Hamiltonian Monte Carlo based time-lapse seismic FWI and uncertainty quantification in CO2 monitoring: A VSP feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Time-lapse full waveform inversion (FWI) stands to play an important role in energy-transition applications, particularly in monitoring CO2 geo-storage. Because of the nonlinearity of the FWI problem, the existence of various sources of uncertainty between the baseline and monitor surveys, and the likely sparseness (or at least variability) of data coverage in these applications, augmenting FWI with robust uncertainty quantification methods is of critical importance. Within the category of Monte Carlo sampling techniques, Hamiltonian (HMC) methods avoid several limitations of classical Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approaches, by combining a simulation of Hamiltonian dynamics within the exploration of model space, with a Metropolis acceptance step. The result is a relatively affordable estimation of the uncertainty in models derived from time-lapse FWI. In time-lapse applications, we argue for the use of posterior information deriving from the baseline inversion as prior information within the monitor inversion. We demonstrate that this integration enhances the efficiency and effectiveness of HMC-based FWI, which are critical features of low-cost CO2 monitoring. Our conclusions are based on simulations and a synthetic feasibility study, here focusing on VSP acquisition configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».