Metodi geofisici per l'inversione e l'imaging 3-D ad alta risoluzione
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Metodi geofisici per l'inversione Metodi geofisici per l'inversione
e l'imaging 3-D ad alta e l'imaging 3-D ad alta
risoluzione risoluzione
ddii dati sismici ed dati sismici ed
elettromagneticielettromagneticiUniversità degli Studi di Trieste
Dipartimento di Scienze Geologiche, Ambientali e Marine
Exploration Geophysics Group,
Via Weiss, 1 – Trieste – 34127 – ItalyE-mail: [email protected]
Web site: http://www.units.it/geoegg
CISC
Workshop di presentazione
SommarioSommario
Metodologie impiegate• Sismica (riflessione, rifrazione & Onde si superficie)
• Ground Penetrating Radar (GPR)
• Magnetometria
• Elettrica
Settori di Ricerca
• Geologico – Ricostruzione della struttura terrestre (shallow and/or deep) • Ambientale – Definizione di falde, individuazione ed identificazione di
contaminanti
• Ingegneristico - Definizione di stratigrafie e proprietà statiche
• Archeologico – individuazione e caratterizzazione strutture sepolte
(mura, tombe)
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Tecniche di Elaborazione
Surface Wave Analysis (Rayleigh Wave Dispersion
Curve Inversion) - Sismica
Common Reflection Surface (CRS) Stack - Sismica &
GPR
Pre-Stack Depth Migration (algoritmi Wave
Equation & Kirchhoff) - Sismica & GPR
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Rayleigh Wave Dispersion Curve Inversion
Principali Problematiche• Multimodalità del problema (Metodi lineari falliscono)
• Necessità di un ampio search space
Soluzioni adottate• Inversione tramite algoritmi genetici
• Preliminary Parallel Runs
• Valutazione mediante Marginal Posteriori Probability Density
(MPPD)
Principali Vantaggi• Fornisce parametri richiesti dalla normativa vigente (VS-30)
• Fornisce informazioni sul bedrock
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Common Reflection Surface (CRS) Stack
Principali Problematiche• è di recente ideazione (ancora poco studiata)
• è totalmente automatizzata
Soluzioni adottate• controllo dell’operatore sui vari step
Principali Vantaggi• Non necessita di un Macromodello di velocità
• Si basa su tre parametri (, RNIP e RN) anziché uno solo
(velocità)
• Aumenta il numero di elementi su cui effettuare analisi
geofisiche
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Pre-Stack depth Migration (PSDM)
Principali Problematiche• quantità di dati “immense”
• Necessità di un modello di velocità estremamente preciso
Soluzioni adottate• -----
• ricostruzione del modello di velocità tramite refining iterativo
Principali Vantaggi• fornisce in output una sezione coincidente con la reale sezione
geologica
• Ampiamente utilizzato e continuamente sviluppato
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1. Dispersion curve evaluation
2. Dispersion curve inversion
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Two Steps
Computationally expensive
Surface Wave Analysis
Ob
jFN
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Main problem: Multimodalità
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Breve introduzione ai GAs
The LingoCromosomaPopolazione
Gli individui sono indicati come cromosomi (un cromosoma consiste di geni, che rappresentano i parametri del problema da ottimizzare).Una collezione di cromosomi sul quale opera un algoritmo genetico è indicata come popolazione.
SelezioneCrossover & MutazioneGenerazioneSchemata
Algoritmi Genetici (GAs)
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Crossover( | is the crossover point)
Chromosome 1 11011 | 00100110110
Chromosome 2 11011 | 11000011110
Offspring 1 11011 | 11000011110
Offspring 2 11011 | 00100110110
Original offspring 1 1101111000011110
Original offspring 2 1101100100110110
Mutated offspring 1 1100111000011110
Mutated offspring 2 1101101100110110
Mutation
Single point crossover Two point crossover
Uniform crossover - bits randomly copied from first or second parent
Arithmetic crossover - some arithmetic operation is performed to make a new
offspring
n indipendent preliminary runs
final run:as starting population the fittest models
selected from the preliminary runs
MPPD analysis
selection of the best individuals
...run #1 run #2 run #n
Architettura dell’inversione
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Perché dei runs preliminari?
