O documento discute o método adjunto no domínio do tempo para o cálculo do gradiente na otimização de Full Waveform Inversion (FWI). O método adjunto permite o cálculo eficiente do gradiente, que é necessário para vários métodos de otimização. O gradiente é calculado propagando campos de onda incidentes e adjuntos no domínio do tempo e correlacionando-os. Isso fornece a derivada do funcional objetivo em relação aos parâmetros do meio de propagação.
A Evolução das Técnicas de Aquisição Sísmica Marítima para a Coleta de Dados ...
Full Waveform Inversion: Introdução e Aplicações [5/5]
1. Full Waveform Inversion: Introdução e Aplicações
Módulo 05: Método Adjunto
Bruno Pereira Dias, Andé Bulcão, Djalma Manoel Soares Filho
VII Semana de Inverno de Geofísica, 6 a 8 de Julho/2016
INCT-GP, UNICAMP, Campinas, SP,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 1 / 55
2. Ementa
Módulo 01 Introdução, Contextualização, Motivação
Módulo 02 Modelagem, Extrapolação do campo de Ondas
Módulo 03 Métodos de Otimização
Módulo 04 FWI: Algoritmo Geral, tópicos relacionados (salto de
ciclo, multi-escala, relação oset-frequência,etc...)
Módulo 05 FWI: Método Adjunto e Aplicações (Madagascar)
Módulo 06 FWI: Teoria à Prática (Palestra WorkShop SBGF 2015)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 2 / 55
3. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 3 / 55
4. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 4 / 55
5. Problemas Direto e Inverso
d = L(p)
p = L−1
(d)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 5 / 55
6. Inversão Sísmica
A inversão é uma ferramenta para se obter modelos de propriedades da subsuperfície em
alta resolução através do ajuste de dados baseado na modelagem completa da onda.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 6 / 55
7. Inversão Sísmica
A inversão é uma ferramenta para se obter modelos de propriedades da subsuperfície em
alta resolução através do ajuste de dados baseado na modelagem completa da onda.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 7 / 55
8. FWI como um problema de otimização
Problema direto: simulação numérica da propagação da onda
Calcular o campo de onda u(x,t ou ω)
L(p)u(x,t ou ω) = f (x,t ou ω)
onde L(p) é um operador diferencial linear em u(x,t ou ω) não linear em p(x)
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9. FWI como um problema de otimização
Problema direto: simulação numérica da propagação da onda
Calcular o campo de onda u(x,t ou ω)
L(p)u(x,t ou ω) = f (x,t ou ω)
onde L(p) é um operador diferencial linear em u(x,t ou ω) não linear em p(x)
Solução de um problema inverso
Obter m(x) no espaço de parâmetros tal que
minmχ (m) =
1
2
Ns
∑
s=1
Rsus (m)−ds
2
Ns: número de fontes
Rs: operador de restrição de us para os receptores
us (m): solução do problema direto para fonte fs
ds: dado registrado (sismograma)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 8 / 55
10. Como resolver o problema inverso?
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 9 / 55
11. Como resolver o problema inverso?
Métodos de otimização local
Visa encontrar um mínimo na vizinhança de um modelo inicial
fornecido. O método atualiza o modelo de subsuperfície procurando
minimizar iterativamente o valor de χ (m).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 9 / 55
12. Como resolver o problema inverso?
Métodos de otimização local
Visa encontrar um mínimo na vizinhança de um modelo inicial
fornecido. O método atualiza o modelo de subsuperfície procurando
minimizar iterativamente o valor de χ (m).
Lembrando...
Método gradiente: hi = −∇mχ (mi ).
Método gradiente conjugado: hi = combinação do gradiente e
atualização anterior
Método de Newton: hi = −H−1
χ (m)·∇mχ (m)
Método l-BFGS: hi = combinação de alguns gradientes e atualização
anteriores
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 9 / 55
13. Como resolver o problema inverso?
Métodos de otimização local
Visa encontrar um mínimo na vizinhança de um modelo inicial
fornecido. O método atualiza o modelo de subsuperfície procurando
minimizar iterativamente o valor de χ (m).
Lembrando...
Método gradiente: hi = −∇mχ (mi ).
Método gradiente conjugado: hi = combinação do gradiente e
atualização anterior
Método de Newton: hi = −H−1
χ (m)·∇mχ (m)
Método l-BFGS: hi = combinação de alguns gradientes e atualização
anteriores
O cálculo gradiente ∇mχ (m) é necessário para todos esses métodos!!
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14. Cálculo do Gradiente
Cálculo do gradiente (força bruta...)
