Spectral induced polarization tomography inversion: Hybridizing homotopic continuation with Bayesian inversion
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Induced polarization tomography offers the potential to better characterize the subsurface structures by considering spectral content from data acquisition over a broad frequency range. Spectral induced polarization (SIP) tomography is generally defined as a nonlinear inverse problem commonly solved through deterministic gradient-based methods. To this end, the spectral parameters, i.e., direct current resistivity, chargeability, relaxation time, and frequency exponent, are resolved by individually or simultaneously inverting all frequency data, followed by fitting a generalized Cole-Cole model to the inverted complex resistivities. Due to the high correlation between the Cole-Cole model parameters and a lack of knowledge about the initial approximation of the spectral parameters, using the classical least-squares methods may lead to inaccurate solutions and impede reliable uncertainty analysis. To cope with these limitations, we introduce a new approach based on a hybrid application of a globally convergent homotopic continuation method and a Bayesian inference to reconstruct the distribution of the subsurface spectral parameters. The homotopic optimization, owing to its fast and global convergence, is first implemented to invert multifrequency SIP data sets aimed at retrieving the complex-valued resistivity. Then, Bayesian inversion based on a Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling method, along with a priori information including the lower and upper bounds of the prior distributions, is used to invert the complex resistivity for the Cole-Cole model parameters. By applying the MCMC inversion algorithm, a full nonlinear uncertainty appraisal can be provided. We numerically evaluate the performance of our method using synthetic and real data examples in the presence of topographical effects. Numerical results prove that the homotopic continuation method outperforms the classic, smooth inversion algorithm in the sense of approximation accuracy and computational efficiency. In addition, we determine that our hybrid inversion strategy provides reliable representations of the main features and structure of the earth’s subsurface in terms of the spectral parameters.
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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 ».