Observation Site Selection for Physical Model Parameter Estimation toward Process-Driven Seismic Wavefield Reconstruction
针对地震大数据计算成本过高的问题，提出基于D-最优准则与参数灵敏度的观测站点选择方法，用于精准估计物理模型参数以实现过程驱动的地震波场重建，验证了方法有效性。
2023-06-19 eess.SP physics.geo-ph
A dual formulation of wavefield reconstruction inversion for large-scale seismic inversion
目前提出的大多数地震反演技术都集中在对背景模型选择或不准确的物理建模假设的鲁棒性上，但不适合大规模的3D应用。另一方面，工业问题的计算可行的方法，如全波形反演，是众所周知的陷入局部最小值，并需要足够的启动模型。我们提出了一种新的解决方案，这是可扩展的和不太敏感的启动模型或不准确的物理相比，全波形反演。该方法是基于经典的波场重建反演，其鲁棒性方面的局部极小值的对偶（拉格朗日）重新制定的文献中有很好的记载。然而，它不适合3D，因为它利用昂贵的频域解算器来求解波动方程式。建议的重新制定允许部署国家的最先进的时域有限差分方法，并计算工业规模的问题是成熟的。
2021-04-21 physics.geo-ph
GlobalTomo: A global dataset for physics-ML seismic wavefield modeling and FWI
本研究推出首个面向全球地震波场建模与FWI的3D合成数据集GlobalTomo，通过建立ML基准验证了ML可突破全球FWI的计算局限，为跨学科研究地球内部提供支撑。
2025-10-02 physics.geo-ph
Migration of a subsurface wavefield in reflection seismics: A mathematical study
在这一教学动机的工作，在反射地震迁移的过程已被认为是从严格的数学观点。具有恒定倾角的倾斜地下反射层已被证明会引起正常时差方程的移动，时差曲线的峰值跟踪椭圆轨迹。由于任何地下反射体实际上都具有不均匀的空间变化，因此通过采用波动方程式，使用更全面的偏移原理被认为是必要的。用这种方法导出了速度垂直变化的地下波场的振幅和相位的表达式。这种处理需要应用WKB近似，其自洽性已经由速度的对数变化在垂直方向上非常慢的事实建立，这是一个在越来越大的地下深度更强烈地支持的特征。最后，它已被证明，对于一个平面的地下波场，有一个等价的恒定速度Stolt迁移算法和固定相位近似方法（通过它的反射地下信号的起源被确定）。
2008-10-15 physics.geo-ph
Seismic Wavefield Reconstruction based on Compressed Sensing using Data-Driven Reduced-Order Model
提出了一种基于数据驱动降阶模型的压缩感知地震波场重构框架，并通过数值实验研究了其特性。数据驱动ROM是使用奇异值分解从波场的数据集生成的。利用稀疏离散观测数据和数据驱动的ROM重构空间连续的地震波场，利用基于贪婪算法的线性反问题传感器优化方法有效地选择用于重构的观测点。将该框架应用于具有水平分层三层地下结构的理论波形模拟数据。基于无噪声观测的重建结果验证了该方法的有效性。由于ROM的波场被用作先验信息，重建误差被降低到本框架的近似误差下限，即使用于重建的传感器的数量是有限的，随机选择的。此外，所提出的框架得到的重建误差是远远小于高斯过程回归得到的。对于具有噪声污染观测的数值实验，重建的波场由于观测噪声而退化，但是由本框架获得的具有所有可用观测点的重建误差接近误差下限，即使使用高斯过程回归的重建波场完全崩溃。虽然重建误差大于使用所有观测点获得的误差，但是通过将其与传感器优化方法相结合，可以减少用于重建的观测点的数量，同时使重建数据的劣化和分散最小化。
2022-11-26 eess.SP physics.geo-ph
Coherent Source Subsampling: A Data-Driven Strategy for Restoring Causal-Acausal Symmetry in Ambient Seismic Wavefield Correlations
Centre for Earth Sciences, Indian Institute of Science（印度科学研究所地球科学中心）
本文提出相干源子采样方法，通过数据驱动策略恢复环境地震波场相关性中的因果-非因果对称性，提高短时被动调查的成像稳定性。
2026-02-15 physics.geo-ph
Coherence-based approaches for estimating the composition of the seismic wavefield
随着开发和应用利用地球环境地震噪声场的新技术，例如用于观测地震速度结构的时间变化，关键是量化可以进行波型测量的精度。这项工作使用阵列数据在Homestake矿铅，南达科他州和得克萨斯州的Sweetwater阵列考虑两个方面，控制这种精度：类型的地震波有助于在微震频率和阵列几何形状的影响的环境噪声场。两者都是量化使用测量站之间的波场相干性结合维纳滤波器。我们发现一个强大的体波和表面波的内容之间的季节性变化。关于包括地下车站，我们量化了环境噪声场可以表征和再现的下限;当地下站包括在阵列中时，维纳滤波器的应用在再现环境噪声波形方面成功约4倍，导致具有小于1%残差的地震时间序列的预测，并且最终受到阵列的几何形状和孔径以及地震场中的时间变化的限制。我们讨论了这些结果的影响，为地球物理社区进行环境地震噪声的研究，以及取消地震牛顿重力噪声在地面为基础的，亚赫兹，重力波探测器。