(∇mχ (m))i = lim
ε→0
1
ε
[χ (m+εmi )− χ (m)].
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15. Cálculo do Gradiente
Cálculo do gradiente (força bruta...)
(∇mχ (m))i = lim
ε→0
1
ε
[χ (m+εmi )− χ (m)].
Calcular ∇mχ (m) diretamente é computacionalmente proibitivo, pois exige
a avaliação do funcional objetivo para cada ponto do modelo m.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 10 / 55
16. Cálculo do Gradiente
Cálculo do gradiente (força bruta...)
(∇mχ (m))i = lim
ε→0
1
ε
[χ (m+εmi )− χ (m)].
Calcular ∇mχ (m) diretamente é computacionalmente proibitivo, pois exige
a avaliação do funcional objetivo para cada ponto do modelo m.
Método adjunto
Permite o cálculo do gradiente de χ (m) de uma forma eciente (tanto
no domínio do tempo, como no da frequência).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 10 / 55
17. Cálculo do gradiente pelo método adjunto
u (t): campo da fonte
propagação de 0 → T
fonte: assinatura do equipamento de aquisição
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 11 / 55
18. Cálculo do gradiente pelo método adjunto
u (t): campo da fonte
propagação de 0 → T
fonte: assinatura do equipamento de aquisição
v (t): campo do receptor
propagação de T → 0
fonte: resíduo (dado observado - calculado) na posição dos receptores
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 11 / 55
19. Cálculo do gradiente pelo método adjunto
u (t): campo da fonte
propagação de 0 → T
fonte: assinatura do equipamento de aquisição
v (t): campo do receptor
propagação de T → 0
fonte: resíduo (dado observado - calculado) na posição dos receptores
Correlação com atraso nulo dos campos
∇vp χ =
−2
ρv3
p
T
0
dt v (t)
∂2
∂2
t
u (t)
Cálculo do gradiente para equação acústico e norma L2.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 11 / 55
20. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 12 / 55
21. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 12 / 55
22. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
calcula o campo de
onda adjunto com a
fonte residual
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 12 / 55
23. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
calcula o campo de
onda adjunto com a
fonte residual
multiplica a derivada
segunda no tempo do
campo de onda incidente
com o campo de onda
adjunto em cada passo
de tempo
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 12 / 55
24. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
calcula o campo de
onda adjunto com a
fonte residual
multiplica a derivada
segunda no tempo do
campo de onda incidente
com o campo de onda
adjunto em cada passo
de tempo
integra no tempo.
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 12 / 55
25. Gradiente no tempo: inversao/m8r/time_gradient
Executar: scons
Visualizar: scons view
Perturbação: Parâmetros k1, l1, k2,l2 → correspondem as posições inciais
e nais da perturbação.
Exemplo: k1=128, l1=138, k2=150, l2=170
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26. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 14 / 55
27. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Operador de modelagem do problema, L, atuando sobre um conjunto
de campos físicos, u, que dependem do modelo, m, através da equação
L(u,m) = f,
onde f são as fontes externas.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 15 / 55
28. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Dado um conjunto de dados observados, d, desejamos encontrar o
modelo, m, tal que um funcional objetivo χ (m) seja minimizado.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 15 / 55
29. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Uma escolha bastante popular para o funcional objetivo é a norma L2
do resíduo δu = u−d , nos pontos de observação xr :
χ (m) =
1
2 T
dt
G
d3
x|u(m;x,t)−d|2
δ (x−xr
).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 15 / 55
30. Método Adjunto no Domínio do Tempo
De maneira geral, vamos denotar
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1 (m) ,
onde χ1 é um funcional objetivo a ser especicado e · é uma
notação para integração no tempo e no espaço T ×G.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 15 / 55
31. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Operador de modelagem do problema, L, atuando sobre um conjunto
de campos físicos, u, que dependem do modelo, m, através da equação
L(u,m) = f,
onde f são as fontes externas.
Dado um conjunto de dados observados, d, desejamos encontrar o
modelo, m, tal que um funcional objetivo χ (m) seja minimizado.
Uma escolha bastante popular para o funcional objetivo é a norma L2
do resíduo δu = u−d , nos pontos de observação xr :
χ (m) =
1
2 T
dt
G
d3
x|u(m;x,t)−d|2
δ (x−xr
).
