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Enregistrement W2316891541 · doi:10.1093/gji/ggv547

A numerically exact local solver applied to salt boundary inversion in seismic full-waveform inversion

2016· article· en· W2316891541 sur OpenAlexaff
Bram Willemsen, Alison Malcolm, Winston Lewis

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichNational Science Foundation
Mots-clésSolverInversion (geology)Boundary (topology)AlgorithmWaveformGeologyComputer scienceApplied mathematicsMathematical optimizationMathematical analysisMathematicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A R YIn a set of problems ranging from 4-D seismic to salt boundary estimation, updates to the velocity model often have a highly localized nature.Numerical techniques for these applications such as full-waveform inversion (FWI) require an estimate of the wavefield to compute the model updates.When dealing with localized problems, it is wasteful to compute these updates in the global domain, when we only need them in our region of interest.This paper introduces a local solver that generates forward and adjoint wavefields which are, to machine precision, identical to those generated by a full-domain solver evaluated within the region of interest.This means that the local solver computes all interactions between model updates within the region of interest and the inhomogeneities in the background model outside.Because no approximations are made in the calculation of the forward and adjoint wavefields, the local solver can compute the identical gradient in the region of interest as would be computed by the more expensive full-domain solver.In this paper, the local solver is used to efficiently generate the FWI gradient at the boundary of a salt body.This gradient is then used in a level set method to automatically update the salt boundary.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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