Description du projet
Inversion non linéaire de la corrélation croisée de la forme d’onde complète
Les ondes transportent des informations sur les milieux dans lesquels elles se propagent et fournissent des moyens non invasifs de sonder la structure intérieure inconnue. L’imagerie du bruit ambiant utilise les corrélations croisées du bruit sismique, et c’est sur cette base que les données sismiques sont extraites pour l’inversion. Les résultats actuels se limitent à l’exploitation d’informations partielles telles que les temps de trajet et à des inversions qualitatives ou linéarisées. Le projet INCORWAVE, financé par le CER, vise à développer un cadre pour l’inversion quantitative non linéaire de la corrélation croisée de formes d’ondes complètes dans le domaine des fréquences, en mettant l’accent sur la reconstruction des paramètres viscoélastiques dans les sous-surfaces de la Terre et les flux solaires en 3D. Pour faire face aux coûts de calcul élevés, à l’interaction entre les paramètres, aux problèmes mal posés et au manque de convexité du problème inverse, le projet utilise une paramétrisation efficace et une inversion hiérarchique des paramètres du modèle pour les reconstructions à haute résolution.
Objectif
Waves propagating through a complex medium provide a non-invasive way to probe its interior structures. In ambient noise imaging, the input data are the cross-correlation of the stochastic wavefields. To reconstruct the properties of the medium, the waveform inversion is formulated as an optimization problem involving a misfit function whose convexity plays a critical role in the achievable spatial resolution of the inversion results, especially in the absence of a priori information about the medium. Current inversions are often limited by computational cost, cross-talk between the physical quantities, and the use of single-scattering approximations. Project INCORWAVE proposes to create a new mathematical and computational framework for nonlinear inversion of full waveform cross-correlation. Two specific problems are considered: first, for the reconstruction of geophysical visco-elasticity tensors with applications to Earth's subsurface monitoring; secondly, for the reconstruction of three-dimensional flows in the Sun to characterize the poorly understood properties of deep solar convection. To improve the convexity of misfit functions, the inversion procedure of project INCORWAVE will follow a hierarchical progression which is established by selecting subsets of input data, unknown parameters, and frequencies. The choice of each of these subsets, as well as the associated misfit function, is controlled by criteria in form of convergence estimates. Indispensable to meaningful inversion is accurate modeling operators that describe the physics under consideration and that are adapted to the treatment of real data. For the reconstruction of the elasticity tensor, the project will develop a solver in terms of P- and S-potentials for heterogeneous media. A 3D global Sun vector-wave solver is created for the inversion of the convection component of the solar flow that does not bear symmetry.
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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HORIZON-ERC -Institution d’accueil
78153 Le Chesnay Cedex
France