De maneira geral, vamos denotar
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1 (m) ,
onde χ1 é um funcional objetivo a ser especicado e · é uma
notação para integração no tempo e no espaço T ×G.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 15 / 55
32. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
33. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm =
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
34. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
35. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
36. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
= ∇uχ (m)δu
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
37. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
= ∇uχ (m)δu
=
T
dt
G
d3
x∇uχ1 [u(m;x,t)]δu
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
38. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
= ∇uχ (m)δu
=
T
dt
G
d3
x∇uχ1 [u(m;x,t)]δu = ∇uχ1δu
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
39. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
= ∇uχ (m)δu
=
T
dt
G
d3
x∇uχ1 [u(m;x,t)]δu = ∇uχ1δu
δu ≡ ∇mu δm: a derivada de u com relação a m na direção de δm.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
40. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
= ∇uχ (m)δu
=
T
dt
G
d3
x∇uχ1 [u(m;x,t)]δu = ∇uχ1δu
δu ≡ ∇mu δm: a derivada de u com relação a m na direção de δm.
Avaliar δu diretamente também é computacionalmente custoso, pois é
necessário modelar u(m+εδm) para cada direção δm.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
41. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Vamos se aproveitar do fato que χ (m) = χ [u(m)].
Pode-se aplicar a regra da cadeia:
∇mχ (m)δm = ∇uχ (m)∇mu δm
δu
= ∇uχ (m)δu
=
T
dt
G
d3
x∇uχ1 [u(m;x,t)]δu = ∇uχ1δu
δu ≡ ∇mu δm: a derivada de u com relação a m na direção de δm.
Avaliar δu diretamente também é computacionalmente custoso, pois é
necessário modelar u(m+εδm) para cada direção δm.
Portanto, deve-se eliminar o cálculo direto de δu.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 16 / 55
42. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Como eliminar a dependência de δu?
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 17 / 55
43. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Como eliminar a dependência de δu?
1 Utilizar a regra da cadeia na derivação da equação de modelagem
L(u,m) = f com relação a m:
∇mLδm+∇uLδu = 0. (1)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 17 / 55
44. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Como eliminar a dependência de δu?
1 Utilizar a regra da cadeia na derivação da equação de modelagem
L(u,m) = f com relação a m:
∇mLδm+∇uLδu = 0. (1)
2 O lado direito da Equação (1) se anula, pois as fontes externas não
dependem do do modelo m.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 17 / 55
45. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Como eliminar a dependência de δu?
1 Utilizar a regra da cadeia na derivação da equação de modelagem
L(u,m) = f com relação a m:
∇mLδm+∇uLδu = 0. (1)
2 O lado direito da Equação (1) se anula, pois as fontes externas não
dependem do do modelo m.
3 Multiplicar a Equação (1) por uma função teste u† (a ser denida), e
aplica-se a integração sobre o espaço e o tempo · :
u†
·∇mLδm + u†
·∇uLδu = 0.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 17 / 55
46. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Como eliminar a dependência de δu?
1 Utilizar a regra da cadeia na derivação da equação de modelagem
L(u,m) = f com relação a m:
∇mLδm+∇uLδu = 0. (1)
2 O lado direito da Equação (1) se anula, pois as fontes externas não
dependem do do modelo m.
3 Multiplicar a Equação (1) por uma função teste u† (a ser denida), e
aplica-se a integração sobre o espaço e o tempo · :
u†
·∇mLδm + u†
·∇uLδu = 0.
4 Adicionar essa expressão a ∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu :
∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu + u†
·∇mLδm + u†
·∇uLδu . (2)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 17 / 55
47. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Podemos reecrever a expressão (2) com o auxílio dos operadores
adjuntos ∇uχ†
1
e ∇uL†, que são os operadores que satisfazem as
relações
∇uχ1δu = δu·∇uχ†
1
u†
∇uLδu = δu·∇uL†
u†
para todo δu e u†.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 18 / 55
48. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Podemos reecrever a expressão (2) com o auxílio dos operadores
adjuntos ∇uχ†
1
e ∇uL†, que são os operadores que satisfazem as
relações
∇uχ1δu = δu·∇uχ†
1
u†
∇uLδu = δu·∇uL†
u†
para todo δu e u†.
Operador Adjunto
Dado um produto interno entre dois vetores
u·v = v·u
o operador adjunto L† de um operador L deve satifazer
u·Lv = L†
u·v , ∀u, v.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 18 / 55
49. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
50. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu + u†
·∇uLδu + u†
·∇mLδm
=0
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
51. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu + u† ·∇uLδu + u† ·∇mLδm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
52. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu + u† ·∇uLδu + u† ·∇mLδm
= δu·∇uχ†
1
+ δu·∇uL†u† + u† ·∇mLδm
(operadores adjuntos)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
53. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = ∇uχ1δu + u† ·∇uLδu + u† ·∇mLδm
= δu·∇uχ†
1
+ δu·∇uL†u† + u† ·∇mLδm
= δu· ∇uL†u† +∇uχ†
1
+ u† ·∇mLδm .
