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Deux méthodes d'inférence statistique appliquées aux données de sismique réflexion profonde : détection de signaux et localisation d'onde

机译:两种统计推断方法应用于深反射地震数据:信号检测和波位置

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摘要

L'objectif de toute acquisition de données géophysiques est d'obtenir une image plus précise de l'intérieur de la Terre. Afin de préciser cette image, on utilise principalement des méthodes d'inférence déterministe ayant comme but de fournir une description exacte de chaque détail particulier. Contraire aux méthodes déterministes, les approches stat- istiques n'essaient de saisir que les caractéristiques principales de l'ensemble des déiails. Ceci réduit la complexité mathématique, nous permettant ainsi de mieux étudier certains phénomènes physiques. De plus, elles peuvent nous aider à sonder la Terre à une échelle plus petite que la résolution des méthodes déterministes. Finalement, elles peuvent nous fournir une appréciation de vraisemblance, nous aidant ainsi à prendre des décisions ou à reconnaître des signaux. Dans ce mémoire, nous avons utilisé ces 3 avantages sur 2 problèmes différents. D'abord , nous les avons employés afin d 'augmenter le rapport signal sur bruit en détectant des réflexions dans des données de sismique réflexion profonde d'une faible qualité. Ceci nous a permis de faciliter l'interprétation du profil considéré. Deux méthodes différentes ont été considérées, celle dite Classification par Vraisemblance Maximale et celle des Réseaux de Neurones. Ensuite, nous les avons utilisés afin d 'étudier le processus de la diffusion forte dans un milieu acoustique, stratifié et aléatoire. Afin d 'étudier ce problème, nous avons appliqué la théorie de la localisation d 'onde prédisant l'atténuation apparente et la dispersion d 'une impulsion traversant un tel milieu. Cette théorie nous a aussi permis d 'estimer la magnitude et la dimension typiques des fluctuations des vitesses et le facteur de qualité de l'atténuation intrinsèque sous le Bassin de Mauléon dans les Pyrénées Occidentales. Ceci nous a montré que la croùte supérieure y est plus hétérogène et plus atténuante que la croute inférieure et que les dimensions typiques y sont plus petites.
机译:任何地球物理数据采集的目的都是为了获得地球内部更精确的图像。为了澄清此图像,我们主要使用确定性推理方法,旨在提供每个特定细节的准确描述。与确定性方法相反,统计方法仅尝试捕获所有细节的主要特征。这降低了数学上的复杂性,使我们能够更好地研究某些物理现象。此外,与解决确定性方法相比,它们可以帮助我们以更小的规模探测地球。最终,它们可以为我们提供可能性的评估,帮助我们做出决策或识别信号。在本文中,我们将这3个优点用于2个不同的问题。首先,我们通过检测低质量深反射地震数据中的反射来使用它们来提高信噪比。这使我们能够方便地解释所考虑的特征。考虑了两种不同的方法,即最大可能性分类法和神经网络法。然后,我们用它们来研究在声学,分层和随机环境中的强扩散过程。为了研究这个问题,我们应用了波定位理论来预测穿过这种介质的脉冲的表观衰减和色散。该理论还使我们能够估算出比利牛斯山脉西部毛莱昂盆地下速度波动的典型幅度和大小以及固有衰减的品质因数。这表明,与下地壳相比,上地壳的异质性更大,衰减程度更大,典型尺寸较小。

著录项

  • 作者

    Van Der Baan Mirko;

  • 作者单位
  • 年度 1999
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
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