2019-11-27 gr-qc physics.geo-ph
Deep Preconditioners and their application to seismic wavefield processing
KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）
震测资料处理在很大程度上依赖于物理驱动的反问题的求解。在存在不利的数据采集条件（例如，源和/或接收器的规则或不规则粗采样），潜在的逆问题变得非常不适定，并且需要先验信息来获得满意的解。稀疏促进反演，再加上固定基稀疏化变换，代表了许多处理任务的方法，由于其简单的实施和证明成功的应用程序在各种采集方案。利用深度神经网络找到复杂多维向量空间的紧凑表示的能力，我们提出训练AutoEncoder网络来学习输入地震资料和代表性潜在流形之间的直接映射。训练后的解码器随后被用作手头的物理驱动的逆问题的非线性预处理器。合成和现场数据提出了各种地震处理任务和建议的非线性，学习的变换表现优于固定基变换和收敛速度更快的寻求解决方案。
2022-07-20 cs.LG math-ph math.MP
Seismic modeling using the frozen Gaussian approximation
我们采用冻结高斯近似（FGA）来模拟地震波。该方法属于基于射线的梁方法的范畴。它将地震波场分解为一组高斯函数，并沿适当的射线路径传播这些高斯函数。与经典的高斯光束方法相反，FGA在传播过程中保持高斯光束冻结（固定宽度），并调整其振幅以在求和后产生精确的近似值。我们执行的初始分解的地震资料，使用快速版本的傅里叶-兄弟-Iagolnitzer（FBI）变换和传播的冻结高斯光束数值射线追踪。使用平滑的Marmousi模型的测试证实了FGA的地震波场精确建模的有效性。
2013-04-12 physics.geo-ph
Reducing Frequency Bias of Fourier Neural Operators in 3D Seismic Wavefield Simulations Through Multi-Stage Training
本文针对三维地震波场模拟中FNO模型偏向低频的问题，提出多阶段FNO训练策略，通过第二阶段残差学习显著降低高频误差，从而提升地面运动模拟的精度与真实感。
2025-03-10 physics.geo-ph
The Optimization and Application of The Propagated Riemannian Wavefield Extrapolator in VTI Media- Pseudo-Depth Domain Least-Squares Reverse-Time Migration
针对VTI介质中传统LSRTM计算耗时长、存在过采样和偏移假象的问题，提出黎曼域波场外推的伪深度域LSRTM方法，可在保证精度的同时降低计算成本、改善成像效果。
2023-05-01 physics.comp-ph physics.geo-ph
Learned frequency-domain scattered wavefield solutions using neural operators
提出一种基于神经算子的频域散射波场建模方法，通过嵌入震源位置和频率信息并利用单一参考频率，在OpenFWI数据集上验证了其作为替代模型解决亥姆霍兹方程计算和内存挑战的潜力。
2025-03-30 physics.geo-ph
On extracting coherent seismic wavefield using variational symmetric autoencoders
本文提出变分对称自编码器SymAE，通过在潜空间中解耦相干震源信息与波形特定干扰信息，在不依赖反卷积的情况下从远震P波数据中提取高信噪比相干波场，并成功识别稳健震源信息、生成高分辨率虚拟地震图，适用于分析多次破裂的复杂地震。
2024-11-23 physics.geo-ph
Modelling strong seismic ground motion: three-dimensional loading path versus wavefield polarization
强震引起的地震波在地表土层中传播，既会降低土体刚度，又会增加进入土体的能量耗散。为了研究这种情况下的地震波放大，过去的研究一直致力于单向剪切波传播在土柱（一维传播），考虑一个运动分量（1C极化）。可以执行三个独立的纯1C计算（“1D-1C”方法），并且在弱运动（线性行为）的情况下直接叠加。本研究的目的是通过考虑地震波传播在一个1-D土壤剖面占的影响，3-D加载路径和土壤的非线性滞回特性的本地网站的影响进行研究。在所提出的“1D-3C”方法中，入射波的三个分量（3C偏振）同时传播到水平多层土壤中。一个三维非线性本构关系的土壤中实现的有限元法在时域的框架。土的复杂流变性是由Masing-Prandtl-Ishlinskiii-Iwan型的多表面循环塑性模型来模拟的。这种选择的最大优点是描述模型所需的唯一数据是模量降低曲线。进行参数研究，以表征由于入射波场特性和土壤非线性的地震运动的表层的变化。数值模拟表明，地震响应取决于几个参数，如极化的地震波，材料的弹性和动态性能，以及对层之间的阻抗对比度和频率的内容和输入运动的振荡特性。由于3C极化导致的3-D加载路径导致多轴应力相互作用，从而降低土壤强度并增加非线性效应。土壤的非线性特性可能对自由表面处的地震响应产生有利或不利影响，这取决于能量耗散率。自由表面的时间历程，应力-应变滞后环和八面体应力和应变的深度配置文件估计每个土柱。三个单独的1D…
