Integration of a Gaussian quadrature grid discretization approach with a generalized stiffness reduction method and a parallelized direct solver for 3-D frequency-domain seismic wave modelling in viscoelastic anisotropic media
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY We integrate three advanced numerical techniques—Gaussian quadrature grid (GQG) discretization, a new generalized stiffness reduction method and the latest version of an efficient parallelized direct solver to achieve accurate 3-D frequency-domain seismic wave modelling in viscoelastic anisotropic media. A GQG is employed to sample and interpolate both model parameters and wavefield quantities as well as to fit with arbitrary free-surface topography and subsurface interfaces of a geological model. A new version of the generalized stiffness reduction method is utilized to effectively remove the artificial boundary edge effects for which the common perfectly matched layer method fails. The most recent version of a multifrontal massively parallel direct solver is applied to tackle the notoriously expensive computation of frequency-domain 3-D wave modelling. We validate the 3-D modelling by comparing with the exact solutions for homogeneous viscoelastic isotropic, vertically transversely isotropic and orthorhombic media. All the results show very close matches between the numerical and analytical solutions. Then, we investigate the computational efficiency of the parallelized direct solver, compare its performance using different ordering schemes, in-core and out-of-core factorization modes and the block low-rank approximation in the factorization for different grid sizes. Our modelling results show that the ordering scheme of the so-called ‘Metis’ is the best for reducing computer memory and run time, and the parallelized direct solver is remarkably faster than iterative solvers for similar workloads but at the expense of higher memory requirements. The out-of-core factorization mode can effectively reduce the memory cost without a compromising on run time. The block low-rank approximation is able to significantly reduce the run time in both the factorization and solving process (up to 56 per cent in total), but will increase the memory cost when using the out-of-core factorization mode. Efficient application of this parallel direct solver should use ‘Metis’ as the ordering scheme and select the out-of-core factorization mode without the block low-rank approximation as the best scheme to save the memory cost, or the in-core factorization mode with the block low-rank approximation for the fastest computation. Finally, we demonstrate the excellent applicability of the 3-D wave modelling scheme for a practical and complex heterogeneous geological model.
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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 | 0,000 |
| 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 ».