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吉哈内·贝尔哈德;托马斯·罗马利;亚历山大·盖斯特;诺贝尔，马克;布鲁诺·菲格利乌齐

贝叶斯地震层析成像的新参数化。 （英语） Zbl 1407.86021号

反向探测。 34，第6号，文章ID 065007，33 p.（2018）.
总结：在本研究中，我们采用贝叶斯方法从初至传播时间估计地震速度。与线性化方法相比，贝叶斯方法的优点是能够正确量化与解决方案相关的不确定性。然而，这种方法仍然相当昂贵，用于采样后验分布的马尔可夫链蒙特卡罗算法只有在参数数量保持合理的情况下才有效。因此，高效实现贝叶斯方法的第一步是正确地参数化模型以降低其维数。在本文中，我们引入了新的简约参数化，使我们能够准确地再现波速场和相关的不确定性。我们提出的第一个参数模型使用随机Johnson-Mehl细分，这是Voronoi细分的推广。与Voronoi模型相比，Johnson-Mehl模型的主要区别在于生成的细胞的形状更一般。Voronoi镶嵌的单元实际上是凸多面体，而Johnson-Mehl镶嵌模型产生的单元的边界是双曲线的一部分，不一定是凸的，因此允许更多种形状。与Voronoi模型相比，我们证明了效率的提高和更好的收敛性。第二个参数化使用高斯核作为基函数。其目的是提供一种再现地震速度场局部变化的方法。我们首先用包含两个小异常的合成速度模型来说明层析成像结果。然后，我们将我们的方法应用于更先进、更现实的合成模型，作为石油行业的基准。最后，我们给出了一个例子，其中高斯核的性能优于Voronoi和Johnson-Mehl模型。层析成像结果表明，我们的算法能够使用较少的参数准确地映射速度非均匀性。

引用于三文件

MSC公司：

86A32型 地理统计学
2015年1月62日 贝叶斯推断
62立方米 空间过程推断
86甲15 地震学（包括海啸建模）、地震
86A22型 地球物理学中的反问题

关键词：

地震层析成像;贝叶斯主义者;参数化;随机细分;RJ-MCM公司;Johnson-Mehl细分
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\textit{J.Belhadj}等人，《反问题》。34，第6号，文章ID 065007，33 p.（2018；Zbl 1407.86021）
全文： 内政部

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