Agerkvist, Finn T.

Brunskog, Jonas

Oh, Geok Lian

Sze Kim, Pang

Denne ph.d.-projekt undersøger brugen af seismiske teknologier til at detektere underjordiske anlæg, ved at bruge en seismisk kilde, såsom en forhammer, til at generere seismiske bølger gennem jorden, som opfanges af en et antal seismiske sensorer på jordoverfladen, og registreres digitalt. Metoden er meget lig de teknikker, der anvendes til seismologisk efterforskning, hvor eksplosioner eller vibrations bølge-fronter genereret på reflekteres og spredes af strukturer i jorden, dette giver mulighed for at bestemme jordens elastiske materialeegenskaber såsom elastiske bølge hastigheder og jordmassefylder. I en af disse metoder omformuleres problemet i et inverst problem at løse for det ukendte materiale parametre. Modeller for de seismiske signaler, der anvendes i litteraturen omfatter både strålegangsmetoder som kun betragter de første modtagelser af de reflekterede kompression P-bølger fra undergrunden, og 3D elastiske bølge modeller, der medtager alle komponenter i de seismiske bølger. Strålegangsmodelformuleringen er lineær, mens den fuld 3D elastiske bølgemodel fører til et ikke-lineært inverst problem. I dette ph.d.-studie undersøges begge aspekter, det lineære og ikkelineære inverse problem at finde placeringen af en underjordisk tunnel. En praktisk begrænsning af geofysiske inversion problemer er den høje dimension af det ukendte parameterrum, såsom de elastiske bølgehastigheder, jorddensitetsværdier af det diskretiserede jordmedium, hvilket fører til tidskrævende beregninger og ustabilitet i inversionsprocessen. Desuden er inverse geofysiske problemer generelt dårligt stillet på grund af manglende nøjagtigheder i udbredelsesmodellen. Bayesianske inversion metoder tillader inkorporering af a priori information om parametrene og deres sandsynlighedsfordelingsfunktion, og giver også mulighed for inkludere af teoretiske fejl. Dette gør det muligt at anvende inverse metoder på praktiske geofysiske problemer.I dette ph.d.-studie undersøges Bayesianske inversion metode til tunnel lokaliserings problemet. En matematisk formulering beregnet på at løse det specifikke tunnel lokalisering problem er defineret i ph.d.-studiet. På dette grundlag har to optimeringsalgoritmer, nemlig Monte Carlo Metropolis Hasting og ’Simuleret nedkøling’ blevet undersøgt, og der foreslås et ny algoritme med et reduceret antal dimensioner af jordens elastiske materialeparametre. Desuden er de lineære strålegangs- og ulineær 3D elastiske bølgemodeller blevet undersøgt ved hjælp af Bayesian inversion algoritmer og konventionelle kilde lokalisering algoritmer, som beamforming. Derudover er en eksperimentel validering de inverse metoderne udført via af seismiske målinger på en underjordisk tunnel hvor et antal geofoner opsat på jordoverfladen og en seismisk kilde placeret på jordoverfalden.Eksemplerne viser med feltdata inversion til lokalisering er mest fordelagtigt, når fremad model fuldstændigt beskrive alle de elastiske bølgekomponenter som det er tilfældet i FDTD 3D elastiske model. Simuleringen resultater af inversion af tæthedsværdier jord viser, at både den globale optimering metode, dvs Monte Carlo Metropolis Hasting algoritme og Simuleret nedkøling, er i stand til at give rimeligt gode skøn, som er enige med undersøgelserne i litteratur, der fokuserer kun på geo -inversion af elastisk medium. Resultaterne af Monte Carlo Metropolis Hasting inversion at løse kilden lokalisering problem, nemlig, vendes til kilden dybde og kilde rækkevidde, viser store udsving i omfanget og dybden prøver genereret, selvom Point Kort estimater stammer fra 5000 løber af Metropolis Hasting metoden er relativt tæt på den sande values.The resultaterne af Simuleret nedkøling ved hjælp af et indledende gæt som MAP estimat beregnet ud fra et lille antal kørsler af Monte Carlo Metropolis Hasting algoritme (i simuleringen, bruger vi 50 kørsler), er i stand til at forbedre nøjagtigheden af omfanget og dybden estimat af kilden. Feltet resultaterne af den fælles inversion af væsentlige elastiske parametre og tunnel placering viser en aftale med de simulerede resultater. PDF kurver af rækkevidde og dybde stammer fra Monte Carlo Metropolis Hasting prøverne viser multimodal fordeling adfærd, hvilket gjorde den gennemsnitlige estimat ikke et egnet parameter til behandling af de Monte Carlo prøver. Kortet skøn udledt fra både Monte Carlo Metropolis Hasting og Simuleret nedkøling metoder dog passer godt mod placeringen af den underjordiske tunnel. Disse resultater afspejler, at det punkt MAP skøn efter aftale med simuleringen resultater, giver en mere nøjagtig gengivelse af de geografiske parametre udviser multimodal fordeling adfærd.This PhD study examines the use of seismic technology for the problem of detecting underground facilities, whereby a seismic source such as a sledgehammer is used to generate seismic waves through the ground, sensed by an array of seismic sensors on the ground surface, and recorded by the digital device. The