G - Physics – 01 – V
Patent
G - Physics
01
V
G01V 1/40 (2006.01) G01V 1/02 (2006.01) G01V 1/24 (2006.01) G01V 1/28 (2006.01)
Patent
CA 2751717
Slowness dispersion characteristics of multiple possibly interfering signals in broadband acoustic waves as received by an array of two or more sensors are extracted without using a physical model The problem of dispersion extraction is mapped to the problem of reconstructing signals having a sparse representation in an appropriately chosen over-complete dictionary of basis elements A sparsity penalized signal reconstruction algorithm is described where the sparsity constraints are implemented by imposing a l~1 norm type penalty The candidate modes that are extracted are consolidated by means of a clustering algorithm to extract phase and group slowness estimates at a number of frequencies which are then used to reconstruct the desired dispersion curves These estimates can be further refined by building time domain propagators when signals are known to be time compact, such as by using the continuous wavelet transform
La présente invention concerne des caractéristiques de dispersion de lenteur de signaux d'interférence éventuellement multiples dans des ondes acoustiques à large bande, tels que reçus par une matrice de deux capteurs ou davantage, extraites sans l'utilisation d'un modèle physique. On établit une correspondance entre le problème de l'extraction de dispersion et le problème de reconstruction de signaux possédant une représentation rare dans un dictionnaire exhaustif d'éléments de base, choisi de manière appropriée. L'invention porte également sur un algorithme de reconstruction de signal pénalisé de rareté, les contraintes de rareté étant mises en uvre par l'imposition d'une pénalité de type de norme l1. Les modes candidats qui sont extraits sont consolidés au moyen d'un algorithme de groupement afin d'extraire des estimations de lenteur de groupe et de phase à un certain nombre de fréquences, qui sont alors utilisées pour reconstruire les courbes de dispersion désirées. Ces estimations peuvent ensuite être affinées grâce à la construction de propagateurs de domaine temporel lorsque l'on sait que les signaux sont compacts dans le temps, par exemple en utilisant la transformation en ondelettes continues.
Aeron Shuchin
Bose Sandip
Valero Henri-Pierre
Venkatesh Saligrama
Schlumberger Canada Limited
Smart & Biggar
The Trustees Of Boston University
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-2019083