2013-08-08 physics.class-ph physics.geo-ph
Physics-informed Neural Networks with Fourier Features for Seismic Wavefield Simulation in Time-Domain Nonsmooth Complex Media
针对坐标神经网络频谱偏差限制高频地震波模拟的问题，提出结合傅里叶特征与随机梯度下降及波速替代模型的FF-PINNs框架，通过吸收边界条件约束，在非光滑复杂介质中实现高精度波场模拟。
2025-06-18 physics.geo-ph
Transfer learning in large-scale ocean bottom seismic wavefield reconstruction
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；China University of Petroleum - Beijing（中国石油大学（北京））
由于成本的考虑，在海底采集中实现期望的接收器采样通常是不可能的。假设足够的源采样是可用的，这是可以实现的凭借互惠和现代随机化（随机源）海洋采集技术的使用，我们是在一个位置，训练卷积神经网络（CNN），使接收器采样到相同的空间网格作为密集的源采样。为了完成这一任务，我们形成训练对组成的密集采样数据和人工二次采样数据使用互易参数和假设的源站点采样是密集的。虽然这种方法已成功地用于恢复单色频率切片，但其在实践中的应用需要时域数据的波场重建。尽管可以选择并行化，但如果我们决定为每个频率独立进行训练和恢复，这种方法的总体成本可能会变得过高。由于不同的频率切片共享信息，我们提出使用转移训练的方法，通过使用从相邻频率切片获得的CNN权重来热启动训练，使我们的方法在计算上更有效。如果两个相邻的频率切片共享信息，我们将期望训练得到改进并更快地收敛。我们的目的是证明这一原则进行了一系列精心挑选的实验上一个相对较大规模的五维数据合成数据体与宽方位角三维海底节点采集。从这些实验中，我们观察到，通过迁移训练，我们能够在训练中显着加速，特别是在相对较高的频率下，连续的频率切片更加相关。
2020-04-15 cs.LG eess.IV physics.geo-ph
Upside down Rayleigh-Marchenko: a practical, yet exact redatuming scheme for seabed seismic acquisitions
本文提出倒置的Rayleigh-Marchenko方法，将空间积分改在采样更好的震源面上进行，从而在稀疏接收器条件下实现理论上精确的海底地震基准面重建，并通过合成数据验证其在成像质量和振幅保真方面的优势。
2024-01-11 physics.geo-ph
Methods for Large Scale Hydraulic Fracture Monitoring
在本文中，我们提出了计算效率和鲁棒性的方法来估计矩张量和位置的微震波迹象（s）的大搜索量。我们的贡献是双重的。首先，我们提出了一种新的联合复杂性的措施，即核规范的总和，同时施加稀疏的裂缝（位置）的数量在一个大的空间体积，也捕捉到的秩1性质的诱导波场图案。该波场模式被建模为源特征与来自震源的跨接收器的振幅模式的外积。因此，在每个位置处的估计的波场图案的秩-1因式分解可以用于使用阵列几何形状的知识来估计地震矩张量。与现有的工作相比，这种方法允许我们放弃任何其他假设的源签名。其次，我们利用最近提出的一阶增量投影算法的快速和有效的实施所产生的优化问题，并开发一个混合随机和确定性算法，从而导致显着的计算节省。
2013-09-09 cs.CE physics.geo-ph
Robust data driven discovery of a seismic wave equation
本文提出 D-WE 方法，通过预训练神经网络、遗传算法和物理信息准则，从时空波场数据中自动发现波动方程结构及系数，并在含噪稀疏数据上验证了其鲁棒性。
2023-09-24 physics.geo-ph
SeparationPINN: Physics-Informed Neural Networks for Seismic P- and S-Wave Mode Separation
本文提出基于物理信息神经网络的无监督波场分离方法SeparationPINN，无需标签数据即可在均匀和非均匀介质中高效准确分离地震P波和S波。
2025-04-10 physics.geo-ph
Generative wave propagator
Division of Physical Science and Engineering（物理科学与工程学院）；King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹大学科学与技术学院）
