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Tesi etd-11242017-104024


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
RAPPISI, FRANCESCO
email address
francescorappisi@hotmail.it
URN
etd-11242017-104024
Title
INVERSIONE DI ONDE DI RAYLEIGH MEDIANTE CURVE DI DISPERSIONE E ALGORITMI DI FULL WAVEFORM INVERSION LOCALE
Struttura
SCIENZE DELLA TERRA
Corso di studi
GEOFISICA DI ESPLORAZIONE E APPLICATA
Supervisors
relatore Prof. Mazzotti, Alfredo
Parole chiave
  • EFWI
  • Full waveform inversion
  • FWI
  • onde di superficie
  • onde di Rayleigh
  • curve di dispersione
Data inizio appello
15/12/2017;
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
15/12/2020
Riassunto analitico
L’inversione delle onde superficiali è un utile strumento per la stima dei parametri elastici della sottosuperficie e nello specifico il principale parametro che può esse-re stimato è la velocità delle onde di taglio.
Esistono diversi metodi per la ricostruzione dell’andamento delle Vs nel terreno che sfruttano proprio le onde di superficie, più precisamente le onde di Rayleigh. Nel mio lavoro di tesi mi sono occupato di analizzare il metodo classico di inversione delle curve di dispersione e il più recente metodo di full waveform inversion con ottimizzazione locale.
Il metodo classico è ormai in uso da diversi decenni, esso però si basa su approssimazioni fisiche come considerare il terreno una pila di strati paralleli con eterogeneità sulla sola verticale. I risultati di questi esperimenti, effettuati su modelli sintetici che puntano a ricreare situazioni geologiche complesse, hanno messo in luce i limiti del metodo che risiedono principalmente nell’introduzione di errori nel modello predetto in presenza di eterogeneità laterali e nella soggettività del picking delle curve di dispersione. È stata inoltre studiata l’influenza delle informazioni a priori sulla predizione del risultato dell’inversione, mostrando un miglioramento di quest’ultimo all’aumentare delle informazioni.
Gli stessi modelli sono stati sottoposti ad esperimenti di full waveform inversion elastica con metodo dei gradienti coniugati precondizionato come strumento di ottimizzazione locale. Uno degli aspetti più importanti su cui si è focalizzato il mio lavoro e di cui tener conto ogni qual volta ci si approcci all’uso di FWI è la scelta dei modelli iniziali e il loro effetto sulla convergenza dell’algoritmo verso una corretta soluzione. Per questo motivo ho eseguito per ogni modello due inversioni con differenti modelli di partenza dei parametri Vp (velocità delle onde di compressione), Vs (velocità delle onde di taglio) e densità. Una prima inversione è stata effettuata usando modelli iniziali costanti, ottenuti da una media aritmetica dei valori di ognuno dei tre parametri osservati sul modello reale, caratterizzati quindi da un basso contenuto di informazioni. Una seconda inversione è stata effettuata con modelli di partenza generati da precedenti esperimenti di full waveform inversion globale attraverso l’uso di algoritmi genetici. Da questo secondo set di inversioni è emerso come la FWI locale sia in grado di predire risultati con dettagli ad alta risoluzione, quando i modelli di partenza sono a loro volta predizioni ottenute da FWI con algoritmi genetici. Le strutture a grande lunghezza d’onda individuate dagli algoritmi genetici vengono ulteriormente perfezionate da FWI con ottimizzazione locale. Infine è stato eseguito un test preliminare su dati sismici reali con lo scopo di applicare quanto visto e sperimentato sui dati sintetici anche a dati di campo.
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