3-D parallel anisotropic inversion of controlled-source electromagnetic data using nested tetrahedral grids
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Geophysicists today face the challenge of quickly and reliably interpreting extensive controlled-source electromagnetic (CSEM) data sets to map subsurface conductivity structures within realistic geological environments. An ideal 3-D CSEM inversion algorithm using tetrahedral grids should be capable of distinguishing different resolution requirements between forward modelling and inversion grids, have an optimal parallel strategy that fully exploits the inherent independence of CSEM data sets while also possessing the capability to handle large-scale geo-electrical models, and incorporate conductivity anisotropy which should be a common characteristic in realistic subsurface environments. However, existing tools in the geo-electromagnetic community often fall short of these three demands. Addressing this gap, our study introduces a scalable and parallel anisotropic inversion technique for CSEM data, capitalizing on the potential of unstructured tetrahedral grids. We first apply the tetrahedral longest-edge bisection method to create a refined dense, heterogeneous forward modelling grid from a coarse inversion grid. This refinement, focused on areas around transmitters and receivers, is seamlessly integrated within the coarser inversion grid’s topology, enabling precise conductivity mapping and preserving electromagnetic response accuracy during model updates. We further innovate with a source-mesh double-level parallel strategy, utilizing the message passing interface technique for parallel handling of independent CSEM data sets and large-scale geo-electrical models. Externally, we dedicate a processor for inversion model updates employing the Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno optimization algorithm and divide other processors into groups, each associated with specific transmitting sources and frequencies. Internally, in each group, we employ a domain-decomposition-based scalable and robust iterative solvers using the Auxiliary-Space Maxwell pre-conditioner to parallel quickly calculate the electromagnetic responses from its assigned source-frequency set. Additionally, recognizing the potential for electrical conductivity anisotropy in field data, we incorporate the case of vertical transverse isotropy. We validate the effectiveness of our method through examples, including an isotropic land model with undulating topography, an anisotropic marine model and a real-field data case. Results from both synthetic and field data inversions underscore our method’s significant advancements in efficiency and practicality, particularly in addressing large-scale 3-D CSEM data sets inversion challenges in realistic geological environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».