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
54. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = δu· ∇uL†
u†
+∇uχ†
1
+ u†
·∇mLδm . (3)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
55. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = δu· ∇uL†
u†
+∇uχ†
1
+ u†
·∇mLδm . (3)
Desta forma, pode-se eliminar a dependência de δu exigindo que o
campo auxiliar u† satisfaça:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
. (4)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
56. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Assim, obtemos
∇mχ (m)δm = δu·
∇uL†
u†
+∇uχ†
1
=0
+ u†
·∇mLδm .
Desta forma, pode-se eliminar a dependência de δu exigindo que o
campo auxiliar u† satisfaça:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
. (3)
A Eq. (3) é denotada como equação adjunta de Lu = f.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
57. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Desta forma, pode-se eliminar a dependência de δu exigindo que o
campo auxiliar u† satisfaça:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
. (3)
A Eq. (3) é denotada como equação adjunta de Lu = f.
u† e ∇uχ†
1
: campo adjunto e fonte adjunta.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
58. Método Adjunto no Domínio do Tempo
Desta forma, pode-se eliminar a dependência de δu exigindo que o
campo auxiliar u† satisfaça:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
. (3)
A Eq. (3) é denotada como equação adjunta de Lu = f.
u† e ∇uχ†
1
: campo adjunto e fonte adjunta.
Encontrada solução da equação adjunta, o gradiente é simplicado:
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm .
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 19 / 55
59. Método Adjunto no Domínio do Tempo
O cálculo do gradiente pode ser feito com a modelagem de u e u†.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 20 / 55
60. Método Adjunto no Domínio do Tempo
O cálculo do gradiente pode ser feito com a modelagem de u e u†.
1 L(u,m) = f.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 20 / 55
61. Método Adjunto no Domínio do Tempo
O cálculo do gradiente pode ser feito com a modelagem de u e u†.
1 L(u,m) = f.
2 ∇uL†u† = −∇uχ†
1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 20 / 55
62. Método Adjunto no Domínio do Tempo
O cálculo do gradiente pode ser feito com a modelagem de u e u†.
1 L(u,m) = f.
2 ∇uL†u† = −∇uχ†
1
3 ∇mχ (m)δm = u† ·∇mL(u,m)δm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 20 / 55
63. Método Adjunto no Domínio do Tempo
O cálculo do gradiente pode ser feito com a modelagem de u e u†.
1 L(u,m) = f.
2 ∇uL†u† = −∇uχ†
1
3 ∇mχ (m)δm = u† ·∇mL(u,m)δm
Operador de modelagem linear: L(u) = Lu
Então o operador adjunto é linear e temos,
L†
u†
= −∇uχ†
1
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLuδm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 20 / 55
64. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 21 / 55
65. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 21 / 55
66. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
3 Equação adjunta:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 21 / 55
67. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
3 Equação adjunta:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
4 Gradiente do funcional objetivo:
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 21 / 55
68. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 22 / 55
69. Equação da Onda
Equação da onda acústica
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u = f (t)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 23 / 55
70. Equação da Onda
Equação da onda acústica
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u = f (t)
Operador de onda acústico
L(u,vp,ρ) = f
L(u,vp,ρ) =
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 23 / 55
71. Equação da Onda
Equação da onda acústica
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u = f (t)
Operador de onda acústico
L(u,vp,ρ) = f
L(u,vp,ρ) =
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
Condições iniciais e de contorno
u|t≤t0
= 0, ˙u|t≤t0
= 0 u|x∈∂G = 0.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 23 / 55
72. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
73. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
v∇uLu =
T
dt d3
xv∇uLu
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
74. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
v∇uLu =
T
dt d3
xv∇uLu
=
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
75. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
v∇uLu =
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
76. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
v∇uLu =
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
=
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−
T
dt d3
xv∇·
1
ρ
∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
77. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
v∇uLu =
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
=
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
Termo v 1
ρv2
p
¨u
−
T
dt d3
xv∇·
1
ρ
∇u
Termo v∇· 1
ρ ∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
78. Operador Adjunto
Devemos encontrar o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Assim,
v∇uLu =
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
−∇·
1
ρ
∇u
=
T
dt d3
xv
1
ρv2
p
∂2
u
∂t2
Termo v 1
ρv2
p
¨u
−
T
dt d3
xv∇·
1
ρ
∇u
Termo v∇· 1
ρ ∇u
Vamos trabalhar nesses dois termos separadamente.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 24 / 55
79. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
80. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
81. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
82. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u
=
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
t0
−
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
˙v ˙u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
83. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
t0
−
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
˙v ˙u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
84. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
t0
−
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
˙v ˙u
=
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
t0
−
G
d3
x
1
ρv2
p
˙vu
t1
t0
+
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
u¨v,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
85. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
t0
−
G
d3
x
1
ρv2
p
˙vu
t1
t0
+
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
u¨v,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
86. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
−
G
d3
x
1
ρv2
p
˙vu
t1
+
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
u¨v,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
87. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
−
G
d3
x
1
ρv2
p
˙vu
t1
+
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
u¨v,
Onde foram utilizadas as condições iniciais u|t≤t0
= ˙u|t≤t0
= 0.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
88. Termo v 1
ρv2
p
¨u = T dt G d3x 1
ρv2
p
v ¨u
É resolvido através de duas integrações por partes ( u ˙v = uv|− ˙uv):
T
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
v ¨u =
G
d3
x
1
ρv2
p
v ˙u
t1
−
G
d3
x
1
ρv2
p
˙vu
t1
+
t1
t0
dt
G
d3
x
1
ρv2
p
u¨v,
Onde foram utilizadas as condições iniciais u|t≤t0
= ˙u|t≤t0
= 0.
