Inversion de formes d'ondes et apprentissage profond: vers une estimation quantitative des paramètres viscoélastiques de la sous-surface

Inversion de formes dondes et apprentissage profond:与表面粘性参数定量估计相反

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2018-06163
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.19万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2018-01-01 至 2019-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Les infrastructures urbaines, routières et minières sont de véritables piliers de l'économie canadienne. Leur conception, leur construction et leur maintien nécessitent des méthodes précises de caractérisation des propriétés mécaniques des sols et des roches qui les supportent. Les méthodes d'auscultation basées sur la propagation d'ondes mécaniques, ou méthodes sismiques, sont les seules techniques permettant cette estimation de façon non-destructive à grande échelle. En pratique, leur précision et leur fiabilité restent toutefois insuffisantes en raison des trop grandes simplifications physiques sur lesquelles elles se basent. Le présent programme de recherche vise à développer des technologies d'auscultation sismique permettant une estimation robuste des modules élastiques et viscoélastiques des sols et des roches en géotechnique. *** Pour ce faire, nous nous inspirerons de l'inversion de formes d'ondes (IFO). L'IFO se base sur la résolution directe des équations différentielles décrivant un modèle physique complet de la propagation des ondes. Étant développée pour imager des réservoirs pétroliers à plusieurs kilomètres de profondeur, cette technologie est mal adaptée à la caractérisation haute-résolution requise en géotechnique. Nous développerons dans ce programme une formulation de l'IFO spécifique aux applications à haute résolution requérant une estimation quantitative des propriétés mécaniques des solides. L'application de l'IFO nécessite cependant un prétraitement qui est l'apanage d'un personnel hautement qualifié. Ce traitement laborieux est prohibitif pour des usages en géotechnique. Nous oeuvrerons ainsi à son automatisation partielle grâce aux récentes avancées en apprentissage automatique. En utilisant la modélisation numérique pour générer des données d'entrainement, nous utiliserons l'apprentissage par renforcement pour appliquer automatiquement la séquence de traitement des données, tandis que nous utiliserons l'apprentissage profond pour remplacer certaines étapes du traitement.*** Ce programme de recherche aboutira à une technologie d'auscultation des propriétés mécaniques de la sous-surface plus précise et robuste, nécessaire au maintien et à la mise en place d'infrastructures sécuritaires et pérennes. Nous porterons une attention particulière à démontrer son applicabilité dans le cadre de projets géotechniques concrets afin de favoriser son adoption en pratique. Ces travaux sont aussi directement pertinents à plusieurs branches des géosciences, de l'environnement à l'exploration des ressources naturelles, pour lesquelles l'imagerie de la sous-surface a des répercussions humaines et économiques directes. Enfin, ce programme de recherche se veut une preuve de concept de l'utilisation de l'apprentissage automatique en géosciences, qui a le potentiel de décupler la valeur des informations géoscientifiques.
城市基础设施、路线和小型设施是加拿大经济的真正支柱。太阳和岩石机械特性的概念、结构和维护是必要的。机械传播的基础听诊方法或理论方法,是一种永久非破坏性评估技术。在实践中,我们的精确性和不稳定性仍然存在,但在简化身体结构方面仍然存在不足。目前的研究计划是对永久听诊技术的开发者进行研究,以估计土壤技术中的弹性和粘性模块的鲁棒性。 *** Pour ce faire, nous nousspirationrons de l'inversion de formes d'ondes (IFO)。 L'IFO 是直接解决不同方程衍生的完整模型的传播的基础。油库成像仪的开发已超过数千公里,该技术已适应地质技术方面的高级解决方案要求。我们通过制定 IFO 特定应用程序和需要高级解决方案的程序来开发固体机械特性的定量估计。 L'IFO 申请必须是人事高级资格预审。禁止使用岩土技术。我们的所有作品都是自动化学徒中最近取得的进步的一部分。使用一般培训师的数字建模,可以使用培训师自动化应用程序的学徒程序,可以使用深度培训师的培训程序来替换某些培训班。*** Ce 程序 研究有关真空表面机械特性的听诊技术以及精确和坚固、维护所需以及基础设施安全和性能方面的管理。需要特别注意的是,在地质技术项目的具体项目中,儿子的应用特别有利于儿子的收养。该指南涉及地球科学的高级分支、自然资源的环境探索、表面图像以及人类和经济的影响。 Enfin 是地球科学自动学徒利用概念的先行研究项目,旨在提高地球科学信息价值的潜力。

项目成果

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FabienOuellet, Gabriel其他文献

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Inversion de formes d'ondes et apprentissage profond: vers une estimation quantitative des paramètres viscoélastiques de la sous-surface
Inversion de formes dondes et apprentissage profond:与表面粘性参数定量估计相反
  • 批准号:
    RGPIN-2018-06163
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.19万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
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