This dissertation presents a study on velocity modeling using ocean-bottom seismometer data (OBS) collected in 2004 and 2006 on the western Scotian slope. Gas hydrate and free gas concentrations and their distribution along the Scotian margin were derived based on the velocity results modeled with two different OBS data sets. A strong velocity increase (140-300 m/s) associated with gas hydrate was modeled for a depth of 220 m below seafloor (bsf). At the base of that high velocity zone (330 mbsf) the velocity decreases with 50-130 m/s. This depth is associated with the depth of the bottom-simulating reflector (BSR) observed in previous 2-D seismic reflection data. The gas hydrate concentrations (2-18 %) based on these velocities were calculated with an effective medium model. The velocity modeling shows that a sparser OBS spacing (~ 1 km) reveals more velocity uncertainties and smaller velocity contrasts than a denser (100 m) spaced OBS array. The results of the travel-time inverse modeling are applied in a waveform inverse modeling with OBS data in the second part of the thesis. The modeling tests were performed to obtain information on OBS instrument spacings necessary to detect low-concentration gas hydrate occurrences. The model runs show that an increase in instrument spacing leads to an increasing loss of model smoothness. However, large instrument spacings (>500 m) are beneficial for covering a wide target region with only using a few instruments, but decreasing the lateral resolution limits of the subsurface targets. In general half of the instrument spacing defines the lower boundary for the lateral width of the target structure. Waveform modeling with the 2006 OBS data has shown that low frequencies (<8 Hz) in the source spectrum are necessary to recover the background velocity of the model. The starting model derived from travel-time inversion of the 2006 data is not close enough to the true model. Thus the first-arrival waveforms do not match within half a cycle. Modeling with a starting frequency of 8 Hz and and applying data with a low signal-to-noise ratio (1.25) introduces artifacts into the final model result without updating the velocity. / Graduate

Drilled shafts are deep foundation elements created by excavating cylindrical shafts into the ground and filling them with concrete. Given the types of structures they support, failure to meet their performance criteria can jeopardize public safety and cause severe financial losses. Consequently, quality control measures are warranted to ensure these foundations meet design specifications, particularly with respect to their structural integrity and geotechnical capacity. Due to their inaccessibility, non-destructive testing (NDT) techniques have received much attention for drilled shaft quality control. However, there are limitations in the NDT tools currently used for structural integrity testing. Moreover, there is no current NDT tool to evaluate conditions underlying drilled shaft excavations and aid in verifying geotechnical capacity. The main objective of this research is to examine the development of new NDT methodologies to address some of the limitations in the inspection of drilled shaft structural integrity and geotechnical conditions underlying their excavations. The use of stress waves in large laboratory models is first examined to evaluate the performance of ray-based techniques for detecting anomalies. The study then continues to investigate the improvements offered by using a full waveform inversion (FWI) approach to analyze the stress wave data. A hybrid, multi-scale FWI workflow is recommended to increase the chance of the convergence of the inversion algorithms. Additionally, the benefits of a multi-parameter FWI are discussed. Since FWI is computationally expensive, a sequential optimal experimental design (SOED) analysis is proposed to determine the optimal hardware configurations for each application. The resulting benefit-cost curves from this analysis allow for designing an NDT survey that matches the available resources for the project. / Civil Engineering

We are concerned with the high-fidelity subsurface imaging of the soil, which commonly arises in geotechnical site characterization and geophysical explorations. Specifically, we attempt to image the spatial distribution of the Lame parameters in semi-infinite, three-dimensional, arbitrarily heterogeneous formations, using surficial measurements of the soil's response to probing elastic waves. We use the complete waveforms of the medium's response to drive the inverse problem. Specifically, we use a partial-differential-equation (PDE)-constrained optimization approach, directly in the time-domain, to minimize the misfit between the observed response of the medium at select measurement locations, and a computed response corresponding to a trial distribution of the Lame parameters. We discuss strategies that lend algorithmic robustness to the proposed inversion schemes. To limit the computational domain to the size of interest, we employ perfectly-matched-layers (PMLs). The PML is a buffer zone that surrounds the domain of interest, and enforces the decay of outgoing waves. In order to resolve the forward problem, we present a hybrid finite element approach, where a displacement-stress formulation for the PML is coupled to a standard displacement-only formulation for the interior domain, thus leading to a computationally cost-efficient scheme. We discuss several time-integration schemes, including an explicit Runge-Kutta scheme, which is well-suited for large-scale problems on parallel computers. We report numerical results demonstrating stability and efficacy of the forward wave solver, and also provide examples attesting to the successful reconstruction of the two Lame parameters for both smooth and sharp profiles, using synthetic records. We also report the details of two field experiments, whose records we subsequently used to drive the developed inversion algorithms in order to characterize the sites where the field experiments took place. We contrast the full-waveform-based inverted site profile against a profile obtained using the Spectral-Analysis-of-Surface-Waves (SASW) method, in an attempt to compare our methodology against a widely used concurrent inversion approach. We also compare the inverted profiles, at select locations, with the results of independently performed, invasive, Cone Penetrometer Tests (CPTs). Overall, whether exercised by synthetic or by physical data, the full-waveform inversion method we discuss herein appears quite promising for the robust subsurface imaging of near-surface deposits in support of geotechnical site characterization investigations.

