SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Pasanen M)
 

Sökning: WFRF:(Pasanen M) > Estimation of groun...

Estimation of groundwater storage from seismic data using deep learning

Lahivaara, Timo (författare)
Univ Eastern Finland, Dept Appl Phys, Kuopio, Finland
Malehmir, Alireza, 1977- (författare)
Uppsala universitet,Geofysik
Pasanen, Antti (författare)
Geol Survey Finland, Kuopio, Finland
visa fler...
Karkkainen, Leo (författare)
Nokia Bell Labs, Espoo, Finland;Aalto Univ, Dept Elect Engn & Automat, Espoo, Finland
Huttunen, Janne M. J. (författare)
Nokia Bell Labs, Espoo, Finland
Hesthaven, Jan S. (författare)
Ecole Polytech Fed Lausanne, Computat Math & Simulat Sci, Lausanne, Switzerland
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2019-07-22
2019
Engelska.
Ingår i: Geophysical Prospecting. - : WILEY. - 0016-8025 .- 1365-2478. ; 67:8, s. 2115-2126
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Convolutional neural networks can provide a potential framework to characterize groundwater storage from seismic data. Estimation of key components, such as the amount of groundwater stored in an aquifer and delineate water table level, from active-source seismic data are performed in this study. The data to train, validate and test the neural networks are obtained by solving wave propagation in a coupled poroviscoelastic-elastic media. A discontinuous Galerkin method is applied to model wave propagation, whereas a deep convolutional neural network is used for the parameter estimation problem. In the numerical experiment, the primary unknowns estimated are the amount of stored groundwater and water table level, while the remaining parameters, assumed to be of less of interest, are marginalized in the convolutional neural network-based solution. Results, obtained through synthetic data, illustrate the potential of deep learning methods to extract additional aquifer information from seismic data, which otherwise would be impossible based on a set of reflection seismic sections or velocity tomograms.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Geofysik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences -- Geophysics (hsv//eng)

Nyckelord

Modelling
Wave
Monitoring
Inverse problem

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy