FWI imaging of complex subsalt Mesozoic targets from land to shallow waters

地质学 合并(版本控制) 波浪和浅水 方位角 区域地质 地震偏移 地震学 中生代 地球物理成像 遥感 地貌学 计算机科学 构造学 海洋学 几何学 变质岩石学 构造盆地 数学 情报检索
作者
Timmy Dy,Minshen Wang,Sabaresan Mothi,Don Dobesh,Shengda Ding,Oscar Andrade,Pablo Ortega,Alfredo Vázquez Cantú,S. Domínguez García,Gerardo López Leyva
标识
DOI:10.1190/image2023-3910876.1
摘要

Significant exploration and development interest exists in the subsalt Mesozoic sections in the transition zone (from land to shallow water) of the southern Gulf of Mexico, where seismic imaging is particularly challenging due to the complexity in geology and available data. Many data sets cover this region, including coarse Ocean Bottom Cable (OBC), narrow-azimuth OBC, transitional, and sparse onshore surveys. The topography and acquisition variations pose challenges in building accurate velocity models and make it difficult to achieve the correct phase and amplitude for conventional imaging methods like Reverse-time Migration (RTM). We used Time-Lag FWI (TLFWI) to build a seamless velocity model from one land, two transitional, and three shallow water data sets, which resulted in substantially more coherent RTM images. FWI Imaging further naturally harmonized the various data types by inverting for a common subsurface reflectivity, resulting in a more geophysically accurate merge of the different surveys. The results demonstrate how TLFWI can generate a much improved and seamless model and an FWI Image of the subsurface that is, for the most part, agnostic to the input data set and surface topography (land or marine).

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
一台机器完成签到,获得积分20
刚刚
我是老大应助liu采纳,获得10
1秒前
1秒前
单薄的如萱完成签到 ,获得积分10
3秒前
惊鸿客发布了新的文献求助30
5秒前
煎饼煎饼完成签到,获得积分10
5秒前
露西亚发布了新的文献求助10
7秒前
温柔的老头完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
ccm应助12采纳,获得10
10秒前
yjl完成签到,获得积分10
11秒前
A12345678完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
科目三应助Willa采纳,获得10
16秒前
潇洒的小懒虫完成签到,获得积分10
17秒前
jw完成签到,获得积分10
17秒前
李明珠发布了新的文献求助50
17秒前
17秒前
hgh完成签到,获得积分10
18秒前
molihuakai应助krajicek采纳,获得10
20秒前
Jj发布了新的文献求助10
21秒前
面壁思过发布了新的文献求助10
21秒前
共享精神应助玛儿采纳,获得10
21秒前
高贵的宛凝完成签到,获得积分10
21秒前
SciGPT应助孟祥合采纳,获得10
21秒前
GingerF应助秘书处堂采纳,获得100
23秒前
25秒前
kkw发布了新的文献求助10
26秒前
鼻揩了转去应助afterglow采纳,获得20
27秒前
科研通AI6.2应助元力采纳,获得10
27秒前
思源应助lx208946547采纳,获得10
29秒前
小白鸽完成签到,获得积分10
30秒前
nana完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
SCI硬通货发布了新的文献求助10
31秒前
鹅毛大雪完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
jia完成签到 ,获得积分10
33秒前
科研通AI6.1应助小刺猬采纳,获得10
33秒前
34秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6361593
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8175396
关于积分的说明 17222316
捐赠科研通 5416388
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866330
邀请新用户注册赠送积分活动 1843584
关于科研通互助平台的介绍 1691450