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Enregistrement W2618891559 · doi:10.3997/2214-4609.201701231

Frequency Domain Multi-parameter Full Waveform Inversion for Acoustic VTI Media

2017· article· en· W2618891559 sur OpenAlexaff
R. Djebbi, Tariq Alkhalifah

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)Transverse isotropyGeologyIsotropyFrequency domainConjugate gradient methodAcousticsPhysicsMathematical analysisAlgorithmMathematicsSeismologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-parameter full waveform inversion (FWI) for transversely isotropic (TI) media with vertical axis of symmetry (VTI) suffers from the trade-off between the parameters. The trade-off results in the leakage of one parameter's update into the other during the inversion. It affects the accuracy and convergence of the inversion. The sensitivity analyses suggested a parameterisation using the horizontal velocity vh, epsilon and eta to reduce the trade-off for surface recorded seismic data.We test the (vh, epsilon, eta) parameterisation for acoustic VTI media using a scattering integral (SI) based inversion. The data is modeled in frequency domain and the model is updated using a preconditioned conjugate gradient method. We applied the method to the VTI Marmousi II model and in the inversion, we keep eta parameter fixed as the background initial model and we invert simultaneously for both vh and epsilon. The results show the suitability of the parameterisation for multi-parameter VTI acoustic inversion as well as the accuracy of the inversion approach.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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