Tuning up global optimization techniques to solve the reliability problem in nonlinear geophysical inversions

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dc.contributor.advisorReyes Torres, Óscar Mauricio
dc.contributor.advisorRamírez Silva, Ana Beatriz
dc.contributor.authorAbreo Carrillo, Sergio Alberto
dc.date.accessioned2024-03-04T00:07:40Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:07:40Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractLa 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.
dc.description.abstractenglishThe inversion of geophysical data is a process that involves the solution of a non-linear problem, which is usually ill-posed and demands a high computational cost. Therefore, in the state of the art, different techniques have been developed to try to solve this problem. In this doctoral dissertation, a novel methodology is proposed in which the geophysical data processing is addressed from an optimization point of view where a global optimization technique (Particle Swarm Optimization, PSO) is used together with a local optimization technique (Full Waveform Inversion, FWI) to solve the problem. Besides, the use of the Hilbert transform together with the Hessian matrix is proposed to value the quality of the results. The proposed methodology uses parallel computing architectures (i.e. Graphical Processing Units, GPUs) to reduce the computational cost of the three formulated stages. The validation of the methodology is done through the use of four synthetic geological models, which can be considered complex since they contain lateral and vertical velocity fluctuations, fault zones and strong velocity variations (SVV). The chosen models are: the Marmousi, Canadian Foothills, Hess and BP. The methodology proposed in this doctoral dissertation proves that it is possible to use PSO together with FWI to obtain high-quality results in geological models with an SVV ≤ 6% of the area of interest presenting difficulties for SVV > 20%. Besides, the obtained results suggest that information offered by the Hilbert transform can be used as a quality control (QC) during the inversion process.
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/38871
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectInversión De Onda Completa
dc.subjectInversión Geofísica No Lineal
dc.subjectOptimización Por Enjambre De Partículas
dc.subjectCuantificación De La Incertidumbre
dc.subject.keywordFull Waveform Inversion
dc.subject.keywordNonlinear Geophysical Inversion
dc.subject.keywordParticle Swarm Optimization
dc.subject.keywordUncertainty Quantification.
dc.titleTuning up global optimization techniques to solve the reliability problem in nonlinear geophysical inversions
dc.title.englishTuning up global optimization techniques to solve the reliability problem in nonlinear geophysical inversions
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado
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Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica