Project

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Hamiltonian Monte Carlo Full-Waveform Inversion

English title Hamiltonian Monte Carlo Full-Waveform Inversion
Applicant Fichtner Andreas
Number 192236
Funding scheme Project funding
Research institution Institut für Geophysik ETH Zürich
Institution of higher education ETH Zurich - ETHZ
Main discipline Geophysics
Start/End 01.04.2020 - 31.03.2024
Approved amount 237'034.00
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All Disciplines (4)

Discipline
Geophysics
Mathematics
Geochemistry
Geology

Keywords (5)

inverse theory; Monte Carlo methods; wave propagation; seismology; seismic tomography

Lay Summary (German)

Lead
Elastische, akustische oder elektromagnetische Wellen durchdringen Körper, deren Inneres einer direkten Beobachtung nicht zugänglich sind. Dies betrifft, zum Beispiel, Bauteile von Gebäuden und Maschinen, den menschlichen Körper, und die Erde. Auf ihrem Weg sammeln Wellen, die an der Oberfläche registiert werden, Informationen über die innere Struktur des Körpers. Mit Hilfe von tomografischen Methoden, können wir dann Bilder dieser Struktur berechnen.
Lay summary

Tomografische Bilder sind nicht perfekt. Sie sind ein Abbild der Realität, die durch die nicht perfekte Qualität der an der Oberfläche der Körper gesammelten Informationen limitiert ist. Einerseits ist quantitatives Wissen über die Qualität tomografischer Bilder essentiell, zum Beispiel um auf ihrer Grundlage wichtige Entscheidungen in der Medizin, den Geowissenschaften, oder im Ingenieurwesen zu treffen. Andererseits ist die Qualität von tomografischen Bildern extrem schwer zu quantifizieren, auch weil mit vorhandenen Methoden enorme Rechenleistung benötigt wird.

Das wesentliche Ziel dieses Projekt besteht darin, eine neue Methode zu entwickeln, die es erlaubt, die Qualität tomografischer Bilder generell und effizient zu quantifizieren. Die Methode beruht auf der, scheibar etwas fantastischen, Interpretation eines tomografischen Bildes als ein Himmelskörper, der sich um einen Stern bewegt. Jeder Punkt entlang der Umlaufbahn entspricht einem neuen Bild welches mit den gesammelten Daten konsistent ist. Das Ensemble aller Punkte auf der Bahn erlaubt somit eine Abschätzung der Unsicherheit, oder der Qualität, eines einzelnen Bildes.

Zusätzlich zur Entwicklung der nötigen Theorie, beinhaltet das Projekt eine konkrete Anwendung auf die seismische Tomografie der Erde mit Hilfe von Erdbebenwellen.

 

Direct link to Lay Summary Last update: 08.04.2020

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Name Institute

Abstract

We propose the development and application of a method for comprehensive uncertainty quantification in wavefield-based imaging. It rests on a new variant of the Hamiltonian Monte Carlo algorithm that tunes itself while sampling high-dimensional model spaces, and on wavefield-adapted finite-element meshes that drastically reduce the computational cost of wavefield simulations. For the first time, our method will allow us to image the interior of inaccessible bodies, while fully accounting for the physics of wave propagation in complex media, and providing complete uncertainty information. Supported by an international team of collaborators from industry and academia, we will apply our method to the imaging of wave speeds, attenuation and density in the whole Earth, with the specific aim to infer its thermo-chemical structure.
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