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J-GLOBAL ID：201702239009372998   整理番号：17A1233917

修正全変動正則化を用いた最初の到達走時トモグラフィー【Powered by NICT】

First-arrival traveltime tomography with modified total-variation regularization

著者 (2件)： Jiang Wenbin (Geophysical Research Institute, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, 230026, P. R. China) ,  Zhang Jie (Geophysical Research Institute, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, 230026, P. R. China)
資料名： Geophysical Prospecting  (Geophysical Prospecting)
巻： 65  号： 5  ページ： 1138-1154  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0069A  ISSN： 0016-8025  CODEN： GPPRA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最初の到着走時トモグラフィーは地表付近の速度推定のためのロバストなツールである。不良設定逆問題を安定化する一般的なアプローチは,反転にTikhonov正則化を適用することである。しかし,Tikhonov正則化法は,滑らかな局所構造を回復するモデル溶液中の鋭い特徴をぼかした。鋭い速度コントラストを保持し,速度インバージョンの精度を改善するために修正全変動正則化を用いた初動走時トモグラフィー法を提案した。新しい走時トモグラフィー法の最小化問題を解決するために,筆者らは,次の二つの部分問題:伝統的なTikhonov正則化を用いた標準走時トモグラフィー問題とL_2全変動問題に元最適化問題を分離。はこれら二つの部分問題を解くための共役勾配法と分割Bregman反復法を適用した。著者らの合成データを用いて,新しい方法は,Tikhonov正則化を用いた従来の走時トモグラフィーよりも高い分解能モデルを生成し,鋭い界面を持つモデルのための全変動正則化法よりも少ないアーチファクトを生成することを示した。フィールドデータについては,重合前時間マイグレーション積を修飾した全変動走時トモグラフィーの結果は,地表付近の速度モデルであり,静補正の精度改善をもたらすことを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最小化問題 ,  地表面 ,  *トモグラフィー ,  逐次近似 ,  *正則化 ,  アーチファクト ,  ロバスト性 ,  分解能 ,  コントラスト ,  共役勾配法 ,  逆問題 ,  界面
準シソーラス用語： Tikhonov正則化 ,  *走時トモグラフィー ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 逆問題 ,  反転 ,  トモグラフィー

分類 (1件)： 地震探査  (DE10030B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 全変動 ,  正則化 ,  走時トモグラフィー