Condições nais no campo adjunto,v|t≥t1
= ˙v|t≥t1
= 0 :
v
1
ρv2
p
¨u = u
1
ρv2
p
¨v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 25 / 55
89. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
90. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ∇· ϕA = ∇ϕ ·A+ϕ∇·A,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
91. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ϕ∇·A = ∇· ϕA −∇ϕ ·A,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
92. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ϕ∇·A = ∇· ϕA −∇ϕ ·A,
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
xv∇·
1
ρ
∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
93. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ϕ∇·A = ∇· ϕA −∇ϕ ·A,
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
xv∇·
1
ρ
∇u
=
T
dt
G
d3
x ∇·
1
ρ
v∇u −
1
ρ
∇u ·∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
94. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ϕ∇·A = ∇· ϕA −∇ϕ ·A,
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
x ∇·
1
ρ
v∇u −
1
ρ
∇u ·∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
95. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ∇ϕ ·A = ∇· ϕA −ϕ∇·A,
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
x ∇·
1
ρ
v∇u −
1
ρ
∇u ·∇v
=
T
dt
G
d3
x ∇·
1
ρ
v∇u −∇·
1
ρ
u∇v +u∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
96. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ∇ϕ ·A = ∇· ϕA −ϕ∇·A,
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
x ∇·
1
ρ
v∇u −∇·
1
ρ
u∇v +u∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
97. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizamos a propriedade: ∇ϕ ·A = ∇· ϕA −ϕ∇·A,
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
x ∇·
1
ρ
v∇u −∇·
1
ρ
u∇v +u∇·
1
ρ
∇v
=
T
dt
G
d3
x∇·
1
ρ
v∇u
−
T
dt
G
d3
x∇·
1
ρ
u∇v
+
T
dt
G
d3
xu∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 26 / 55
98. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizando o teorema da divergência: G d3
x∇·A = ∂G dS A· ˆn
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 27 / 55
99. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizando o teorema da divergência: G d3
x∇·A = ∂G dS A· ˆn
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
x∇·
1
ρ
v∇u
−
T
dt
G
d3
x∇·
1
ρ
u∇v
+
T
dt
G
d3
xu∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 27 / 55
100. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizando o teorema da divergência: G d3
x∇·A = ∂G dS A· ˆn
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
∂G
dS
1
ρ
v∇u · ˆn
−
T
dt
∂G
dS
1
ρ
u∇v · ˆn
+
T
dt
G
d3
xu∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 27 / 55
101. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizando o teorema da divergência: G d3
x∇·A = ∂G dS A· ˆn
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
∂G
dS
1
ρ
v∇u · ˆn
+
T
dt
G
d3
xu∇·
1
ρ
∇v
Onde foram utilizadas as condições de contorno u|x∈∂G = 0.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 27 / 55
102. Termo v∇· 1
ρ ∇u = T dt G d3xv∇· 1
ρ ∇u
Utilizando o teorema da divergência: G d3
x∇·A = ∂G dS A· ˆn
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
∂G
dS
1
ρ
v∇u · ˆn
+
T
dt
G
d3
xu∇·
1
ρ
∇v
Onde foram utilizadas as condições de contorno u|x∈∂G = 0.
