استدلال متغير مُهيكل جسديًا للتراجع الكامل لموجات بايزي

الملخص يُنشئ التراجع الكامل للموجات (FWI) نماذج عالية الدقة للهياكل السطحية للأرض من بيانات موجات الزلزال. بسبب عدم الخطية وعدم التفرد في مشاكل FWI، فإن العثور على حلول نموذجية ترتبط بأفضل ملائمة عالمية ليس بالضرورة مرغوبًا، حيث أنها تناسب الضوضاء وكذلك الإشارة المرغوبة في البيانات. يقوم التراجع بايزي FWI بحساب ما يُعرف باسم دالة توزيع الاحتمال اللاحقة، التي تصف جميع حلول النماذج الممكنة وعدم اليقين المرتبط بها. في هذه الورقة، نقوم بحل FWI بايزي باستخدام استدلال متغير، ونقترح منهجية جديدة تُعرف بالاستدلال المتغير المُهيكل جسديًا، حيث يتم فرض بنية مستندة إلى الفيزياء على التوزيع المتغير. في مثال بسيط مستوحى من معلومات سابقة من مشاكل عكس التصوير، ندرج ارتباطات المعلمات بين أزواج من المواقع المكانية ضمن طول موجي سائد لكل منهما، ونضبط ارتباطات أخرى إلى الصفر. هذا يجعل الطريقة أكثر كفاءة بكثير مقارنةً بأساليب متغيرة أخرى من حيث متطلبات الذاكرة والحساب، على حساب بعض فقدان العامة في الحل الموجود. نحن نظهر الطريقة المقترحة من خلال سيناريو FWI acústico ذو بعدين، ونقارن النتائج بتلك التي تم الحصول عليها باستخدام طرق أخرى. هذا يؤكد أن الطريقة يمكن أن تنتج معلومات إحصائية دقيقة حول التوزيع اللاحق مع كفاءة محسّنة بشكل كبير (في مثال FWI لدينا، تم تقليل الحساب بمقدار ترتيب واحد). نوضح أيضًا أنه على الرغم من إمكانية تقليل العمومية في الحل، يمكن استخدام عدم اليقين اللاحق لحل مشاكل استجواب ما بعد التراجع المرتبطة بتقدير أحجام خزانات تحت السطح ومخزنة ، مع تحيز minimal، مما يخلق تدفق عمل لصنع القرار يعتمد على FWI عالي الكفاءة.