Combining reflection and transmission information in time-lapse velocity inversion: A new hybrid approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Full-waveform inversion (FWI) uses the information of the full wavefield to deliver high-resolution images of the subsurface. Conventional time-lapse FWI primarily uses the transmitted component (diving waves) of the wavefield to reconstruct the low-wavenumber component of the velocity model. This requires large-offset surveys and low-frequency data. When the target of interest is deep, diving waves cannot reach the target and FWI will be dominated by the reflected component of the wavefield. Consequently, the retrieved model resembles a least-squares migration instead of a velocity model. Image-domain methods, especially image-domain wavefield tomography (IDWT), have been developed to obtain a model of time-lapse velocity changes in deeper targets using reflected waves. The method is able to recover models of deep targets. However, it also tends to obtain smeared time-lapse velocity changes. We have developed a form of time-lapse waveform inversion that we call dual-domain time-lapse waveform inversion (DDWI), whose objective function joins FWI and IDWT, combining information from the diving waves in the data-domain FWI term with information from the reflected waves in the image-domain IDWT term. During the nonlinear inversion, the velocity model is updated using constraints from both terms simultaneously. Similar to sequential time-lapse waveform inversion, we start the time-lapse inversion from a baseline model recovered with FWI. We test DDWI on a variety of synthetic models of increasing complexity and find that it can recover time-lapse velocity changes more accurately than when both methods are used independently or sequentially.
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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) | 0,000 | 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 ».