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INVERSÃO DA FORMA DE ONDA COMPLETA UTILIZANDO MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO LIVRES DE DERIVADAS

FULL WAVEFORM INVERSION USING DERIVATIVE-FREE OPTIMIZATION METHOD

Santos, Rodrigo de Santana ; Revelo, Daniel E. ; Ladino, Oscar M. ; , ;

Article:

A inversão da forma de onda (FWI: Full Waveform Inversion) é uma poderosa ferramenta na busca de modelos de velocidades de alta resolução. Na FWI convencional são empregados métodos determinísticos, o que exige uso de modelo inicial acurado para garantia de convergência. Neste trabalho apresentamos a FWI com emprego dos métodos heurístico: Optimização por Enxame de Partículas (PSO: Particle Swarm Optimization) e Algoritmo Genético (GA: Genetic Algorithm), nos chamados PSOFWI e GAFWI. Essas abordagens, são livres do cálculo de derivadas e permitem a obtenção do modelo de velocidades ótimo independentes da estimativa inicial. Os experimentos foram reunidos em duas seções: comparação da efetividade do GA e PSO na minimização de uma função analítica e a aplicação dos GAFWI e PSOFWI na inversão de velocidades 1D.

Article:

The Full Waveform Inversion method (FWI) It has excelled as powerful tool in the seek of the field velocity, due to its capacity to estimating models with high resolution. In a conventional fashion, the FWI by to use deterministic methods in the minimization process, need a good initial estimation. This work presents a nonconventional approach that uses nondeterministic methods of Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) in the FWI scheme that is mentioned as GAFWI and PSOFWI methods. The work is divided into two phases: first, a performance comparison between GA and PSO to minimize analytical functions, and a second step with the application of GAFWI and PSOFWI in one-dimensional inversion.

Palavras-chave: GA; PSO; FWI; GAFWI; PSOFWI,

Palavras-chave: GA; PSO; FWI; GAFWI; PSOFWI,

DOI: 10.5151/siintec2019-81

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Como citar:

Santos, Rodrigo de Santana; Revelo, Daniel E.; Ladino, Oscar M.; , ; "INVERSÃO DA FORMA DE ONDA COMPLETA UTILIZANDO MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO LIVRES DE DERIVADAS", p. 649-656 . In: Anais do V Simpósio Internacional de Inovação e Tecnologia. São Paulo: Blucher, 2019.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/siintec2019-81

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