CF202435323
Imagerie Sismique Haute Résolution et Haute Performance
J-55
Doctorat Doctorat complet
Maths
Ile-de-France
Disciplines
Autre (Maths)
Laboratoire
Mathématiques et Systèmes
Institution d'accueil
Ecole nationale supérieure des mines de Paris
Ecole doctorale
Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Energétique - ED 621

Description

Voir texte en anglais

Compétences requises

Un candidat ayant de bonnes bases en alg`ebre matricielle, méthodes numériques et programmation optimale serait convenable. Il pourra acquérir le minimum nécessaire de connaissance en Géophysique durant la thèse, ceci est important pour comprendre le contexte, l’objectif, les méthodes et pour apprécier la qualité des résultats. Il s’agirait typiquement d’un brillant étudiant/e issu/e d’un master 2 option méthodes numériques ou d'une école d’ingénieur adaptée.

Bibliographie

- Haggui, O., Tadonki, C., Lacassagne, L., Sayadi, F., and Ouni, B. (2018). Harris corner detection on a NUMA manycore. Future Generation Computer Systems, 88:442–452.
- Igel, H. (2017). Computational seismology: a practical introduction. Oxford University Press.
- Munk, W. H. and Wunsch, C. I. (1982). Observing the ocean in the 1990s. Philosophical Transactions
of the Royal Society of London. Series A, Mathematical and Physical Sciences, 307(1499):439–464.
- Operto, S., Gholami, Y., Prieux, V., Ribodetti, A., Brossier, R., Metivier, L., and Virieux, J. (2013). A guided tour of multiparameter full-waveform inversion with multicomponent data: From theory to practice. The Leading Edge, 32(9):1040–1054.
- Operto, S. and Virieux, J. (2009). An overview of full-waveform inversion in exploration geophysics. Geophysics, 74(6):WCC1.
RCGI (2018). Rcgi scientists study storage of carbon-rich nat. gas in underwater salt caves. https://www.rcgi.poli.usp.br/rcgi-scientists-study-storage-of-carbon-rich-natural-gas-in-underwater- salt-caves/.
- Shi, J., Beretta, E., de Hoop, M. V., Francini, E., and Vessella, S. (2020). A numerical study of multi- parameter full waveform inversion with iterative regularization using multi-frequency vibroseis data. Computational Geosciences, 24(1):89–107.
- Tadonki, C. (2017). Scalable numa-aware wilson-dirac on supercomputers. pages 315–324.
- Thrastarson, S., van Driel, M., Krischer, L., Boehm, C., Afanasiev, M., van Herwaarden, D.-P., and Fichtner, A. (2020). Accelerating numerical wave propagation by wavefield adapted meshes. Part II: full-waveform inversion. Geophysical Journal International, 221(3):1591–1604.
- Virieux, J. and Operto, S. (2009). An overview of full-waveform inversion in exploration geophysics. Geophysics, 74(6).
- Wu, H. and Zhang, B. (2018). A deep convolutional encoder-decoder neural network in assisting seismic horizon tracking.
- Zhang, Y., Gao, J., Han, W., and He, Y. (2019). A discontinuous Galerkin method for seismic wave propagation in coupled elastic and poroelastic media. Geophysical Prospecting, 67(5):1392–1403.

Mots clés

imagerie, HPC

Offre financée

Type de financement
Contrat Doctoral

Dates

Date limite de candidature 31/12/25

Durée36 mois

Date de démarrage01/10/25

Date de création21/03/24

Langues

Niveau de français requisAucun

Niveau d'anglais requisAucun

Divers

Frais de scolarité annuels400 € / an

Contacts

Vous devez vous connecter pour voir ces informations.

Cliquez ici pour vous connecter ou vous inscrire (c'est gratuit !)