Edge-preserving smoothing for simultaneous-source full-waveform inversion model updates in high-contrast velocity models
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Full-waveform inversion (FWI) can provide accurate estimates of subsurface model parameters. In spite of its success, the application of FWI in areas with high-velocity contrast remains a challenging problem. Quadratic regularization methods are often adopted to stabilize inverse problems. Unfortunately, edges and sharp discontinuities are not adequately preserved by quadratic regularization techniques. Throughout the iterative FWI method, an edge-preserving filter, however, can gently incorporate sharpness into velocity models. For every point in the velocity model, edge-preserving smoothing assigns the average value of the most uniform window neighboring the point. Edge-preserving smoothing generates piecewise-homogeneous images with enhanced contrast at boundaries. We adopt a simultaneous-source frequency-domain FWI, based on quasi-Newton optimization, in conjunction with an edge-preserving smoothing filter to retrieve high-contrast velocity models. The edge-preserving smoothing filter gradually removes the artifacts created by simultaneous-source encoding. We also have developed a simple model update to prevent disrupting the convergence of the optimization algorithm. Finally, we perform tests to examine our algorithm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».