Impondo as condições de contorno para o campo adjunto v|x∈∂G = 0:
v∇·
1
ρ
∇u =
T
dt
G
d3
xu∇·
1
ρ
∇v = u∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 27 / 55
103. Operador Adjunto
Encontramos o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 28 / 55
104. Operador Adjunto
Encontramos o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Como este tem a mesma expressão de L, dizemos que o operador de
onda acústico é auto-adjunto
∇v L†
v =
1
ρv2
p
∂2
v
∂t2
−∇·
1
ρ
∇v
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 28 / 55
105. Operador Adjunto
Encontramos o adjunto do operador de onda acústico, L†, que satifaz
v∇uLu = u∇v L†
v , ∀u, v
Como este tem a mesma expressão de L, dizemos que o operador de
onda acústico é auto-adjunto
∇v L†
v =
1
ρv2
p
∂2
v
∂t2
−∇·
1
ρ
∇v
Porém, devemos impor condições nais e de contorno para o campo
adjunto:
v|t≥t1
= ˙v|t≥t1
= 0
v|x∈∂G = 0
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 28 / 55
106. Discussão
Fitcher 2010, p.160
The obvious numerical diculty in solving the adjoint equation is the
occurrence of the terminal conditions that require that the adjoint
eld be zero at time t = t1 when the observation ends.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 29 / 55
107. Discussão
Fitcher 2010, p.160
The obvious numerical diculty in solving the adjoint equation is the
occurrence of the terminal conditions that require that the adjoint
eld be zero at time t = t1 when the observation ends.
In practice, this condition can only be met by solving the adjoint
equation backwards in time, that is by reversing the time axis from
t0 → t1 to t1 → t0.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 29 / 55
108. Discussão
Fitcher 2010, p.160
The obvious numerical diculty in solving the adjoint equation is the
occurrence of the terminal conditions that require that the adjoint
eld be zero at time t = t1 when the observation ends.
In practice, this condition can only be met by solving the adjoint
equation backwards in time, that is by reversing the time axis from
t0 → t1 to t1 → t0.
The terminal conditions then act as zero initial conditions, at least in
the numerical simulation.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 29 / 55
109. Discussão
Fitcher 2010, p.160
The obvious numerical diculty in solving the adjoint equation is the
occurrence of the terminal conditions that require that the adjoint
eld be zero at time t = t1 when the observation ends.
In practice, this condition can only be met by solving the adjoint
equation backwards in time, that is by reversing the time axis from
t0 → t1 to t1 → t0.
The terminal conditions then act as zero initial conditions, at least in
the numerical simulation.
Time reversal appears in numerous applications including reverse time
migration (e.g. Baysal et al., 1983) and the time-reversal imaging of
seismic sources (e.g. Larmat et al., 2006; Sect. 9.2).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 29 / 55
110. Discussão
Fitcher 2010, p.160
The obvious numerical diculty in solving the adjoint equation is the
occurrence of the terminal conditions that require that the adjoint
eld be zero at time t = t1 when the observation ends.
In practice, this condition can only be met by solving the adjoint
equation backwards in time, that is by reversing the time axis from
t0 → t1 to t1 → t0.
The terminal conditions then act as zero initial conditions, at least in
the numerical simulation.
Time reversal appears in numerous applications including reverse time
migration (e.g. Baysal et al., 1983) and the time-reversal imaging of
seismic sources (e.g. Larmat et al., 2006; Sect. 9.2).
Most of these are closely related to the adjoint method.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 29 / 55
111. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 30 / 55
112. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 31 / 55
113. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 31 / 55
114. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
3 Equação adjunta:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 31 / 55
115. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
3 Equação adjunta:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
4 Gradiente do funcional objetivo:
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 31 / 55
116. Equação adjunta para operador linear L:
L†
u†
= −∇uχ†
1
,
χ1 : integrando do funcional objetivo.
A derivada funcional ∇uχ†
1
deve ser expressa como
∇uχδu = lim
ε→0
1
ε
{χ [u(x,t)+εδu(x,t)]− χ [u(x,t)]}
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 32 / 55
117. Equação adjunta para operador linear L:
L†
u†
= −∇uχ†
1
,
χ1 : integrando do funcional objetivo.
A derivada funcional ∇uχ†
1
deve ser expressa como
∇uχδu = lim
ε→0
1
ε
{χ [u(x,t)+εδu(x,t)]− χ [u(x,t)]}
= lim
ε→0
1
ε T
dt
G
d3
xχ1 [u(x,t)+εδu(x,t)]
−
T
dt
G
d3
xχ1 [u(x,t)]
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 32 / 55
118. Equação adjunta para operador linear L:
L†
u†
= −∇uχ†
1
,
χ1 : integrando do funcional objetivo.