研究针对地震波场模拟，传统有限差分法受限，提出基于条件扩散的波场传播器，利用波场历史等条件训练网络直接预测下一快照，引入因果时间加权损失提升稳定性，实验表明该方法能准确再现波场并加速。
2026-07-07 cs.AI physics.geo-ph
Numerical Fréchet derivatives of the displacement tensor for 2.5-D frequency-domain seismic full-waveform inversion in viscoelastic TTI media
位移张量相对于地下的独立模型参数的导数，也称为Fréchet导数（或灵敏度核），是利用局部搜索优化算法进行地震全波形反演的关键成分。它们提供了由于给定勘测几何结构的地下模型参数的扰动而引起的地震图的预期变化的定量测量。由于2.5-D波场模拟涉及具有3D（球面）波特性的2-D地质模型中的真实点源，所以它产生的合成数据比通常使用的2-D波模拟更接近实际的实际场数据，2-D波模拟使用不现实的线源，其中波以圆柱形传播。基于我们最近发展的一般2.5-D波场模拟方案，我们应用摄动方法获得了一般粘弹性各向异性介质中2.5-D/2-D频率域地震全波形反演位移张量导数的显式解析表达式。然后，我们证明了所有这些衍生物在两种常见情况下的数值计算：（i）粘弹性各向同性和（ii）粘弹性倾斜横观各向同性（TTI）固体。不同的敏感性模式的各种衍生物的例子进行了研究，并比较了四个不同的同质模型，涉及2-D和2.5-D建模。
2022-12-15 physics.geo-ph
GaborPINN: Efficient physics informed neural networks using multiplicative filtered networks
King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
针对求解Helmholtz方程的物理信息神经网络收敛慢的问题，提出基于Gabor基函数的乘法滤波网络GaborPINN，通过嵌入波场频率等先验信息，实现了高达两个数量级的收敛速度提升。
2023-08-10 cs.LG physics.geo-ph
Integral equation method for microseismic wavefield modelling in anisotropic elastic media
本文提出了一种非均匀各向异性弹性介质中微地震波场的频域体积积分方法。弹性波动方程式被写成Lippmann-Schwinger型积分方程，而震源被表示为一般的矩张量。由于力矩张量源的位移场可以使用弹性动力学格林函数的空间导数来计算。现有的积分方程的基于矩阵的实现方式对于在三维地球中对波场进行建模在计算上是低效的。因此，通过应用傅立叶变换，以无矩阵的方式制定了颗粒位移的积分方程。利用双共轭梯度稳定化方法迭代求解该方程。我们将数值格式应用于三种不同的模型，以增加地质复杂性，并获得对应于不同类型的矩张量源的弹性位移场。体积积分方法在增加多个源方面优于时域方法，因为它可以逐个地与离散频率一起工作，并且限制了计算成本。所生成的合成数据可用于反演微地震源和模型参数。
2023-01-30 physics.geo-ph
Multi-frequency wavefield solutions for variable velocity models using meta-learning enhanced low-rank physics-informed neural network
King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
针对PINNs在复杂速度模型多频波场建模中收敛慢、泛化差的问题，提出结合SVD低秩分解、频率嵌入超网络与元学习的Meta-LRPINN框架，实现高效频率自适应波场表示，显著提升收敛速度、精度及对分布外频率的泛化能力。
2025-02-02 cs.LG physics.geo-ph
GPU Accelerated 3D P-wave Source Free Adaptive Wavefield Reconstruction Inversion with an application to experimental VSP physical modeling data
提出GPU加速的三维无源自适应波场重建反演方法GPU-SF-AWRI，结合自适应精度、全变分正则化与在线震源估计，实现最高195倍加速并在VSP P波数据中验证有效。
2024-10-24 eess.SP math.OC physics.geo-ph
Gabor-Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Fast Simulations of Acoustic Wavefields
Basque Center for Applied Mathematics（巴斯克应用数学中心）；University of the Basque Country（巴斯克大学）；Ikerbasque, Basque Foundation for Science（伊克巴斯克基金会（巴斯克科学基金会））；King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
针对PINN低频偏差问题，提出Gabor增强的简化PINN框架，通过自定义Gabor坐标映射，在复杂模型上实现更快收敛、更高精度，并集成PML提升边界效果。
2026-10-19 cs.LG physics.geo-ph
