S'abonner

Parameter sensitivity analysis of a nonlinear least-squares optimization-based anelastic full waveform inversion method - 17/08/10

Analyse de sensibilité aux paramètres d'une méthode d'inversion sismique reposant sur les formes d'onde anélastiques et les moindres carrés non linéaires

Doi : 10.1016/j.crme.2010.07.002 
Aysegul Askan a, * , Volkan Akcelik b, 1 , Jacobo Bielak b , Omar Ghattas c
a Department of Civil Engineering and Earthquake Engineering Research Center, Middle East Technical University, Ankara, 06531, Turkey 
b Computational Seismology Laboratory, Department of Civil and Environmental Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA 
c Jackson School of Geosciences, Department of Mechanical Engineering, and Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, USA 

*Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Tuesday 17 August 2010
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

In a recent article, we described a seismic inversion method for determining the crustal velocity and attenuation of basins in earthquake-prone regions. We formulated the problem as a constrained nonlinear least-squares optimization problem in which the constraints are the equations that describe the forward wave propagation. Here, we conduct a parametric study to investigate the influence of parameters such as the form of the regularization function, receiver density, preconditioning, noise level of the data, and the multilevel continuation technique on the cost and quality of the inversion. We use the same 2D Los Angeles example as in our earlier study.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Nous avons décrit dans un article récent une méthode d'inversion sismique, formulée comme un problème de moindres carrés non linéaires assujetti à des contraintes correspondant aux équations décrivant le problème direct de propagation d'ondes, permettant de déterminer la célérité et l'atténuation crustales de bassins situés dans des zones à forte seismicité. Dans cet article, une étude paramétrique est menée afin d'évaluer l'influence sur le coût et la qualité de l'inversion de paramètres tels que la forme de la fonctionnelle de régularisation, la densité de capteurs, le préconditionnement, le niveau de bruit entachant les données et la méthode de raffinement progressif de l'espace des inconnues. L'exemple utilisé (modèle 2D du bassin de Los Angeles) est le même que dans l'article précédent.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Waves, Waveform inversion, Adjoint formulation, Intrinsic attenuation

Mots-clés : Ondes, Inversion par forme d'onde, Formulation adjointe, Atténuation intrinsèque



© 2010  Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.