L'inversion des formes d'onde (full waveform inversion, FWI) a suscité un intérêt dans le monde entier pour sa capacité à estimer de manière précise et détaillée les propriétés physiques du sous-sol. La FWI est généralement formulée sous la forme d'un problème d'ajustement des données par moindres carrés et résolus par une approche linéarisée utilisant des méthodes d'optimisation locales. Cependant, la FWI est bien connue de souffrir du problème de saut de phase rendant les résultats fortement dépendant de la qualité des modèles initiaux. L'inversion des formes d'ondes des arrivées réfléchies (reflection waveform inversion, RWI) a récemment été proposée pour atténuer ce problème en supposant une séparation d'échelle entre le modèle de vitesse lisse et le modèle de réflectivité à haut nombre d'onde. La formulation de RWI considère explicitement les ondes réfléchies afin d'extraire de ces ondes une information sur les variations lisses de vitesse des zones profondes. Cependant, la méthode néglige les ondes transmises qui contraignant les informations lisses de vitesse en proche surface.Dans cette thèse, une étude de la sensibilité en nombre d'ondes des méthodes de FWI et RWI a d'abord été revisitée dans le cadre de la tomographie en diffraction et des décompositions orthogonales. A partir de cette analyse, je propose une nouvelle méthode, à savoir l'inversion jointe des formes d'ondes transmises et réfléchies (joint full waveform inversion, JFWI). La méthode propose une formulation unifiée pour combiner la FWI des transmissions et la RWI pour les réflexions, donnant naturellement une sensibilité commune aux petits nombres d'onde venant des arrivées grand-angle et réfléchies. Les composantes à hauts nombres d'onde sont naturellement atténuées par la formulation. Pour satisfaire l'hypothèse de séparation d'échelle, j'utilise une paramétrisation du sous-sol basée sur la vitesse des ondes de compression et l'impédance acoustique. La complexité temporelle de cette approche est le double de la méthode de FWI classique et la requête mémoire reste la même.Une procédure d'inversion est ensuite proposée, permettant d'estimer alternativement le modèle de la vitesse du sous-sol par JFWI et l'impédance inversion de formes d'ondes réfléchies. Un exemple synthétique réaliste du modèle de Valhall est d'abord utilisé avec des données de streamer et à partir d'un modèle initial très lisse. Dans ce cadre, alors que la FWI converge vers un minimum local, la JFWI réussit à reconstruire un modèle de vitesse lisse de bonne qualité. La prise en compte des ondes tournante par la JFWI montre un fort intérêt pour la qualité de reconstruction superficielle, comparée à la méthode RWI seule. Cela se traduit ensuite par une reconstruction améliorée en profondeur. Le modèle de vitesse lisse construit par JFWI peut ensuite être considéré comme modèle initial pour la FWI classique, afin d'injecter le contenu en haut nombres d'onde tout en évitant le problème de saut de phase.Les avantages et limites de l'approche de JFWI sont ensuite étudiés dans une application sur données réelles, venant d'un profil 2D de données de fond de mer (OBC) recoupant un nuage de gaz au dessus d'un réservoir. Plusieurs modèles initiaux et stratégies d'inversion sont testés afin de minimiser le problème de saut de phase, tout en construisant des modèles de sous-sol avec une résolution suffisante. Sous réserve de mettre en œuvre des stratégies limitant le problème de saut de phase, la JFWI montre qu'elle peut produire un modèle de vitesse acceptable, injectant les bas nombres d'onde dans le modèle de vitesse. L'amélioration de l'éclairage en angles de diffraction fournie par des acquisitions 3D devrait permettre de pouvoir commencer l'inversion par JFWI à partir de modèle encore moins bien définis. / Full waveform inversion (FWI) has attracted worldwide interest for its capacity to estimate the physical properties of the subsurface in details. It is often formulated as a least-squares data-fitting procedure and routinely solved by linearized optimization methods. However, FWI is well known to suffer from cycle skipping problem making the final estimations strongly depend on the user-defined initial models. Reflection waveform inversion (RWI) is recently proposed to mitigate such cycle skipping problem by assuming a scale separation between the background velocity and high-wavenumber reflectivity. It explicitly considers reflected waves such that large-wavelength