Formulation de la tomographie des temps de première arrivée à partir d'une méthode de gradient : un pas vers une tomographie interactive

par Cédric Taillandier

Thèse de doctorat en Dynamique et ressources des bassins sédimentaires

Sous la direction de Mark Noble.

Soutenue en 2008

à Paris, ENMP .


  • Résumé

    La tomographie des temps de première arrivée cherche à estimer un modèle de vitesse de propagation des ondes sismiques à partir des temps de première arrivée pointés sur les sismogrammes. Nous considérons que le problème tomographique doit être résolu par un algorithme interactif dont les paramètres de réglage sont clairement définis. Cette thèse repose sur l'idée de formuler la résolution de ce problème à partir d'une méthode de minimisation par gradient. Nous utilisons la méthode de l'état adjoint et une méthode définie à partir d'un tracé de rais a posteriori pour calculer le gradient de la fonction coût par rapport aux paramètres du modèle. Nous définissons ensuite la paramétrisation du nouvel algorithme et validons sur un supercalculateur ses propriétés pratiques. Finalement, nous présentons des applications pour des jeux de données complexes et des acquisitions de taille réaliste qui valident le bon comportement de l'algorithme, en termes de résultats obtenus et de stabilité.

  • Titre traduit

    First arrival traveltime tomography based on a gradient method : a first step towards an interactive tomography algorithm


  • Résumé

    First arrival traveltime tomography aims at inferring a seismic wave propagation velocity model from first arrival traveltimes picked on seismograms. We consider that the tomographic problem should be solved using an interactive algorithm whose tuning parameters are clearly identified. The idea developed in this work is to formulate the resolution of this problem using a gradient minimization method. We use the adjoint state method and a method based on an a posteriori ray tracing to compute the gradient of the misfit function with respect to the model parameters. Then, we define the parameterization of the new algorithm and validate on a supercomputer its practical properties. Finally, in order to validate the tomographic behaviour of the new algorithm, in terms of obtained results and stability, we present applications for complex datasets and realistic size acquisitions.

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Informations

  • Détails : x vol. ( 101 p.)
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