Reduced-order modeling for complex 3D seismic wave propagation
本文提出一种降阶模型方法，用于快速近似复杂三维地震波传播中的格林函数，并在大洛杉矶地区验证其能以极低计算成本高精度重现0.5 Hz地表速度波场和地震图。
2024-09-09 physics.geo-ph
Rapid Seismic Waveform Modeling and Inversion with Neural Operators
该研究提出利用神经算子大幅加速地震波形建模，通过U型神经算子学习二维弹性波方程的通用解算子，实现比传统方法快近两个数量级的全波形建模，并支持对训练集外参数的准确模拟及基于自动微分的全波形反演。
2023-04-04 physics.geo-ph
Robust elastic full-waveform inversion using an alternating direction method of multipliers with reconstructed wavefields
本研究针对弹性全波形反演问题，采用带重构波场的交替方向乘子法构建迭代算法，利用分块海森矩阵提升更新效率，并通过数值实验验证了算法各组件的性能与鲁棒性。
2024-04-11 cs.NA math.NA physics.geo-ph
Acceleration and Strain-Rate Elastic Wave Equation and its Finite-Difference Solution for Distributed Acoustic Sensing Seismic Simulations
Institute of GeoEnergy Engineering, Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学地球能源工程学院）
该研究针对分布式声学传感地震模拟，引入基于加速度和应变率的公式，类似传统速度-应力框架，通过有限差分模拟验证，此公式能在复杂介质中精确产生应变率波场，无需数据转换或额外计算，更新现有理论框架和工具。
2026-07-13 physics.geo-ph
A Frequency-Domain Beamforming Procedure for Extracting Rayleigh Wave Attenuation Coefficients and Small-Strain Damping Ratio from 2D Ambient Noise Array Measurements
本研究提出一种基于二维环境噪声台阵、结合衰减专用波场转换和频域波束形成的瑞雷波衰减系数提取方法，经数值模拟和现场试验验证，可用于反演小应变阻尼比与剪切波速度剖面。
2024-04-09 physics.geo-ph
On the elastic anatomy of heterogeneous fractures in rock
本研究探讨了岩石裂缝的全场超声表征的可行性。为此，花岗岩的板状试样进行面内，O（10 $^4$ Hz）的激励，同时监测诱导的二维波场的扫描激光多普勒振动计（SLDV）与亚厘米空间分辨率。通过适当的滤波和插值，验证了所观察到的波场符合平面应力近似，并用于：（i）计算样品中的弹性模量图（ii）重建裂缝几何形状;（iii）揭示裂缝的原始（牵引-位移跃变）接触行为，以及（iv）识别其剪切和法向比刚度的剖面。通过使用全场超声波数据，该方法提供了一个清晰的，高分辨率的洞察裂缝的接触行为，预示着深入实验室勘探的裂缝几何形状，孔径，界面属性之间的相互依赖关系，其地震特征。
2017-11-19 physics.geo-ph
High Resolution Seismic Waveform Generation using Denoising Diffusion
提出基于扩散模型的高效可扩展生成模型HighFEM，通过频谱图和自编码器降维，条件化生成频率高达50Hz的高分辨率地震波形，准确再现真实地震动统计量。
2025-10-31 cs.AI cs.LG physics.geo-ph
Enforcing Reciprocity in Operator Learning for Seismic Wave Propagation
Seismological Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, California, U.S.A.（地震实验室，加州理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州，美国）；Division of Engineering and Applied Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, California, U.S.A.（工程与应用科学学院，加州理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州，美国）；Nvidia Corporation, Santa Clara, California, U.S.A.（英伟达公司，圣克拉拉，加利福尼亚州，美国）
本文提出基于变换器的Reciprocity-Enforced Neural Operator，通过强制互易性原则提升物理一致性，实现多源同时处理并加速推理速度。
2026-04-21 cs.LG physics.geo-ph
