Metode avansate de inversiune comună și fuziune a datelor multifizice

Titlul original:

Advanced Methods of Joint Inversion and Fusion of Multiphysics Data

Conținutul cărții:

Diferitele metode fizice sau geofizice furnizează informații despre proprietățile fizice distinctive ale obiectelor, de exemplu, formațiunile stâncoase și mineralizarea. În multe cazuri, aceste informații sunt reciproc complementare, ceea ce le face naturale pentru a fi luate în considerare într-o inversiune comună a datelor multifizice. Inversarea datelor observate pentru un anumit experiment este supusă unei incertitudini și ambiguități considerabile. O abordare productivă pentru reducerea incertitudinii este inversarea în comun a mai multor tipuri de date. Neunicitatea poate fi, de asemenea, redusă prin încorporarea de informații suplimentare derivate din cunoștințele a priori disponibile despre țintă pentru a reduce spațiul de căutare a soluției. Aceste informații suplimentare pot fi încorporate sub forma unei inversări comune a datelor multifizice.

Cu toate acestea, metodele de inversiune comună stabilite în general sunt inadecvate pentru încorporarea complexității fizice sau geologice tipice. De exemplu, corelațiile analitice, empirice sau statistice între diferite proprietăți fizice pot exista doar pentru o parte a modelului, iar forma lor specifică poate fi necunoscută. Caracteristicile sau structurile care sunt prezente în datele unei metode fizice pot să nu fie prezente în datele generate de o altă metodă fizică sau pot să nu fie la fel de rezolvabile.

Această carte prezintă și ilustrează mai multe abordări noi și avansate ale inversiunii comune și fuziunii datelor, care nu necesită cunoașterea a priori a unor relații empirice sau statistice specifice între diferiții parametri ai modelului sau atributele acestora. Aceste abordări includ, printre altele, următoarele metode noi 1) metoda Gramian, care impune corelația dintre diferiți parametri; 2) stabilizatori funcționali de variație totală comună sau de focalizare comună, de exemplu, constrângeri de sprijin minim și de sprijin de gradient minim; 3) fuziunea datelor care utilizează un stabilizator de entropie minimă comună, care produce cea mai simplă soluție multifizică care se potrivește datelor multimodale. În plus, cartea descrie principiile de utilizare a inteligenței artificiale (AI) în rezolvarea problemelor multifizice inverse. De asemenea, cartea prezintă în detaliu atât principiile matematice ale acestor abordări avansate pentru inversarea comună a datelor multifizice, cât și studii de caz de succes privind studii geofizice la scară regională și la scară de zăcământ pentru a ilustra avantajele indicate.