Null-space shuttles for targeted uncertainty analysis in full-waveform inversion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Full-waveform inversion (FWI) is an effective tool for recovering subsurface information, but many factors make this recovery subject to uncertainty. In particular, unwanted noise in measurements can bias results toward models that are not representative of the true subsurface and numerical optimization techniques used in the inversion only allow for approximate minimization of the objective function. Both factors contribute to the nonuniqueness of FWI solutions. Assessing the uncertainty that this nonuniqueness introduces can be difficult, due to the large dimensionality of the inversion problem. Fortunately, complete characterization of inversion uncertainty is seldom necessary for applications using an inversion result, meaning that the entire dimensionality of the problem may not be relevant for practical uncertainty quantification. Typically, it is only the uncertainty in a few specific aspects of the inversion that is important (for instance, confidence in a recovered anomaly). A targeted uncertainty quantification, characterizing only the confidence in a specific feature of the subsurface model, can greatly reduce the dimensionality of the uncertainty characterization problem, potentially making it tractable. We have adopted an approach for quantifying the confidence of the inversion in a chosen hypothesis about the recovered subsurface model. We tested each hypothesis through numerical optimization on the set of equal-objective model-space steps, called null-space shuttles. By approximating the null-space shuttle that maximally violates a given hypothesis about the inversion, this method establishes an effective approximation of the uncertainty in that hypothesis. We tested the use of this technique on several numerical examples for the case of viscoelastic inversion. These examples demonstrate that, at a reasonable computational cost, this method can generate estimates of the lower bound on the maximal uncertainty associated with incomplete numerical optimization. In the viscoelastic examples considered, the velocity variables are much better constrained than the Q and density variables according to this metric.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».