were quantified in terms of their peak broadness and their fitness using mathematical functions. We developed an approach that determines the predominant wave types contributing to the microtremor wavefield using particle motion plots of cross-correlated microtremor recordings. Furthermore, the impact of a Rayleigh wave ellipticity assumption of the forward amplification model for MHVSR inversion to estimate the shear wave velocity (VS) depth profile was also evaluated. It is found that incorrect wave contribution assumptions lead to up to 30% error in prediction of soil thickness and bedrock velocity. My second case study closes some of the gaps in seismic site characterization in eastern Canada, where we applied both non-invasive (passive and active source seismic) and invasive methods to characterize 172 sites in Essex County, southwestern Ontario. The findings indicate that the soils in Essex County are softer than Montreal, but stiffer than other regions in eastern Canada. We also found greater soil thickness in northern and eastern Essex County, which could make it more susceptible to seismic damage in the case of an earthquake. By combining non-invasive and invasive techniques, we developed region-specific relationships between important seismic site characterization parameters. The third case study of this thesis advances the use of passive seismic recordings for ambient noise tomography to develop a three-dimensional (3D) velocity model of an area of mineral exploration interest near Marathon, Ontario. The novel aspect was to extract surface wave dispersion estimates by cross-correlating passive seismic recordings to achieve a data-driven high-resolution 3D velocity model, which is useful to improve mineral generation models and identify exploration targets.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».