L'inversion des formes d'ondes par décomposition des champs d'ondes

par Fang Wang

Thèse de doctorat en Dynamique et ressources des bassins sédimentaires

Sous la direction de Hervé Chauris.

Le président du jury était Stéphane Operto.

Le jury était composé de Hervé Chauris, Stéphane Operto, Paul Sava, Gilles Lambare, Romain Brossier, Daniela Donno.

Les rapporteurs étaient Paul Sava, Gilles Lambare.


  • Résumé

    L'inversion des formes d'ondes (FWI) est une procédure d'imagerie sismique pour imager le sous-sol de la Terre. FWI est résolue comme un problème d'optimisation. En fonction du contenu en fréquence des données, la fonction objective de FWI peut être fortement non linéaire. Pour des données associées des réflexions, ce problème empêche notamment les méthodes basées sur le gradient de retrouver les grandes longueurs d'onde du modèle de vitesse. Dans cette thèse, nous proposons une variante de FWI basée sur la séparation des champs d'ondes, typiquement en champs montants et descendants, pour atténuer la non-linéarité du problème. Il consiste à décomposer le gradient de FWI en une partie de courte longueur d'onde et une partie de grande longueur d'onde après décomposition des champs d'ondes. L'inversion est effectuée d'une manière alternée entre ces deux parties. Nous appliquons cette méthode à plusieurs études de cas et montrons que la nouvelle approche est plus robuste en particulier pour la construction du modèle de grande longueur d'onde.

  • Titre traduit

    Waveform inversion based on wavefield decomposition


  • Résumé

    Full Waveform Inversion (FWI) is a seismic imaging procedure to image the subsurface of the Earth. FWI is resolved as an optimization problem . Depending on the frequency content of the data, the objective function of FWI may be highly nonlinear. If a data set mainly contains reflections, this problem particularly prevents the gradient-based methods from recovering the long wavelengths of the velocity model.In this thesis, I propose a variant of FWI based on the wavefield separation, typically between up- and down- going waves, to mitigate the nonlinearity of the problem. The new method consists of decomposing the gradient of FWI into a short-wavelength part and a long-wavelength part after wavefield decomposition. The inversion is performed in an alternating fashion between these two parts. We apply this method to several case studies and show that the new method is more robust especially for constructing the long-wavelength model.


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