Anche i GA possono venir intrappolati nei minimi locali
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Procedure
n
vvobjFN
n
icalobs ii
1
2
2. Fissare le boundaries conditions del search space per tutte le variabili scelte
3. Fissare una objective function che definisca il fitness degli individui (e.g. la L1-norm)
4. Fissare: numero di runs preliminari, dimensione della popolazione, parametri di selezione, crossover, mutazione e termination, etc.
1. Strategia d’inversione (quali variabili ?)
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Parametri fondamentali usati
1. Nove runs preliminari “paralleli”
2. Numero di modelli per le popolazioni iniziali (preliminary runs): 7000
3. Numero di generazioni per i nove runs preliminari: 10
4. Numero di generazioni per il run finale : 250
5. Per la popolazione iniziale del run finale: tutti i modelli valutati precedentemente con una objective function fino a 5 volte quella della migliore (typically 2700 models)
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Modelli consideratimodel #2 model #3 model #4
V=130SV=300S V=300S V=300S
V=119S
V=200S
V=200S
V=200S
V=177S
V=350S
V=350S
V=350S
V=350S
V=400S
V=800S V=800S V=800S
V=2000S
V=2000S V=2000S V=2000S
model #1
16
4
8
12
0depth (m
)
a)
b)
200
300
400
500
600
Pha
se v
eloc
ity (
m/s
ec)
#2
#3
#4
#1
10 20 30 40 50 60 70 80
f (Hz)
100
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Search Space
half space
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
5
10
15
20
25
30
35
b)
V (m/sec)S
dept
h (m
)
half space
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Distribuzione dei modelli selezionati
150 200 250 300 350 4000
20
40
60
80
100
120
V (m/sec)S
#1
#2#3#4
#5
#6
#7
#8#9
Model#2: istogramma dei valori per la settima variabile (velocità SH del quarto strato).
0 50 100 150 200 250
5.5
6
6.5
7
generation
objF
N
Esempio di objFN vs. generation
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MPPD: the population issue
-600 -500 -400 -300 -200 -100 00
500
1000
1500
2000
2500
a)
objFN-600 -500 -400 -300 -200 -100 00
500
1000
1500
2000
2500
b)
objFN
-600 -500 -400 -300 -200 -100 00
500
1000
1500
2000
2500
3000
c)
b)
V (m/sec)S
800 850400 450 500 550 600 650 700 7500
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
900850800350 400 450 500 550 600 650 700 7500
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
V (m/sec)S
All the preliminary-run modelsInitial-population models All the evaluated models
780 790 800 810 820 830 8400
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
V (m/sec)S
850 860 870 880c)
Model#3: shear-wave velocity MPPD values for the seventh layer of the third model
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Four basic Inversion
Model#1 Model#2
search spaceMean model vs. fittest model
Model#3 Model#4
Schema di ProcessingPer CRS Stack
SEZIONE FINALE
INTERPRETAZIONE
INVERSIONE
STACK
RNIP RN
VELOCITA’
RMS
PostSTM
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ZO Stacking Surface
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CRS Stacking Surface
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PSDM Stacking Surface
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SEZIONE FINALE INTERPRETAZIONE
REFINING STACK
INTERPRETAZIONE
PSDM
MODELLO VZ
SEZIONE FINALE
INTERPRETAZIONE
STACK
Post-STM Pre-SDM
RMS VELOCITY
ANALISI SUI CMP e PICKING
VEL INTERVALLARE
Schema di Processing per WE e K-PSDM
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Particolare della sezione Stack
11
Particolare della sezione PreSDM TC
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Esempio di PSDM su dati sismici
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Example of Common Offset processed Section
10
50
90
130
Tim
e [
ns
]
Distance [m] 5.0 10.0 15.0 20.0
Example of Multi-Fold Stack Section
10
50
90
130
Tim
e [
ns
]
Distance [m] 5.0 10.0 15.0 20.0
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Esempio di PSDM su dati GPR
Final PreSDM section (time converted) - Interpretation
10
30
70
90
110
130
Distance [m]
Tim
e [
ns]
5.0 10.0 15.0 20.0
50
0
80
Distance [m]
Tim
e [
ns]
0.0 7.5
Stack
Distance [m]0.0 7.5
PreSDM
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Esempio di PSDM su dati GPREsempio di PSDM su dati GPR
150 200Tracce40 ns80ns120ns160ns 150 200Tracce40ns80ns120ns160ns
Università degli Studi di Trieste
Dipartimento di Scienze Geologiche, Ambientali e
Marine Via
Exploration Geophysics Group
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http://www.hygeia-eu.org
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Conclusioni