Matrix Approach of Seismic Imaging - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Matrix Approach of Seismic Imaging

Approche Matricielle de l'Imagerie Sismique

Résumé

The project aims at extending to geophysical and seismic imaging a matrix approach of wave propagation in heterogeneous media. The method aims at separating single-scattering from multiple-scatterings contribution in a data set, thus allowing us to improve imaging in heterogeneous media, as if we could see through thick fog. The idea was successfully developed in the ultrasound imaging context at the Langevin Institute, restricted so far to 1-D linear arrays of ultrasonic sources/receivers. It consists in exploiting the set of inter-element impulse responses associated to an array of sensors. This response matrix contains all the information available on the scattering medium under investigation. A set of matrix operations can then be applied whether it be for detection, imaging, characterization or monitoring purposes. The method was tested on actual coarse-grain materials like steel, and was found to improve defect detection very significantly. The adaptability of the method in geophysics (with 2-D unevenly distributed passive sensors as opposed to controllable and periodic 1-D ultrasonic arrays) is to be investigated in this project. On the one hand, iterative time reversal and related techniques can be taken advantage of to overcome aberration effects associated to long-scale inhomogeneities of the superficial layer, leading to a better constrast and resolution of the subsoil image [1-4]. On the other hand, a more sophisticated random matrix approach can be used in areas where short-scale inhomogeneities are strongly scattering and/or concentrated [5-7]. In this regime, conventional imaging methods suffer from the multiple scattering of waves that results in a speckle image, with no direct connection with the medium's reflectivity. In the case of purely passive sensors such as classical geophones, the response matrix will be obtained passively from cross-correlation of ambient noise, as was thoroughly established by pioneer works at ISTERRE [8]. The main objective is to get rid of multiple scattering and push back the imaging-depth limit of existing imaging techniques. In addition, the study of the multiple scattering contribution can also be useful for characterization purposes. Transport parameters such as the scattering or transport mean free paths can actually yield key information about the concentration and the size of the inhomogeneities. References: [1] C. Prada and M. Fink, Wave Motion 20, 151 (1994). [2] C. Prada, S. Manneville, D. Spoliansky, and M. Fink, J. Acoust. Soc. Am. 99, 2067 (1996). [3] J-L. Robert, PhD dissertation on “Evaluation of Green's functions in complex media by decomposition of the Time Reversal Operator: Application to Medical Imaging and aberration correction “, Université Paris VII, 2008. [4] G. Montaldo, M. Tanter, and M. Fink, Phys. Rev. Lett. 106, 054301, 2011. [5] A. Aubry, A. Derode, Phys. Rev. Lett. 102, 084301, 2009. [6] A. Aubry, A. Derode, J. Appl. Phys. 106, 044903, 2009. [7] S. Shahjahan, A. Aubry, F. Rupin, B. Chassignole, and A. Derode, Appl. Phys. Lett. 104, 234105, 2014. [8] Campillo, M., P. Roux, and N.M. Shapiro (2011), Using seismic noise to image and to monitor the Solid Earth, in Encyclopedia of Solid Earth Geophysics, Gupta, Harsh K. (Ed.), 1230-1235, Springer, 2011.
Le projet de thèse a pour objectif d'étendre à la géophysique et à l'imagerie sismique une méthode matricielle de propagation des ondes dans les milieux hétérogènes. Cette méthode consiste à extraire la contribution de diffusion simple dans des données où la diffusion multiple prédomine, permettant ainsi d'améliorer l'imagerie dans ce type de milieux. L'approche a été mise au point en imagerie acoustique à l'Institut Langevin, en utilisant des réseaux linéaires unidimensionnels de transducteurs ultrasonores. Elle consiste à exploiter la matrice des réponses impulsionnelles entre les éléments du réseau, qui contient toute l'information disponible sur le milieu étudié, en y appliquant une série d'opérations mathématiques à des fins de détection, d'imagerie, de caractérisation ou de monitoring. La méthode a été testée dans un contexte industriel sur des aciers, ce qui a permis d'améliorer significativement la détection de défauts. Il s'agira durant ce projet d'adapter la méthode à la géophysique, en ayant recours à des réseaux bidimensionnels irréguliers de capteurs passifs et non plus à des réseaux de transducteurs unidimensionnels périodiques et contrôlables. D'une part, le retournement temporel itératif et les techniques associées peuvent être utilisées pour contrer les effets d'aberration associés aux hétérogénéités étendues de la couche superficielle, conduisant à une image du sous-sol mieux contrastée et résolue [1-4]. D'autre part, une approche plus élaborée basée sur les matrices aléatoires peut être utilisée dans les zones où des hétérogénéités de petites taille sont fortement diffusantes et/ou concentrées [5-7]. Dans ce régime, les méthodes d'imagerie conventionnelle souffrent de la diffusion multiple qui conduit à une image de speckle, sans lien direct avec la réflectivité du milieu. Dans le cas de capteurs purement passifs tels que les géophones habituellement utilisés en sismologie, la matrice de réponse du milieu sera obtenue de manière passive par corrélations croisées des bruits ambiants mesurés par les capteurs, tel que cela a été rigoureusement établi par des travaux innovants à ISTERRE [8]. L'objectif principal est de s'affranchir de la diffusion multiple et de repousser la profondeur limite des techniques d'imagerie existantes. De plus, l'étude de la contribution de diffusion multiple peut aussi être utile à des fins de caractérisation. Des paramètres de transport tels que les libres parcours moyens de diffusion ou de transport peuvent fournir des informations capitales sur la concentration ou la taille des inhomogénéités. References : [1] C. Prada and M. Fink, Wave Motion 20, 151 (1994). [2] C. Prada, S. Manneville, D. Spoliansky, and M. Fink, J. Acoust. Soc. Am. 99, 2067 (1996). [3] J-L. Robert, PhD dissertation on “Evaluation of Green's functions in complex media by decomposition of the Time Reversal Operator: Application to Medical Imaging and aberration correction “, Université Paris VII, 2008. [4] G. Montaldo, M. Tanter, and M. Fink, Phys. Rev. Lett. 106, 054301, 2011. [5] A. Aubry, A. Derode, Phys. Rev. Lett. 102, 084301, 2009. [6] A. Aubry, A. Derode, J. Appl. Phys. 106, 044903, 2009. [7] S. Shahjahan, A. Aubry, F. Rupin, B. Chassignole, and A. Derode, Appl. Phys. Lett. 104, 234105, 2014. [8] Campillo, M., P. Roux, and N.M. Shapiro (2011), Using seismic noise to image and to monitor the Solid Earth, in Encyclopedia of Solid Earth Geophysics, Gupta, Harsh K. (Ed.), 1230-1235, Springer, 2011.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03174491 , version 1 (19-03-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03174491 , version 1

Citer

Thibaud Blondel. Matrix Approach of Seismic Imaging. Physics [physics]. Université Paris sciences et lettres, 2019. English. ⟨NNT : 2019PSLET071⟩. ⟨tel-03174491⟩
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