Waveform Inversion for Complex Salt Models: The Basic Objective, the Challenges and the Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Summary Full waveform inversion (FWI) provides us with the opportunity to utilize the full wavefield to build a high-resolution velocity model with very limited human intervention or bias. For complex salt bodies, it implies high-resolution description of the salt body free of top and bottom of the salt picking and salt body flooding. High velocity contrasts in the Earth (like those given by salt bodies) pose an inherent problem to the Born-approximation based gradients of waveform inversion. These gradients, even if properly preconditioned with the Hessian, are based on small perturbations with small support. Delineating the bottom of the salt is especially challenging in waveform inversion as it relies on the wavefield transmission through the salt. This induces incredibly high nonlinearity of the wavefields with respect to the perturbations in the salt or subsalt regions of the model, which requires very large number of FWI update iterations imposing a top-to-bottom strategy. The cost is exacerbated by the necessity to invert high frequencies (at the large cost of fine sampling) to develop the salt bodies sharp boundaries. Alternatively, salt body flooding within FWI have been utilized over the years to handle salt bodies, however, it requires massive manual intervention including salt body picking. In our lab, we recast the problem from inverting for velocities and impendences to inverting for velocity variations. This allows us to have a better definition of large vertical variations, and as a result, the linearized relation to these changes are better equipped to handle the large contrasts. This is accomplished by utilizing the source-shift wave equation developed by Alkhalifah (2010). We also utilize multi-scattered energy in the inversion, as the majority of the waves penetrating the salt experience multi scattering from the salt edges. The presentation will include an overview of such approaches with numerical examples that demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».