Regularized seismic full waveform inversion with prior model information
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Full waveform inversion (FWI) delivers high-resolution quantitative images and is a promising technique to obtain macroscale physical property model of the subsurface. In most geophysical applications, prior information, such as that collected in wells, is available and should be used to increase the image reliability. For this, we propose to introduce three terms in the definition of the FWI misfit function: the data misfit itself, the first-order Tikhonov regularization term acting as a smoothing operator, and a prior model norm term. This last term is the way to smoothly introduce prior information into the FWI workflow. On a selected target of the Marmousi synthetic example, significant improvement was obtained when using the prior model term for noise-free and noisy synthetic data. The prior model term may significantly reduce the inversion sensitivity to incorrect initial conditions. The limited range of spatial wavenumber sampling by the acquisition may be compensated with the prior model information, for multiple-free and multiple-contaminated data. Prior and initial models play different roles in the inversion scheme. The starting model is used for wave propagation and therefore drives the data-misfit gradient, whereas the prior model is never explicitly used for solving the wave equation and only drives the optimization step as an additional constraint to minimize the total objective function. Thus, the prior model is not required to follow kinematic properties as precisely as the initial model, except in zones of poor illumination. In addition, we investigate the influence of a simple dynamic decreasing weighting of the prior model term. Once the cycle-skipping problem has been solved, the impact of the prior model term is gradually reduced within the misfit function to be driven by seismic-data only.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».