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Optimized regularization of interval s-wave velocity estimation from seismic surface wave data (2019)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: GOMES, ANA PAULA - EP
  • Unidades: EP
  • Sigla do Departamento: PMI
  • Subjects: GEOFÍSICA; ONDAS
  • Language: Inglês
  • Abstract: As ondas de superfície podem ser usadas para estimar modelos superficiais de velocidade de ondas de cisalhamento explorando sua natureza dispersiva: as curvas de dispersão locais (DCs, do inglês dispersion curves) estão sujeitas a uma dependência significativa da velocidade média quadrática ou de empilhamento Vsz. A relação entre o comprimento de onda da onda de superfície e a profundidade de investigação é usada para transformar diretamente DCs em Vsz, evitando o procedimento de inversão. Essa técnica, conhecida como método W/D, foi recentemente introduzida, mas a estimativa da velocidade intervalar de onda S (VS, do inglês shear-wave velocity) a partir de Vsz experimental, com ruídos de aquisição, usando uma equação do tipo DIX requer regularização dos dados. Um código MATLAB bem estruturado foi desenvolvido para simular VS em perfis sob diferentes níveis de ruído para testar e comparar o parâmetro de regularização que melhor se ajusta ao perfil de VS simulado com seu perfil original, na tentativa de correlacionar níveis de ruído e parâmetro de regularização.
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    Versão PublicadaAnaPaulaGomes - PMI-19.pd...Direct link
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    • ABNT

      GOMES, Ana Paula; CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Optimized regularization of interval s-wave velocity estimation from seismic surface wave data. [S.l: s.n.], 2019.
    • APA

      Gomes, A. P., & Carneiro, C. de C. (2019). Optimized regularization of interval s-wave velocity estimation from seismic surface wave data. Santos.
    • NLM

      Gomes AP, Carneiro C de C. Optimized regularization of interval s-wave velocity estimation from seismic surface wave data. 2019 ;
    • Vancouver

      Gomes AP, Carneiro C de C. Optimized regularization of interval s-wave velocity estimation from seismic surface wave data. 2019 ;

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