Geri Dön

Dalga formu ters çözümünde başlangıç modelinin genelleştirilmiş regresyon sinir ağlarıyla belirlenmesi

Determining of the initial model for waveform inversion with generalized regression neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 895905
  2. Yazar: DOĞUKAN DURDAĞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN PEKŞEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Akustik dalga formu ters çözümü, yeraltı hız modellerini oluşturmak için yaygın olarak kullanımı öne çıkan bir yöntemdir. Ters çözüm işleminde türev yöntemleri kullanıldığından akustik dalga formu ters çözümü yönteminin yerel minimumlarda sıkışıp kalma eğilimi vardır. Bu problemin üstesinden gelmek için başlangıç noktası olarak global minimuma yakın bir başlangıç hız modeli kullanılmalıdır. Böyle bir başlangıç modeli oluşturmak için yapay sinir ağları kullanılabilir. Bu çalışmada, bu problemin üstesinden gelmek için genelleştirilmiş regresyon sinir ağları yaklaşımı uygulandı. Marmousi ve SEAM verilerini kullanarak yapılan testlerde, daha kötü olan başlangıç modeli sonuçlarına kıyasla genelleştirilmiş regresyon sinir ağlarıyla kestirilen başlangıç modeli oldukça iyi sonuçlar sağladı. Ayrıca en uygun sonuçları aramak için gereken yineleme sayısı da önemli ölçüde azaldı. Genelleştirilmiş regresyon sinir ağlarıyla başlangıç modelini belirleme sayesinde yineleme sayısının azalması aynı zamanda hesaplama süresini önemli ölçüde azalttı ve modelin yerel minimumlara takılma olasılığı düşürdü. Akustik dalga formu ters çözümü, genelleştirilmiş regresyon sinir ağları tarafından üretilen başlangıç hız modeli kullanıldığında ayrıntılı bir hız modeli sağlayabilmektedir.

Özet (Çeviri)

Acoustic waveform inversion is a featured method extensively used to obtain velocity models of the subsurface. The acoustic waveform inversion approximation based on derivative method has some limitation of being trapped in local minima. To overcome this problem, an initial velocity model in the vicinity of the global minimum should be used as a starting point. Artificial neural networks can be used to build such an initial model. In this study, generalized regression neural networks approach was applied to overcome the problem. The tests using the Marmousi and SEAM data, the initial model estimated with generalized regression neural network provided significantly better results compared to the results obtained with worse initial model. In addition, the number of iterations required to search for optimum results was significantly reduced. The reduction in the number of iterations thanks to determining an initial model with generalized regression neural networks also significantly reduced the computational time and reduced the probability of the model getting stuck in local minima. The acoustic waveform inversion can yield a detailed velocity model when using the initial velocity model produced by general regression neural networks.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    126640

    Erzincan havzası 3-D hız yapısının yerel deprem tomografisi ile belirlenmesi

    Determination of 3-D velocity structure of the Erzincan basin by local earthquake tomography

    BÜLENT KAYPAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK EYİDOĞAN

  2. Tez No

    637562

    Crustal properties in Western Anatolia and Aegean sea revealed by joint inversion of p-receiver functions and P-wave polarisations

    Batı Anadolu ve Ege denizinin kabuk yapısının p dalgası alıcı fonksiyonları ve polarize P dalgalarının birlikte ters çözümü ile incelenmesi

    GÜNİZ BÜŞRA YALÇIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNA EKEN

  3. Tez No

    126710

    Time and frequency domain numerical modeling for ground wave propagation

    Yer dalgası yayılımının zaman ve frekans domeninde modellenmesi

    FUNDA AKLEMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN TOPUZ

  4. Tez No

    438157

    Direct and inverse electromagnetic scattering problems in spherically layered media

    Küresel tabakalı cisimlere ilişkin düz ve ters saçılma problemleri

    EGEMEN BİLGİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ YAPAR

  5. Tez No

    126631

    Farklı dinamik gerilme genlikleri altında ince daneli zeminlerin gerilme şekil değiştirme ve mukavemet davranışları

    Stress strain and strength behavior of fine grained soils under different dynamic stress amplitudes

    DERVİŞ VOLKAN OKUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİLLA M. ANSAL

Geri Dön