Full-waveform inversion (FWI) is an optimization process of fitting observed and modeled data to reconstruct high-resolution subsurface physical models. In acoustic FWI (AFWI), pressure data acquired using a marine streamer has mainly been used to reconstruct the subsurface P-wave velocity models. With recent advances in marine seismic-acquisition techniques, acquiring multi-component data in marine environments have become increasingly common. Thus, AFWI strategies must be developed to effectively use marine multi-component data. Herein, we proposed an AFWI strategy using horizontal and vertical particle-acceleration data. By analyzing the modeled acoustic data and conducting sensitivity kernel analysis, we first investigated the characteristics of each data component using AFWI. Common-shot gathers show that direct, diving, and reflection waves appearing in the pressure data are separated in each component of the particle-acceleration data. Sensitivity kernel analyses show that the horizontal particle-acceleration wavefields typically contribute to the recovery of the long-wavelength structures in the shallow part of the model, and the vertical particle-acceleration wavefields are generally required to reconstruct long- and short-wavelength structures in the deep parts and over the whole area of a given model. Finally, we present a sequential-inversion strategy for using the particle-acceleration wavefields. We believe that this approach can be used to reconstruct a reasonable P-wave velocity model, even when the pressure data is not available.
In this study, an acoustic full-waveform inversion using Adam optimizer was proposed. The steepest descent method, which is commonly used for the optimization of seismic waveform inversion, is fast and easy to apply, but the inverse problem does not converge correctly. Various optimization methods suggested as alternative solutions require large calculation time though they were much more accurate than the steepest descent method. The Adam optimizer is widely used in deep learning for the optimization of learning model. It is considered as one of the most effective optimization method for diverse models. Thus, we proposed seismic full-waveform inversion algorithm using the Adam optimizer for fast and accurate convergence. To prove the performance of the suggested inversion algorithm, we compared the updated P-wave velocity model obtained using the Adam optimizer with the inversion results from the steepest descent method. As a result, we confirmed that the proposed algorithm can provide fast error convergence and precise inversion results.
In this study, we presented a reference-shot subset method for stable convergence of full waveform inversion using a cyclic-shot subsampling technique. Full waveform inversion needs repetitive modeling of wave propagation and thus its calculation time increases as the number of sources increases. In order to reduce the computation time, we can use a cyclic-shot subsampling method; however, it makes the cost function oscillate in the early stage of the inversion and causes a problem in applying the convergence criteria. We introduced a method in which the cost function is calculated using a fixed reference-shot subset while updating the model parameters using the cyclic-shot subsampling method. Through the examples of full waveform inversion using the Marmousi velocity model, we confirmed that the convergence of cost function becomes stable even under the cyclic-shot subsampling method if using a reference-shot subset.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.4
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pp.221-230
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2021
This paper proposes full waveform inversion (FWI) for estimating the physical properties of a layered half-space. An FWI solution is obtained using a genetic algorithm (GA), which is a well-known global optimization approach. The dynamic responses of a layered half-space subjected to a harmonic vertical disk load are measured and compared with those calculated using the estimated physical properties. The responses are calculated using the thin-layer method, which is accurate and efficient for layered media. Subsequently, a numerical model is constructed for a layered half-space using mid-point integrated finite elements and perfectly matched discrete layers. An objective function of the global optimization problem is defined as the L2-norm of the difference between the observed and estimated responses. A GA is used to minimize the objective function and obtain a solution for the FWI. The accuracy of the proposed approach is applied to various problems involving layered half-spaces. The results verify that the proposed FWI based on a GA is suitable for estimating the material properties of a layered half-space, even when the measured responses include measurement noise.
In general, smoothing filters regularize functions by reducing differences between adjacent values. The smoothing filters, therefore, can regularize inverse solutions and produce more accurate subsurface structure when we apply it to full waveform inversion. If we apply a smoothing filter with a constant coefficient to subsurface image or velocity model, it will make layer interfaces and fault structures vague because it does not consider any information of geologic structures and variations of velocity. In this study, we develop a selective smoothing regularization technique, which adapts smoothing coefficients according to inversion iteration, to solve the weakness of smoothing regularization with a constant coefficient. First, we determine appropriate frequencies and analyze the corresponding wavenumber coverage. Then, we define effective maximum wavenumber as 99 percentile of wavenumber spectrum in order to choose smoothing coefficients which can effectively limit the wavenumber coverage. By adapting the chosen smoothing coefficients according to the iteration, we can implement multi-scale full waveform inversion while inverting multi-frequency components simultaneously. Through the successful inversion example on a salt model with high-contrast velocity structures, we can note that our method effectively regularizes the inverse solution. We also verify that our scheme is applicable to field data through the numerical example to the synthetic data containing random noise.
Compared with the separated inversion of electromagnetic (EM) and seismic data, a joint inversion using both EM and seismic data reduces the uncertainty and gives the opportunity to use the advantage of each data. Seismic fullwaveform inversion allows velocity information with high resolution in complicated subsurface. However, it is an indirect survey which finds the structure containing oil and gas. On the other hand, marine controlled-source EM (mCSEM) inversion can directly indicate the oil and gas using different EM properties of hydrocarbon with marine sediments and cap rocks whereas it has poor resolution than seismic method. In this paper, we have developed a joint EM inversion algorithm using a cross-gradient technique. P-wave velocity structure obtained by full-waveform inversion using plane wave encoding is used as structure constraints to calculate the cross-gradient term in the joint inversion. When the jointinversion algorithm is applied to the synthetic data which are simulated for subsea reservoir exploration, images have been significantly improved over those obtained from separate EM inversion. The results indicate that the developed joint inversion scheme can be applied for detecting reservoir and calculating the accurate oil and gas reserves.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.3
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pp.203-211
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2023
A Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation is proposed for probabilistic full waveform inversion (FWI) in a layered half-space. Dynamic responses on the half-space surface are estimated using the thin-layer method when a harmonic vertical force is applied. Subsequently, a posterior probability distribution function and the corresponding objective function are formulated to minimize the difference between estimations and observed data as well as that of model parameters from prior information. Based on the gradient of the objective function, a proposal distribution and an acceptance probability for MCMC samples are proposed. The proposed MCMC simulation is applied to several layered half-space examples. It is demonstrated that the proposed MCMC simulation for probabilistic FWI can estimate probabilistic material properties such as the shear-wave velocities of a layered half-space.
In the elastic wave equations, both horizontal and vertical displacements are defined. Since we can measure both the horizontal and vertical displacements in field acquisition, these displacements compose a displacement vector. In this study, we propose a frequency-domain elastic waveform inversion technique taking advantage of the magnitudes of displacement vectors to define objective function. When we apply this displacement-vector objective function to the frequency-domain waveform inversion, the inversion process naturally incorporates the back-propagation algorithm. Through the inversion examples with the Marmousi model and the SEG/EAGE salt model, we could note that the RMS error of the solution obtained by our algorithm decreased more stably than that of the conventional method. Particularly, the density of the Marmousi model and the low-velocity sub-salt zone of the SEG/EAGE salt model were successfully recovered. Since the gradient direction obtained from the proposed objective function is numerically unstable, we need additional study to stabilize the gradient direction. In order to perform the waveform inversion using the displacementvector objective function, it is necessary to acquire multi-component data. Hence, more rigorous study should be continued for the multi-component land acquisition or OBC (Ocean Bottom Cable) multi-component survey.
Reinforced concrete bridge decks are the first to be damaged by vehicle loads and rain infiltration. Concrete deterioration primarily occurs owing to the corrosion of rebars and other metal components by chlorides used for snow and ice melting. The structural condition and concrete deterioration of the bridge decks within the pavement were evaluated using ground-penetrating radar (GPR) survey data. To evaluate concrete deterioration in bridges, it is necessary to develop GPR data analysis techniques to accurately identify deteriorated locations and rebar positions. GPR exploration involves the acquisition of reflection and diffraction wave signals due to differences in radar wave propagation velocity in geotechnical media. Therefore, a full-waveform inversion (FWI) method was developed to evaluate the deterioration of reinforced concrete bridge decks by estimating the radar wave propagation velocity in geotechnical media using GPR data. Numerical experiments using a GPR velocity model confirmed the deterioration phenomena of bridge decks, such as concrete delamination and rebar corrosion, verifying the applicability of the developed technology. Moreover, using the synthetic GPR data, FWI facilitates the determination of rebar positions and concrete deterioration locations using inverted velocity images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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