A derivada funcional ∇uχ†
1
deve ser expressa como
∇uχδu = lim
ε→0
1
ε
{χ [u(x,t)+εδu(x,t)]− χ [u(x,t)]}
= lim
ε→0
1
ε T
dt
G
d3
xχ1 [u(x,t)+εδu(x,t)]
−
T
dt
G
d3
xχ1 [u(x,t)]
=
T
dt
G
d3
x lim
ε→0
1
ε
{χ1 [u(x,t)+εδu(x,t)]− χ1 [u(x,t)]}
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 32 / 55
119. Equação adjunta para operador linear L:
L†
u†
= −∇uχ†
1
,
χ1 : integrando do funcional objetivo.
A derivada funcional ∇uχ†
1
deve ser expressa como
∇uχδu = lim
ε→0
1
ε
{χ [u(x,t)+εδu(x,t)]− χ [u(x,t)]}
= lim
ε→0
1
ε T
dt
G
d3
xχ1 [u(x,t)+εδu(x,t)]
−
T
dt
G
d3
xχ1 [u(x,t)]
=
T
dt
G
d3
x lim
ε→0
1
ε
{χ1 [u(x,t)+εδu(x,t)]− χ1 [u(x,t)]}
=
T
dt
G
d3
x∇uχ1 [u(x,t)]δu(x,t)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 32 / 55
120. Norma L2 do Resíduo da Forma da Onda
Funcional objetivo
χ (m) =
1
2 T
dt [u (m; xr
,t)−d (xr
,t)]2
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 33 / 55
121. Norma L2 do Resíduo da Forma da Onda
Funcional objetivo
χ (m) =
1
2 T
dt [u (m; xr
,t)−d (xr
,t)]2
=
1
2 T
dt
G
d3
x [u (m; x,t)−d (x,t)]2
δ (x−xr
)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 33 / 55
122. Norma L2 do Resíduo da Forma da Onda
Funcional objetivo
χ (m) =
1
2 T
dt [u (m; xr
,t)−d (xr
,t)]2
=
1
2 T
dt
G
d3
x[u (m; x,t)−d (xr
,t)]2
δ (x−xr
)
χ1(m)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 33 / 55
123. Norma L2 do Resíduo da Forma da Onda
Funcional objetivo
χ (m) =
1
2 T
dt [u (m; xr
,t)−d (xr
,t)]2
=
1
2 T
dt
G
d3
x[u (m; x,t)−d (xr
,t)]2
δ (x−xr
)
χ1(m)
Integrando χ1
χ1 (m) =
1
2
[u (m; x,t)−d (xr
,t)]2
δ (x−xr
).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 33 / 55
124. Norma L2 do Resíduo da Forma da Onda
Funcional objetivo
χ (m) =
1
2 T
dt [u (m; xr
,t)−d (xr
,t)]2
=
1
2 T
dt
G
d3
x[u (m; x,t)−d (xr
,t)]2
δ (x−xr
)
χ1(m)
Integrando χ1
χ1 (m) =
1
2
[u (m; x,t)−d (xr
,t)]2
δ (x−xr
).
Fonte adjunta
f †
(x,t) = −∇uχ1,
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 33 / 55
125. Fonte do Campo Adjunto
Fonte adjunta
f †
(x,t) = −∇uχ1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 34 / 55
126. Fonte do Campo Adjunto
Fonte adjunta
f †
(x,t) = −∇uχ1
∇uχ1δu = lim
ε→0
1
ε
{χ1 [u (x,t)+εδu (x,t)]− χ1 [u (x,t)]}
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 34 / 55
131. Fonte do Campo Adjunto
f † (x,t) = −∇uχ1 = −[u (m; xr ,t)−d (xr ,t)]δ (x−xr )
Discussão
A fonte do campo adjunto são fontes localizadas nas posições dos
receptores.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 35 / 55
132. Fonte do Campo Adjunto
f † (x,t) = −∇uχ1 = −[u (m; xr ,t)−d (xr ,t)]δ (x−xr )
Discussão
A fonte do campo adjunto são fontes localizadas nas posições dos
receptores.
A fonte injetada corresponde ao resíduo u (t)−d (t).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 35 / 55
133. Fonte do Campo Adjunto
f † (x,t) = −∇uχ1 = −[u (m; xr ,t)−d (xr ,t)]δ (x−xr )
Discussão
A fonte do campo adjunto são fontes localizadas nas posições dos
receptores.
A fonte injetada corresponde ao resíduo u (t)−d (t).
Comumente diz-se que o método adjunto consiste em propagar o
resíduo reversamente no tempo (Fitchner 2009, p. 211).
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 35 / 55
134. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 36 / 55
135. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 37 / 55
136. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 37 / 55
137. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
3 Equação adjunta:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 37 / 55
138. Resumo do Método Adjunto
1 Problema direto:
L(u,m) = f.
