Metodi avanzati di inversione e fusione congiunta di dati multifisici

Titolo originale:

Advanced Methods of Joint Inversion and Fusion of Multiphysics Data

Contenuto del libro:

Diversi metodi fisici o geofisici forniscono informazioni sulle proprietà fisiche distintive degli oggetti, ad esempio formazioni rocciose e mineralizzazioni. In molti casi, queste informazioni sono reciprocamente complementari, il che le rende naturali da considerare in un'inversione congiunta dei dati multifisici. L'inversione dei dati osservati per un particolare esperimento è soggetta a una notevole incertezza e ambiguità. Un approccio produttivo per ridurre l'incertezza è l'inversione congiunta di diversi tipi di dati. La non unicità può essere ridotta anche incorporando informazioni aggiuntive derivate dalla conoscenza a priori disponibile sull'obiettivo per ridurre lo spazio di ricerca della soluzione. Queste informazioni aggiuntive possono essere incorporate sotto forma di inversione congiunta di dati multifisici.

I metodi di inversione congiunta generalmente consolidati, tuttavia, sono inadeguati per incorporare la tipica complessità fisica o geologica. Ad esempio, le correlazioni analitiche, empiriche o statistiche tra diverse proprietà fisiche possono esistere solo per una parte del modello e la loro forma specifica può essere sconosciuta. Le caratteristiche o le strutture presenti nei dati di un metodo fisico possono non essere presenti nei dati generati da un altro metodo fisico o non essere ugualmente risolvibili.

Questo libro presenta e illustra diversi approcci avanzati e nuovi all'inversione congiunta e alla fusione dei dati, che non richiedono la conoscenza a priori di specifiche relazioni empiriche o statistiche tra i diversi parametri del modello o i loro attributi. Questi approcci includono, tra gli altri, i seguenti metodi innovativi: 1) il metodo Gramian, che impone la correlazione tra i diversi parametri; 2) gli stabilizzatori funzionali congiunti di variazione totale o di focalizzazione congiunta, ad esempio i vincoli di supporto minimo e di supporto minimo del gradiente; 3) la fusione dei dati che impiega uno stabilizzatore congiunto di entropia minima, che produce la soluzione multifisica più semplice che si adatta ai dati multimodali. Inoltre, il libro descrive i principi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) nella risoluzione di problemi inversi multifisici. Il libro presenta in dettaglio sia i principi matematici di questi approcci avanzati all'inversione congiunta di dati multifisici sia casi di successo di studi geofisici su scala regionale e su scala di giacimento per illustrarne i vantaggi indicati.