variations of deep zones can be extracted at the early stage of inversion. Yet, the large-wavelength information of the near surface carried by transmitted waves is neglected.In this thesis, the sensitivity of FWI and RWI to subsurface wavenumbers is revisited in the frame of diffraction tomography and orthogonal decompositions. Based on this analysis, I propose a new method, namely joint full waveform inversion (JFWI), which combines the transmission-oriented FWI and RWI in a unified formulation for a joint sensitivity to low wavenumbers from wide-angle arrivals and short-spread reflections. High-wavenumber components are naturally attenuated during the computation of model updates. To meet the scale separation assumption, I also use a subsurface parameterization based on compressional velocity and acoustic impedance. The temporal complexity of this approach is twice of FWI and the memory requirement is the same.An integrated workflow is then proposed to build the subsurface velocity and impedance models in an alternate way by JFWI and waveform inversion of the reflection data, respectively. In the synthetic example, JFWI is applied to a streamer seismic data set computed in the synthetic Valhall model, the large-wavelength characteristics of which are missing in the initial 1D model. While FWI converges to a local minimum, JFWI succeeds in building a reliable velocity macromodel. Compared with RWI, the involvement of diving waves in JFWI improves the reconstruction of shallow velocities, which translates into an improved imaging at greater depths. The smooth velocity model built by JFWI can be subsequently taken as the initial model for conventional FWI to inject high-wavenumber content without obvious cycle skipping problems.The main promises and limitations of the approach are also reviewed in the real-data application on the 2D OBC profile cross-cutting gas cloud.Several initial models and offset-driven strategies are tested with the aim to manage cycle skipping while building subsurface models with sufficient resolution. JFWI can produce an acceptable velocity model provided that the cycle skipping problem is mitigated and sufficient low-wavenumber content is recovered at the early stage of inversion. Improved scattering-angle illumination provided by 3D acquisitions would allow me to start from cruder initial models.

Le radar géologique est une méthode d'investigation géophysique basée sur la propagation d'ondes électromagnétiques dans le sous-sol. Avec des fréquences allant de 5 MHz à quelques GHz et une forte sensibilité aux propriétés électriques, le géoradar fournit des images de réflectivité dans des contextes et à des échelles très variés : génie civil, géologie, hydrogéologie, glaciologie, archéologie. Cependant, dans certains cas, la compréhension fine des processus étudiés dans la subsurface nécessite une quantification des paramètres physiques du sous-sol. Dans ce but, l'inversion des formes d'ondes complètes, méthode initialement développée pour l'exploration sismique qui exploite l'ensemble des signaux enregistrés, pourrait s'avérer efficace. Dans cette thèse, je propose ainsi des développements méthodologiques par une approche d'inversion multiparamètres (permittivité diélectrique et conductivité), pour des configurations en transmission, en deux dimensions.Ces développements sont ensuite appliqués à un jeu de données réelles acquises entre forages.Dans une première partie, je présente tout d'abord la méthode numérique utilisée pour modéliser la propagation des ondes électromagnétiques dans un milieu 2D hétérogène, élément indispensable pour mener à bien le processus d'imagerie. Ensuite, j’introduis puis étudie le potentiel des méthodes d’optimisation locale standards (gradient conjugué non linéaire, l-BFGS, Newton tronqué dans ses versions Gauss-Newton et Exact-Newton) pour découpler la permittivité diélectrique et la conductivité électrique. Je montre notamment qu’un découplage effectif n’est possible qu’avec un modèle initial suffisamment précis et la méthode la plus sophistiquée (Newton tronqué). Comme dans le cas général, ce modèle initial n’est pas disponible, il s’avère nécessaire d'introduire un facteur d'échelle qui répartit le poids relatif de chaque classe de paramètres dans l'inversion. Dans un milieu réaliste avec une acquisition entre puits, je montre que les différentes méthodes d'optimisation donnent des résultats similaires en matière de découplage de