BASIC TOMO: обучающая программа для изучения роли свободных параметров и систем наблюдения в задачах томографии
https://doi.org/10.18303/2619-1563-2020-1-40
Аннотация
Статья представляет программу томографии BASIC TOMO, которая специально разработана для образовательных целей и позволяет демонстрировать роль различных параметров при инверсии. Алгоритм использует упрощенную аппроксимацию лучей прямыми линиями и параметризацию модели посредством прямоугольных блоков. Процедура томографии сводится к решению системы линейных уравнений, которая осуществляется с помощью алгоритма LSQR. В данной работе представлены несколько упражнений, демонстрирующих влияние на инверсию различных факторов, таких как: шаг сетки, регуляризация, конфигурация лучей и уровень шума в данных. Расчеты проводятся для нескольких типов синтетических моделей. Все результаты, приведенные в статье, могут быть воспроизведены посредством версии алгоритма BASIC TOMO, приложенной в дополнительных материалах.
Об авторе
И. Ю. КулаковРоссия
КУЛАКОВ Иван Юрьевич – доктор геолого-минералогических наук, член-корреспондент РАН, заместитель директора, 630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3, Россия; 630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1, Россия
Список литературы
1. Eberhart-Phillips D. Local earthquake tomography: earthquake source regions // Seismic Tomography: Theory and Practice. Chapman and Hall, 1993. – P. 613–643.
2. Husen S., Smith R.B., Waite G.P. Evidence for gas and magmatic sources beneath the Yellowstone volcanic field from seismic tomographic imaging // Journal of Volcanology and Geothermal Research. – 2004. – Vol. 131, No. 3–4. – P. 397–410.
3. Kissling E., Husen S., Haslinger F. Model parametrization in seismic tomography: a choice of consequence for the solution quality // Physics of the Earth and Planetary Interiors. – 2001 – Vol. 123, No. 2–4. – P. 89–101.
4. Koulakov I. LOTOS code for local earthquake tomographic inversion. Benchmarks for testing tomographic algorithms // Bulletin of the Seismological Society of America. – 2009. – Vol. 99, No. 1. – P. 194–214, doi: 10.1785/0120080013
5. Кулаков И.Ю., Вологин Д.А., Пикалов В.В. Многосеточный алгоритм в задаче веерной ROI-томографии контрастных объектов // Вычислительные методы и программирование. – 2013. – № 14. – C.543–548.
6. Natterer F. The mathematics of computerized tomography. – Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001. – 240 p. https://doi.org/10.1137/1.9780898719284
7. Nolet G. Seismic wave propagation and seismic tomography. In Seismic Tomography. – Reidel, Dordrecht, 1987. – P. 1–23.
8. Paige C.C., Saunders M.A. LSQR: An algorithm for sparse linear equations and sparse least squares // ACM Transactions on Mathematical Software. – 1982. – Vol. 8. – P. 43–71. https://doi.org/10.1145/355984.355989
9. Syracuse E.M., Maceira M., Zhang H., Thurber C.H. Seismicity and structure of Akutan and Makushin Volcanoes, Alaska, using joint body and surface wave tomography // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. – 2015. – Vol. 120, No. 2. – P.1036–1052.
Рецензия
Для цитирования:
Кулаков И.Ю. BASIC TOMO: обучающая программа для изучения роли свободных параметров и систем наблюдения в задачах томографии. Геофизические технологии. 2020;(1):40-54. https://doi.org/10.18303/2619-1563-2020-1-40
For citation:
Koulakov I.Yu. BASIC TOMO: an educational tool for investigating the role of controlling parameters and observation geometry in tomography problems. Russian Journal of Geophysical Technologies. 2020;(1):40-54. (In Russ.) https://doi.org/10.18303/2619-1563-2020-1-40