Phase variance as a seismic quality-control attribute
本文提出相变作为地震质量控制属性，通过圆形统计学分析局部迹集合，自动量化局部相位分散，用于定义有效带宽并支持相位敏感工作流程。
2026-03-05 physics.geo-ph
Physics-Informed Neural Networks for Viscoacoustic Wave Propagation: Forward Modelling, Inversion and Discretization Sensitivity
The University of Tokyo Graduate School of Frontier Sciences（东京大学前沿科学研究生院）；Jiangxi University of Water Resources and Electric Power（江西水利水电学院）
本文提出基于物理的神经网络框架，用于粘弹性波传播的正向建模与参数反演，实现了高分辨率地震建模与反演。
2026-01-22 physics.geo-ph
Nearly constant Q models of the generalized standard linear solid type and the corresponding wave equations
耗散介质地震时域正反演是研究地球介质衰减结构的重要研究课题。常数Q，也称为品质因数的频率无关性，是地震Q反演的常见假设。我们使用一种新的与Q无关的加权函数方法，提出了广义标准线性固体类型的一阶和二阶近常Q耗散模型。这两个新模型分别源于Kolsky模型（近常Q模型）和Kjartansson模型（精确常Q模型），得到了相应的微分形式的波动方程式。即使对于极强的衰减（例如，Q = 5）时，两个新模型的品质因数和相速度在感兴趣的频率范围内接近于Kolsky和Kjartansson模型的品质因子和相速度。这两种新模型的波动方程式包含了一个明确的Q参数，具有简洁的形式。我们提供了一个新的视角，如何建立一个几乎恒定的Q耗散模型，这是有益的时域大尺度波场正反演模拟。这一观点也有助于获得其他具有类似优势的耗散模型。我们还讨论了粘声性以外的扩展和其他相关问题，例如，将两个新模型扩展到粘弹性各向异性。
2021-07-01 physics.comp-ph physics.geo-ph
Numerical analysis of a deep learning formulation of elastic full waveform inversion with high order total variation regularization in different parameterization
我们在深度学习环境中制定了弹性地震全波形反演（FWI）。在我们的公式中，一个递归神经网络的规则，强制执行弹性波传播，与波场投影到测量表面作为合成数据与观测地震资料进行比较。通过自动微分方法，可以在网络内高效地构建具有各种参数化和失配泛函的弹性模型迭代更新梯度。利用该方法，可以计算基于复杂失配的反演。我们调查的影响不同的复杂的失配（基于l2，l1）与高阶全变差（TV）的规定多参数弹性FWI恢复模型内的速度/密度，模量/密度，刚度参数/密度参数化。我们分析了参数串扰。简单和复杂模型的反演结果表明，使用l1范数的高阶TV调节的RNN弹性FWI可以帮助减轻基于梯度的优化方法的串扰问题。
2021-01-22 physics.geo-ph
Efficient scattering approach to seismic full-waveform inversion in anisotropic elastic media with variable density
本文提出一种无矩阵散射方法，利用畸变玻恩迭代和快速傅里叶变换加速Krylov子空间求解，实现各向异性弹性介质中变密度的全波形反演，提高计算效率并准确恢复参数。
2024-02-03 physics.geo-ph
Understanding the Adjoint Method in Seismology: Theory and Implementation in the Time Domain
本文仅基于变分原理重新定义了时间反转伴随波场，澄清了以往伴随方法在处理黏弹性衰减和奇数阶导数项时的数学不一致性，并提出新的走时误差函数，解决了互相关走时测量沿射线路径零敏感度的长期争议。
2024-08-27 physics.geo-ph
Dispersion-Guided Physics-Aware Deep Inverse Operator for Surface Wave Mode Separation
Uppsala University（乌普萨拉大学）
研究旨在解决地震数据中面波模式分离难题，提出物理感知无监督深度学习框架，利用f-v域自适应高斯掩码在时空域分离不同模式分量，通过物理约束学习逆映射，实验证明该框架能实现可靠模式分离及准确反演。
2026-07-15 physics.geo-ph
Deep Neural Helmholtz Operators for 3D Elastic Wave Propagation and Inversion
针对三维弹性波传播与反演计算昂贵的问题，提出频域亥姆霍兹神经算子，内存效率提升40倍，速度比谱元法快两个数量级，并支持自动微分反演，计算时间减少350倍。
2023-11-16 physics.geo-ph