paramètres. C'est finalement la méthode l-BFGS qui est retenue pour l'application aux données réelles, en raison de coûts de calcul plus faibles.Dans une deuxième partie, j'applique cette méthodologie à des données réelles acquises entre deux forages localisés dans des formations carbonatées, à Rustrel (France, 84). Cette inversion est réalisée en parallèle d'une approche synthétique à l'aide d'un modèle représentatif du site étudié et des configurations d'acquisition similaires. Ceci permet de pouvoir comprendre, contrôler et valider les observations et conclusions obtenues sur les données réelles. Cette démarche montre que la reconstruction de la permittivité est très robuste. A contrario, l'estimation de la conductivité souffre de deux couplages majeurs, avec la permittivité diélectrique, d'une part, et avec l'amplitude de la source estimée, d'autre part. Les résultats obtenus sont confrontés avec succès à des données indépendantes (géophysique depuis la surface, analyse sur échantillons de roche), et permet de bénéficier d'une image haute-résolution des formations géologiques. Enfin, une analyse 3D confirme que les structures 3D à fort contraste de propriétés, telles que la galerie enfouie sur notre site, nécessiteraient une approche de modélisation 3D, notamment pour mieux expliquer les amplitudes observées. / Ground Penetrating Radar (GPR) is a geophysical investigation method based on electromagnetic waves propagation in the underground. With frequencies ranging from 5 MHz to a few GHz and a high sensitivity to electrical properties, GPR provides reflectivity images in a wide variety of contexts and scales: civil engineering, geology, hydrogeology, glaciology, archeology. However, in some cases, a better understanding of some subsurface processes requires a quantification of the physical parameters of the subsoil. For this purpose, inversion of full waveforms, a method initially developed for seismic exploration that exploits all the recorded signals, could prove effective. In this thesis, I propose methodological developments using a multiparameter inversion approach (dielectric permittivity and conductivity), for two-dimensional transmission configurations. These developments are then applied to a real data set acquired between boreholes.In a first part, I present the numerical method used to model the propagation of electromagnetic waves in a heterogeneous 2D environment, a much-needed element to carry out the process of imaging. Then, I introduce and study the potential of standard local optimization methods (nonlinear conjugate gradient, l-BFGS, Newton truncated in its Gauss-Newton and Exact-Newton versions) to fight the trade-off effects related to the dielectric permittivity and to the electrical conductivity. In particular, I show that effective decoupling is possible only with a sufficiently accurate initial model and the most sophisticated method (truncated Newton). As in the general case, this initial model is not available, it is necessary to introduce a scaling factor which distributes the relative weight of each parameter class in the inversion. In a realistic medium and for a cross-hole acquisition configuration, I show that the different optimization methods give similar results in terms of parameters decoupling. It is eventually the l-BFGS method that is used for the application to the real data, because of lower computation costs.In a second part, I applied the developed Full waveform inversion methodology to a set of real data acquired between two boreholes located in carbonate formations, in Rustrel (France, 84). This inversion is carried out together with a synthetic approach using a model representative of the studied site and with a similar acquisition configuration. This approach enables us to monitor and validate the observations and conclusions derived from data inversion. It shows that reconstruction of dielectrical permittivity is very robust. Conversely, conductivity estimation suffers from two major couplings: the permittivity and the amplitude of the estimated source. The derived results are successfully compared with independent data (surface geophysics and rock analysis on plugs) and provides a high resolution image of the geological formation. On the other hand, a 3D analysis confirms that 3D structures presenting high properties contrasts, such as the buried gallery present in our site, would require a 3D approach, notably to better explain the observed amplitudes.

