This paper describes 2.5D induced polarization (IP) modeling and inversion algorithms using complex resistivity. The complex resistivity method has merits for acquiring more valuable information about hydraulic parameters and pore fluid than the conventional IP methods. The IP modeling and inversion algorithms are developed by allowing complex arithmetic in existing DC modeling and inversion algorithms. The IP modeling and inversion algorithms use a 2.5D DC finite-element algorithm and a damped least-squares method with smoothness constraints, respectively. The accuracy of the IP modeling algorithm is verified by comparing its responses of two synthetic models with two different approaches: linear filtering for a three-layer model and an integral equation method for a 3D model. Results from these methods are well matched to each other. The inversion algorithm is validated by a synthetic example which has two anomalous bodies, one is more conductive but non-polarizable than the background, and the other is polarizable but has the same resistivity as the background. From the inverted section, we can cleary identify each anomalous body with different locations. Furthermore, in order to verify its efficiency to the real filed example, we apply the inversion algorithm to another three-layer model which includes phase anomaly in the second layer.
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.
Lee, Dawoon;Chung, Wookeen;Shin, Sungryul;Bae, Ho Seuk
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.20
no.4
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pp.199-206
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2017
Field data obtained from marine exploration are influenced by various environmental factors such as wind, waves, tidal current and flow velocity of a background medium. Most environmental factors except for the flow velocity are properly corrected in the data processing stage. In this study, the wave equation modeling considering flow velocity is used to generate observation data, and numerical experiments using the observation data were conducted to analyze the effect of flow velocity on waveform inversion. The numerical examples include the results with unrealistic flow velocities. In addition, an algorithm is suggested to numerically extract flow velocity for waveform inversion. The proposed algorithm was applied to the modified Marmousi2 model to obtain the results depending on the flow velocity. The effect of flow velocity on updated physical properties was verified by comparing the inversion results without considering flow velocity and those obtained from the proposed algorithm.
The logarithmic objective function used in waveform inversion minimizes the logarithmic differences between the observed and modeled data. Laplace-domain waveform inversions usually adopt the logarithmic objective function and the diagonal elements of the pseudo-Hessian for optimization. In this case, we apply the Levenberg-Marquardt algorithm to prevent the diagonal elements of the pseudo-Hessian from being zero or near-zero values. In this study, we analyzed the diagonal elements of the pseudo-Hessian of the logarithmic objective function and showed that there is no zero or near-zero value in the diagonal elements of the pseudo-Hessian for acoustic waveform inversion in the Laplace domain. Accordingly, we do not need to apply the Levenberg-Marquardt algorithm when we regularize the gradient direction using the pseudo-Hessian of the logarithmic objective function. Numerical examples using synthetic and field datasets demonstrate that we can obtain inversion results without applying the Levenberg-Marquardt method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.1
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pp.214-223
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1996
Noise effects on image profiles reconstructed by the spectral inverse scattering technique is studied based on moment method with series-expanded basis function. It is found that the Fourier series expansion to the field distribution and the averaging of the reconstructed profile in each enlarged cell provides an effective tool for the reduction of noise effects.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.833-836
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2007
Nowadays, the rapid increase of the available amount of internet and system performance has revealed urgent need a method of decryption about digital encryption for stabilization of multimedia data transmission. In this paper, we propose a method of decryption of each frame about video data. Also for advanced decryption, we propose color image decryption method through 4-bit binary of $GF(2^m)$ inverse about an each frame.
We propose a waveform inversion method for SH-wave data obtained in a shallow seismic refraction survey, to determine a 2D inhomogeneous S-wave profile of shallow soils. In this method, a 2.5D equation is used to simulate SH-wave propagation in 2D media. The equation is solved with the staggered grid finite-difference approximation to the 4th-order in space and 2nd-order in time, to compute a synthetic wave. The misfit, defined using differences between calculated and observed waveforms, is minimised with a hybrid heuristic search method. We parameterise a 2D subsurface structural model with blocks with different depth boundaries, and S-wave velocities in each block. Numerical experiments were conducted using synthetic SH-wave data with white noise for a model having a blind layer and irregular interfaces. We could reconstruct a structure including a blind layer with reasonable computation time from surface seismic refraction data.
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.
Bae, Ho Seuk;Kim, Won-Ki;Kim, Woo Shik;Choi, Sang Moon
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.34
no.6
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pp.487-492
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2015
A short-range underwater target detection and identification techniques using mid- and high-frequency bands have been highly developed. However, nowadays the long-range detection using the low-frequency band is requested and one of the most challengeable issues. The waveform inversion technique is widely used and the hottest technology in both academia and industry of the seismic exploration. It is based on the numerical analysis tool, and could construct more than a few kilometers of the subsurface structures and model-parameters such as P-wave velocity using a low-frequency band. By applying this technique to the underwater acoustic circumstance, firstly application of underwater target detection is verified. Furthermore, subsurface structures and it's parameters of the war-field are well reconstructed. We can confirm that this technique greatly reduces the false-alarm rate for the underwater targets because it could accurately reproduce both the shape and the model-parameters at the same time.
Least squares ($l^2$ norm) solutions of seismic inversion tend to be very sensitive to data points with large errors. The $l^1$ norm minimization gives more robust solutions, but usually with higher computational cost. Iteratively reweighted least squares (IRLS) method gives efficient approximate solutions of these $l^1$ norm problems. I propose an efficient implementation of the IRLS method for a hybrid $l^1/l^2$ minimization problem that behaves as $l^2$ norm fit for small residual and $l^1$ norm fit for large residuals. The proposed algorithm shows more robust characteristics to the decision of the threshold value than the l1 norm IRLS inversion does with respect to the threshold value to avoid singularity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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