Traveltime tomography on the triangular mesh based on automatic differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Traveltime tomography recovers the background velocity field by minimizing the difference between observed and theoretical traveltime. Due to its computational efficiency and robustness, this method has been widely applied in studies of Earth's internal structure, oil and gas exploration, and other fields. However, most existing studies rely on regular rectangular grids for tomography, which exhibit limited adaptability when dealing with irregular topography and subsurface interfaces. The utilization of unstructured triangular meshes are more suitable for handling such complex study areas, and the development of traveltime tomography based on triangular meshes is necessary.Compared with rectangular grids, the inversion method based on triangular meshes faces more complex gradient computation formulas, which has, to some extent, hindered the development of traveltime tomography. To address this challenge, we introduce automatic differentiation (AD) method to calculate the gradients more automatically, enabling the implementation of traveltime tomography based on triangular meshes. After building the forward computational graph, AD method can compute the gradient using the chain rule, thereby saving a lot of manpower in theoretical derivation, coding, and other processes. In this study, we used a finite difference method based on triangular meshes to solve the eikonal equation, accurately and efficiently calculating the traveltime in complex structural areas. Then, we integrate the eikonal solver into the current deep learning framework (e.g. pytorch), and update the velocity model with its built-in optimization algorithm after calculating the gradient in AD method. The process of traveltime tomography is completed on GPU, which can fully utilize the computing power of GPU and efficiently calculate inversion. Numerical tests indicate that the method can achieve promising inversion results and provide a suitable initial model for the full-waveform inversion. Our research provides a new approach for seismic inversion with unstructured grids, which is helpful for high-precision imaging of complex structural areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».