We discuss a full-waveform based material profile reconstruction in two-dimensional heterogeneous semi-infinite domains. In particular, we try to image the spatial variation of shear moduli/wave velocities, directly in the time-domain, from scant surficial measurements of the domain's response to prescribed dynamic excitation. In addition, in one-dimensional media, we try to image the spatial variability of elastic and attenuation properties simultaneously. To deal with the semi-infinite extent of the physical domains, we introduce truncation boundaries, and adopt perfectly-matched-layers (PMLs) as the boundary wave absorbers. Within this framework we develop a new mixed displacement-stress (or stress memory) finite element formulation based on unsplit-field PMLs for transient scalar wave simulations in heterogeneous semi-infinite domains. We use, as is typically done, complex-coordinate stretching transformations in the frequency-domain, and recover the governing PDEs in the time-domain through the inverse Fourier transform. Upon spatial discretization, the resulting equations lead to a mixed semi-discrete form, where both displacements and stresses (or stress histories/memories) are treated as independent unknowns. We propose approximant pairs, which numerically, are shown to be stable. The resulting mixed finite element scheme is relatively simple and straightforward to implement, when compared against split-field PML techniques. It also bypasses the need for complicated time integration schemes that arise when recent displacement-based formulations are used. We report numerical results for 1D and 2D scalar wave propagation in semi-infinite domains truncated by PMLs. We also conduct parametric studies and report on the effect the various PML parameter choices have on the simulation error. To tackle the inversion, we adopt a PDE-constrained optimization approach, that formally leads to a classic KKT (Karush-Kuhn-Tucker) system comprising an initial-value state, a final-value adjoint, and a time-invariant control problem. We iteratively update the velocity profile by solving the KKT system via a reduced space approach. To narrow the feasibility space and alleviate the inherent solution multiplicity of the inverse problem, Tikhonov and Total Variation (TV) regularization schemes are used, endowed with a regularization factor continuation algorithm. We use a source frequency continuation scheme to make successive iterates remain within the basin of attraction of the global minimum. We also limit the total observation time to optimally account for the domain's heterogeneity during inversion iterations. We report on both one- and two-dimensional examples, including the Marmousi benchmark problem, that lead efficiently to the reconstruction of heterogeneous profiles involving both horizontal and inclined layers, as well as of inclusions within layered systems. / text

Actuellement, le principal obstacle à la mise en œuvre de la FWI élastique en trois dimensions sur des cas d'étude réalistes réside dans le coût de calcul associé aux taches de modélisation sismique. Pour surmonter cette difficulté, je propose deux contributions. Tout d'abord, je propose de calculer le gradient de la fonctionnelle avec la méthode de l'état adjoint à partir d'une forme symétrisée des équations de l'élastodynamique formulées sous forme d'un système du premier ordre en vitesse-contrainte. Cette formulation auto-adjointe des équations de l'élastodynamique permet de calculer les champs incidents et adjoints intervenant dans l'expression du gradient avec un seul opérateur de modélisation numérique. Le gradient ainsi calculé facilite également l'interfaçage de plusieurs outils de modélisation avec l'algorithme d'inversion. Deuxièmement, j'explore dans cette thèse dans quelle mesure les encodages des sources avec des algorithmes d'optimisation du second-ordre de quasi-Newton et de Newton tronqué permettait de réduire encore le coût de la FWI. Finalement, le problème d'optimisation associé à la FWI est mal posé, nécessitant ainsi d'ajouter des contraintes de régularisation à la fonctionnelle à minimiser. Je montre ici comment une régularisation fondée sur la variation totale du modèle fournissait une représentation adéquate des modèles du sous-sol en préservant le caractère discontinu des interfaces lithologiques. Pour améliorer les images du sous-sol, je propose un algorithme de débruitage fondé sur une variation totale locale au sein duquel j'incorpore l'information structurale fournie par une image migrée pour préserver les structures de faible dimension. / Currently, the main limitation to perform 3D elastic full waveform inversion on a production level is the computational cost it represents. With this in mind, we provide two contributions. First, we develop a self adjoint formulation of the isotropic first order velocity-stress elastic equations that allow to implement only one forward modeling operator in the gradient computation. Second, we combine Newton and quasi-Newton optimization methods with source encoding techniques to see to what extent the computational cost could be further reduced. Finally, the optimization process associated to FWI is ill posed and requires regularization constraints. I show that the total variation of the model as a regularization term provides and adequate description of earth models, preserving the discontinuous character of the lithological layers. To improve the quality of the images, we propose a local total variation denoising algorithm based on the incorporation of the information provided by a migrated image.

