Integrated Networks for Viscoelastic FWI: Mapping From Q to Relaxation Variables and Quantifying Modeling Error
Notice bibliographique
Résumé
In the conventional approach to viscoelastic full waveform inversion (FWI) utilizing the generalized standard linear solid (GSLS) model, the quality factor (Q) is usually not directly inverted. Instead, this method converts Q into a suite of relaxation variables before inversion. Consequently, viscoelastic FWI entails the inversion of both elastic and relaxation models, with a subsequent conversion of relaxation variables back to the Q model to obtain final results. This method is partially due to the accurate intricate relationship between Q values and relaxation variables, where the mapping functions between these two sets are not simple inverses of each other. We introduce an approach that incorporates a multilayer perceptron (MLP) that is pretrained to learn complex mapping from Q values to relaxation variables. This MLP is then seamlessly integrated into a recurrent neural network (RNN)-based GSLS viscoelastic FWI framework, establishing a computational graph, linking Q models and elastic models to data discrepancies, facilitating the direct inversion of both Q and elastic models. To address the inherent uncertainty in the MLP’s mapping process, we apply Monte Carlo (MC) dropout within the neural network, quantifying the uncertainty of converting Q values into relaxation variables. Assuming a constant Q model, this uncertainty quantification method highlights the limited ability of relaxation variables to represent a constant Q model precisely. The feasibility of adapting our method for frequency-variant Q values appears straightforward. We also explore how this limitation, essentially a modeling error, influences the accuracy of forward modeling data. Our numerical results reveal that this modeling error has apparent impacts on the inversion outcomes for both elastic and attenuation models, underscoring the critical nature of this error in the viscoelastic FWI processes.
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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 ».