Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.4
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pp.223-231
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2013
This paper presents a time-domain Gauss-Newton full-waveform inversion method for the material profile reconstruction in heterogeneous semi-infinite solid media. To implement the inverse problem in a finite computational domain, perfectly-matchedlayers( PMLs) are introduced as wave-absorbing boundaries within which the domain's wave velocity profile is to be reconstructed. The inverse problem is formulated in a partial-differential-equations(PDE)-constrained optimization framework, where a least-squares misfit between measured and calculated surface responses is minimized under the constraint of PML-endowed wave equations. A Gauss-Newton-Krylov optimization algorithm is utilized to iteratively update the unknown wave velocity profile with the aid of a specialized regularization scheme. Through a series of one-dimensional examples, the solution of the Gauss-Newton inversion was close enough to the target profile, and showed superior convergence behavior with reduced wall-clock time of implementation compared to a conventional inversion using Fletcher-Reeves optimization algorithm.
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.
Han Hyun Chul;Cho Chang Soo;Suh Jung Hee;Lee Doo Sung
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.1
no.1
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pp.49-56
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1998
Seismic tomography has been widely used as high resolution subsurface imaging techniques in engineering applications. Although most of the techniques have been using travel time inversion, waveform method is being driven forward owing to the progress of computational environments. Although full-waveform inversion method has been known as the best method in terms of model resolving power without high-frequency restriction and weak scattering approximation, it has practical disadvantage that it is apt to get stuck in local minimum if the initial guess is far from the actual model and it consumes so much time to calculate. In this study, 2-D full-waveform inversion algorithm in acoustic medium is developed, which uses result of traveltime tomography as initial model. From the application on synthetic data, it is proved that this approach can efficiently reduce the problem of conventional approaches: our algorithm shows much faster convergence rate and improvement of model resolution. Result of application on physical modeling data also shows much improvement. It is expected that this algorithm can be applicable to real data.
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.
We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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