La caractérisation de la proche surface est un enjeu majeur pour l'industrie pétrolière. Lors des acquisitions terrestres et Ocean Bottom Cable (OBC), les couches superficielles généralement altérées ou peu consolidées, présentent des structures géologiques complexes et ont éventuellement des variations topographiques importantes. Les ondes de surface, énergétiques, se propagent dans ce milieu complexe et dominent les sismogrammes, ce qui masque le signal utile pour le traitement sismique classique et rend difficile l'imagerie à la profondeur du réservoir.Il est donc important de pouvoir atténuer ces ondes, éventuellement d'appliquer des corrections statiques et/ou d'amplitude. Ceci qui nécessite une connaissance précise du modèle de vitesse de la proche surface. L'étude de la dispersion des ondes de surface est couramment utilisée en sismologie globale et à l'échelle géotechnique pour évaluer les propriétés des milieux terrestres. Il existe néanmoins des limitations: la mesure de cette dispersion est souvent difficile et les profils de vitesses obtenus sont 1D. A l'échelle pétrolière, l'hypothèse 1D n'est pas toujours adaptée, ce qui motive l'utilisation d'une méthode alternative d'imagerie plus haute résolution, la méthode d'inversion de la forme d'onde (FWI). Cependant, le modèle de vitesse initial doit être assez précis pour éviter le "cycle-skipping" et permettre la convergence vers la solution optimale.Cette étude explore différentes alternatives de fonctions coûts pour résoudre le "cycle-skipping" et diminuer la dépendance de l'inversion à la qualité du modèle initial. En exprimant les fonctions coûts dans le domaine f-k (fréquence-nombre d'onde) et le domaine f-p (fréquence-lenteur), la FWI est plus robuste. A l'aide d'exemples synthétiques, nous démontrons l'efficacité de ces nouvelles approches qui permettent bien de retrouver les variations latérales de vitesses d'onde S.Dans une seconde partie, nous développons une inversion FWI en "layer stripping", adaptée spécifiquement à la physique des ondes de surface. Comme la profondeur de pénétration de ces ondes dépend de leur longueur d'onde, et donc, de leur contenu fréquentiel, nous proposons d'inverser séquentiellement des plus hautes aux plus basses fréquences de ces ondes pour contraindre successivement les couches superficielles jusqu'aux plus profondes. Un fenêtrage selon la distance source-station est également appliqué. Dans un premier temps seules les courtes distances sont inversées, au fur à mesure les données associées à des plus grandes distances sont rajoutées, plus fortement impactées par le "cycle-skipping". Nous démontrons à l'aide d'exemples synthétiques l'avantage de cette méthode par rapport aux méthodes multi-échelles conventionnelles inversant des basses vers les hautes fréquences.Enfin, l'inversion des ondes de surface pour la caractérisation de la proche surface est confrontée à un cas réel. Nous discutons la construction et la pertinence du modèle initial et les difficultés rencontrées lors de l'inversion. / The characterization of the near surface is an important topic for the oil and gas industry. For land and Ocean Bottom Cable (OBC) acquisitions, weathered or unconsolidated top layers, prominent topography and complex shallow structures may make imaging at target depth very difficult. Energetic and complex surface waves often dominate such recordings, masking the signal and challenging conventional seismic processing. Static corrections and the painstaking removal of surface waves are required to obtain viable exploration information.Yet surface waves, which sample the near surface region, are considered as signal on both the engineering and geotechnical scale as well as the global seismology scale. Their dispersive property is conventionally used in surface wave analysis techniques to obtain local shear velocity depth profiles. But limitations such as the picking of dispersion curves and poor lateral resolution have lead to the proposal of Full Waveform Inversion (FWI) as an alternative high resolution technique. FWI can theoretically be used to explain the complete waveforms recoded in seismograms, but FWI with surface waves has its own set of challenges. A sufficiently accurate initial velocity model is required or otherwise cycle-skipping problems will prevent the inversion to converge.This study investigates alternative misfit functions that can overcome cycle-skipping and decrease the dependence on the initial model required. Computing the data-fitting in different domains such as the frequency-wavenumber (f-k) and frequency-slowness (f-p) domains is proposed for robust FWI, and successful results are achieved with a synthetic dataset, in retrieving lateral shear velocity variations.In the second part of this study a FWI layer stripping strategy, specifically adapted to the physics of surface waves is proposed. The penetration of surface waves is dependent on their wavelength, and therefore on their frequency. High-to-low frequency data is therefore sequentially inverted to update top-to-bottom layer depths of the shear velocity model. In addition, near-to-far offsets are considered to avoid cycle-skipping issues. Results with a synthetic dataset show that this strategy is more successful than conventional multiscale FWI in using surface waves to update the shear velocity model.Finally inversion of surface waves for near surface characterization is attempted on a real dataset at the oil and gas exploration scale. The construction of initial models and the difficulties encountered during FWI with real data are discussed.

