Full-waveform inversion without tears: A forward modeling-free gradient
Notice bibliographique
Résumé
Full waveform inversion (FWI) is a machine learning algorithm with the goal to find the Earth's model parameters that minimize the difference of acquired and synthetic shots. In this work, we are introducing a new interpretation of the gradient as the residual impedance inversion of the acquired data. Its estimation is forward modeling and wavelet free, reducing its costs drastically, as the inverted model could be obtained on a personal laptop without the need of parallel processing. The new method was applied, with great success, on the acoustic Marmousi simulation. The inverted model, when using the same starting point, is comparable to the results when using the migrated residuals. This approximation also opened the possibility to change the order of migration and the stack steps, during the gradient estimation, to use a post-stack depth migration, and results are promising. In the end, we are proposing a new FWI approximation that is cheap and stable, and could be applied on a real seismic survey in a processing center that has enough computer power to run a PSDM or even just a post-stack depth migration. Presentation Date: Tuesday, September 26, 2017 Start Time: 10:10 AM Location: Exhibit Hall C, E-P Station 3 Presentation Type: EPOSTER
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».