Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica

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https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9029

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Browsing Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica by Author "Abreo Carrillo, Sergio Alberto"

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    Tuning up global optimization techniques to solve the reliability problem in nonlinear geophysical inversions
    (Universidad Industrial de Santander, 2018) Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Reyes Torres, Óscar Mauricio; Ramírez Silva, Ana Beatriz
    La inversión de datos geofísicos es un proceso que implica la solución de un problema no-lineal, que usualmente esta mal puesto y demanda un elevado costo computacional. Es por ello, que en el estado del arte se han desarrollado diferentes técnicas para tratar de resolver este problema. En este trabajo doctoral, se propone una metodología novedosa en la que el proceso de inversión de datos geofísicos se aborda desde el punto de vista de la optimización; usando una técnica de optimización global (optimización por enjambre de partículas, PSO por su nombre en ingles) en conjunto con una técnica de optimización local (inversión de onda completa, FWI por su nombre en ingles) para tratar de resolver el problema. Además, se propone el uso de la transformada de Hilbert en conjunto con la matriz Hessiana para identificar la calidad de los resultados. La metodología propuesta utiliza arquitecturas de cómputo en paralelo (unidades de procesamiento gráfico, GPU por su nombre en ingles) para reducir el costo computacional de las tres etapas formuladas. La validación de la metodología se hace a través del uso de cuatro modelos geológicos sintéticos de prueba, los cuales se pueden considerar como complejos debido a que contienen variaciones laterales y verticales de velocidad, zonas de falla e intrusiones de alta velocidad (IAV). Los modelos elegidos son: el Marmousi, Canadian foothills, Hess y BP. La metodología propuesta en esta tesis doctoral prueba que es posible usar PSO en conjunto con la FWI para obtener resultados muy buenos en modelos geológicos con IAV menores o iguales al 6% del area de interés presentando dificultades para IAV mayores al 20%. Además, la información ofrecida por la transformada de Hilbert permitió identificar cuando el proceso de inversión estaba avanzando correcta o incorrectamente.