Title: Automated determination of earthquake source parameters Author: Jiří Vackář Department: Department of Geophysics Supervisor: prof. RNDr. Jiří Zahradník, DrSc., Department of Geophysics Abstract: The thesis deals with methods for automated inversion of seismic source parameters. We studied the influence of structure model used and show an ex- ample how the existing model can be improved. We have developed a new, fully automated tool for the centroid moment tensor (CMT) inversion in a Bayesian framework. It includes automated data retrieval from ArcLink server or local data storage. Step-like disturbances are detected using modeling of the distur- bance according to instrument parameters and such components are automati- cally excluded from further processing. Frequency ranges for the filtration and time windows for the inversion are determined automatically due to epicentral distance. Full-waveform inversion is performed in a space-time grid around a provided hypocenter. A data covariance matrix calculated from pre-event noise yields an automated weighting of the station recordings according to their noise levels and also serves as an automated frequency filter suppressing noisy frequency ranges. The method is tested on synthetic and observed data. It is applied on a dataset from the Swiss seismic...

Au cours des dernières années, s’est développé un intérêt tout particulier pour l’optimisation sans dérivée. Ce domaine de recherche se divise en deux catégories: une déterministe et l’autre stochastique. Bien qu’il s’agisse du même domaine, peu de liens ont déjà été établis entre ces deux branches. Cette thèse a pour objectif de combler cette lacune, en montrant comment les techniques issues de l’optimisation déterministe peuvent améliorer la performance des stratégies évolutionnaires, qui font partie des meilleures méthodes en optimisation stochastique. Sous certaines hypothèses, les modifications réalisées assurent une forme de convergence globale, c’est-à-dire une convergence vers un point stationnaire de premier ordre indépendamment du point de départ choisi. On propose ensuite d’adapter notre algorithme afin qu’il puisse traiter des problèmes avec des contraintes générales. On montrera également comment améliorer les performances numériques des stratégies évolutionnaires en incorporant un pas de recherche au début de chaque itération, dans laquelle on construira alors un modèle quadratique utilisant les points où la fonction coût a déjà été évaluée. Grâce aux récents progrès techniques dans le domaine du calcul parallèle, et à la nature parallélisable des stratégies évolutionnaires, on propose d’appliquer notre algorithme pour résoudre un problème inverse d’imagerie sismique. Les résultats obtenus ont permis d’améliorer la résolution de ce problème. / In recent years, there has been significant and growing interest in Derivative-Free Optimization (DFO). This field can be divided into two categories: deterministic and stochastic. Despite addressing the same problem domain, only few interactions between the two DFO categories were established in the existing literature. In this thesis, we attempt to bridge this gap by showing how ideas from deterministic DFO can improve the efficiency and the rigorousness of one of the most successful class of stochastic algorithms, known as Evolution Strategies (ES’s). We propose to equip a class of ES’s with known techniques from deterministic DFO. The modified ES’s achieve rigorously a form of global convergence under reasonable assumptions. By global convergence, we mean convergence to first-order stationary points independently of the starting point. The modified ES’s are extended to handle general constrained optimization problems. Furthermore, we show how to significantly improve the numerical performance of ES’s by incorporating a search step at the beginning of each iteration. In this step, we build a quadratic model using the points where the objective function has been previously evaluated. Motivated by the recent growth of high performance computing resources and the parallel nature of ES’s, an application of our modified ES’s to Earth imaging Geophysics problem is proposed. The obtained results provide a great improvement for the problem resolution.