Mitigating Non-linearity in Full Waveform Inversion by Scaled Sobolev Pre-conditioning
Notice bibliographique
Résumé
Summary Seismic full waveform inversion (FWI) can be linearized by implementing a first-order Born approximation. However, this requires good a-priori knowledge of the background velocity. The problem of updating the background velocity in FWI can be handled by spatial scale separation of the velocity variations. Still, it is the Born approximation that decides which velocity scales can be considered as reflectivity which scale is the background. We propose a new scale separation technique based on spatial derivatives of the velocity functions. Its incorporation into FWI results in a pre-conditioning scheme that is a scaled version of the Sobolev gradient. The per-iteration computational cost in applying this scaled Sobolev pre-conditioner is negligible. Sobolev gradients have been used in image processing to help convergence in non-linear problems. In our scaled version, the scaling parameters allow switching between different scales of velocity updates and thereby mitigating the non-linearity in FWI by initially switching to very low-wavenumber (background velocity) updates; small scale updates are included naturally during the later iterations. Numerical examples on the Marmousi models show the potential of the scaled Sobolev preconditioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».