concept is similar to the techniques used in exploration seismology, in which explosions (that occur at or below the surface) or vibration wave-fronts generated at the surface reflect and refract off structures at the ground depth, so as to generate the ground profile of the elastic material properties such as the elastic wave speeds and soil densities. One processing method is casting the estimation problem into an inverse problem to solve for the unknown material parameters. The forward model for the seismic signals used in the literatures include ray tracing methods that consider only the first arrivals of the reflected compressional P-waves from the subsurface structures, or 3D elastic wave models that model all the seismic wave components. The ray tracing forward model formulation is linear, whereas the full 3D elastic wave model leads to a nonlinear inversion problem.In this PhD study, both the linear and nonlinear inverse problems are investigated, in order to solve the problem to locate the position of an underground tunnel. One practical limitation of geophysics inversion problem is the high dimension of the unknown parameter space, such as the elastic wave speeds, soil density values of the discretized ground medium, which leads to time-consuming computations and instability behaviour of the inversion process. In addition, the geophysics inverse problem is generally ill-posed due to non-exact forward model that introduces errors. The Bayesian inversion method through the probability density function permits the incorporation of a priori information about the parameters, and also allow for incorporation of theoretical errors. This opens up the possibilities of application of inverse paradigm in the real-world geophysics inversion problems.In this PhD study, the Bayesian inversion paradigm for the tunnel localization problem was investigated. A formulation of the mathematical framework of the inverse problem to solve the specific tunnel localization problem defined in the PhD study has been proposed. On this basis, two optimization algorithms, namely the Monte Carlo Metropolis Hasting and Simulated Annealing have been studied, and a new reduced modelling scheme to reduce the dimension of the ground material elastic parameter space has been proposed. Also, the linear ray tracing and nonlinear 3D elastic wave models have been examined using the Bayesian inversion algorithms and conventional source localization beamforming algorithms. Additionally, an experiment validation of the inversion framework is performed through conducting seismic measurements at an underground tunnel site using an array of geophones deployed on the ground surface and using a surface seismic source.The examples show with the field data, inversion for localization is most advantageous when the forward model completely describe all the elastic wave components as is the case of the FDTD 3D elastic model. The simulation results of the inversion of the soil density values show that both the global optimization method, i.e., Monte Carlo Metropolis Hasting algorithm and Simulated Annealing, are able to provide fairly good estimates which agree with the investigations in the literatures that focus only on geo-inversion of the elastic medium. The results of Monte Carlo Metropolis Hasting inversion to solve the source localization problem, i.e., invert for source depth and source range, display large fluctuations in the range and depth samples generated. However the point MAP estimates derived from 5000 runs of the Metropolis Hasting method are relatively close to the true values. The results of the Simulated Annealing using an initial guess as the MAP estimate calculated from a small number of runs of the Monte Carlo Metropolis Hasting algorithm (in the simulation, we use 50 runs), is able to improve the accuracy of the range and depth estimate of the source. The field results of the joint inversion of material elastic parameters and tunnel location show an agreement with the simulated results. The PDF curves of range and depth derived from Monte Carlo Metropolis Hasting samples shows multi-modal distribution behaviour, which made the mean estimate not a suitable parameter for processing the Monte Carlo samples. The MAP estimates derived from both the Monte Carlo Metropolis Hasting and Simulated Annealing methods however match well against the location of the underground tunnel. These results reflect that the point MAP estimate, in agreement with the simulation results, provides a more accurate representation for the location parameters exhibiting multi-modal distribution behaviour

Online Research Database In Technology

Model Based Beamforming and Bayesian Inversion Signal Processing Methods for Seismic Localization of Underground Source

http://orbit.dtu.dk/ws/files/103384150/PhDThesis_Geok_Lian..PDF

Model Based Beamforming and Bayesian Inversion Signal Processing Methods for Seismic Localization of Underground Source

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology