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
Description
Voir texte en anglaisCompétences 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, lobjectif, les méthodes et pour apprécier la qualité des résultats. Il sagirait typiquement dun brillant étudiant/e issu/e dun master 2 option méthodes numériques ou d'une école dingénieur 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, 88:442452.- 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):439464.
- 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):10401054.
- 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):89107.
- Tadonki, C. (2017). Scalable numa-aware wilson-dirac on supercomputers. pages 315324.
- 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):15911604.
- 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):13921403.
Mots clés
imagerie, HPCOffre 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 !)
