ALBlack的博客

折射层析成像法是通过对初至波进行射线追踪反演, 构建相应的速度层析成像图, 由此可以确定地质体中速度异常体的大小、位置、物性等参数

Multiscale Data-Driven Seismic Full-Waveform Inversion With Field Data Study》2021年底的论文, 发表于TGRS 2022. 其实也算比较新的一篇味道很纯粹的DL-FWI.本周阅读的论文是从多尺度 (multi-scale) 角度来训练DL-FWI. 在之前几个月刚接触DL-FWI的时候, 遇到过类似的设计思路. 除了模型这道主菜外, 这篇论文也加了一些味道奇特的作料

这周继续深入阅读一篇DL-FWI论文:《Data-Driven Seismic Waveform Inversion: A Study on the Robustness and Generalization》并且通过已有代码来分析实现细节. 最终复现.

深度剖析论文《Deep-Learning Full-Waveform Inversion Using Seismic Migration Images》的方法体系, 构思复现的可能 (但是不一定真要去复现), 探索RTM在实际DL-FWI中的应用潜力.

1. Python复现简单的声波正演.2. 利用简单的声波正演手段实现RTM.3. Python复现包含复杂的边界吸收条件的弹性波正演.4. 试着看: 复杂的弹性波正演可否实现RTM.

深度学习的全波形反演(FWI)研究之路上的每周学习记录