2 Funcional objetivo:
χ (m) =
T
dt
G
d3
xχ1 [u(m;x,t)] = χ1
3 Equação adjunta:
∇uL†
u†
= −∇uχ†
1
4 Gradiente do funcional objetivo:
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 37 / 55
139. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
140. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
m = vp
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
141. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
m = vp
L(u,vp,ρ) = 1
ρv2
p
∂2
u
∂t2 −∇· 1
ρ ∇u
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
142. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
m = vp
L(u,vp,ρ) = 1
ρv2
p
∂2
u
∂t2 −∇· 1
ρ ∇u
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm (m = vp)
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
143. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
m = vp
L(u,vp,ρ) = 1
ρv2
p
∂2
u
∂t2 −∇· 1
ρ ∇u
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm (m = vp)
=
T
dt
G
d3
xu†
∇vp Lδvp
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
144. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
m = vp
L(u,vp,ρ) = 1
ρv2
p
∂2
u
∂t2 −∇· 1
ρ ∇u
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm (m = vp)
=
T
dt
G
d3
xu†
∇vp Lδvp
=
T
dt
G
d3
xu† −2
ρv3
p
∂2
u
∂t2
δvp
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
145. Gradiente do Funcional Objetivo
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm
m = vp
L(u,vp,ρ) = 1
ρv2
p
∂2
u
∂t2 −∇· 1
ρ ∇u
∇mχ (m)δm = u†
·∇mLδm (m = vp)
=
T
dt
G
d3
xu†
∇vp Lδvp
=
T
dt
G
d3
xu† −2
ρv3
p
∂2
u
∂t2
δvp
∇vp χ = −2
ρv3
p T dt u† ∂2
u
∂t2
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 38 / 55
146. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 39 / 55
147. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 40 / 55
148. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 40 / 55
149. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
calcula o campo de
onda adjunto com a
fonte residual
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 40 / 55
150. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
calcula o campo de
onda adjunto com a
fonte residual
multiplica a derivada
segunda no tempo do
campo de onda incidente
com o campo de onda
adjunto em cada passo
de tempo
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 40 / 55
151. Cálculo do gradiente no domínio do tempo pelo método
adjunto
calcula os campos de
onda incidentes
calcula-se o dado
residual
calcula o campo de
onda adjunto com a
fonte residual
multiplica a derivada
segunda no tempo do
campo de onda incidente
com o campo de onda
adjunto em cada passo
de tempo
integra no tempo.
Figura extraída de Operto, 2013
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 40 / 55
152. Gradiente no tempo: inversao/m8r/time_gradient
Executar: scons
Visualizar: scons view
Perturbação: Parâmetros k1, l1, k2,l2 → correspondem as posições inciais
e nais da perturbação.
Exemplo: k1=128, l1=138, k2=150, l2=170
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 41 / 55
174. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
175. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
176. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
177. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
178. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
179. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
180. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
181. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
182. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
183. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
184. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
185. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
186. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
187. FWI: Modelo Linear
Initial Model: linear model
sfmath output=1.5+x1 marmvel.rsf marmini.rsf
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 47 / 55
188. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
189. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
190. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
191. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
192. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
193. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
194. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
195. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
196. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
197. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
198. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
199. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
200. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
201. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
202. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
203. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
204. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
205. FWI: Modelo Linear com baixa frequência
Data Parameters
nw=7 ow=1.0 dw=1. # frequency
BPD, AB, DMSF FWI: Módulo 05 VII SIG / 2016 48 / 55
206. Sumário
1 Inversão Sísmica
2 Método Adjunto no Domínio do Tempo
3 Operador Adjunto da Modelagem Acústica da Onda
4 Fonte do Campo Adjunto
5 Derivada dos Parâmetros Estruturais
6 Resultados
7 Tarefa
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207. Tarefa
1 Escolher um modelo sintético
2 Parametrizar o problema: determinar dimensões (possivelmente
reduzir dimensões), frequência máxima (critério de dispersão).
3 Determinar geometria: número de fontes e receptores, posição....
4 Modelar dado observado.
5 Criar modelo inicial.
6 Realizar inversão e analizar os resultados.
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208. BP 2004 Salt Model
Site: http://software.seg.org/datasets/2D/
2004_BP_Vel_Benchmark/
vel_z6.25m_x12.5m_exact.segy.gz Modelo Verdadeiro
vel_z6.25m_x12.5m_lw.segy.gz Modelo Suavizado
vel_z6.25m_x12.5m_nosalt.segy.gz Modelo sem o corpo de Sal
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