Chercheur Post-Doctoral en Imagerie Sismique dans le Cadre du Projet Seiscope H/F - Université Grenoble Alpes

Missions principales :

Sous la responsabilité du directeur de recherche, vous serez en charge d'un travail bibliographique étendu sur les méthodes d'optimisation d'ordre 2 pour l'inversion des formes d'ondes, en particulier les versions les plus récentes adaptées aux problèmes 3D en formulation fréquence.

Vous mettrez d'abord en oeuvre la méthode de globalisation par régions de confiance dans la toolbox optimisation de SEISCOPE pour les méthodes de Newton tronqué. Vous vous concentrerez ensuite sur la formulation des produits Hessien vecteur dans l'approximation élastique en utilisant des formules adjointes d'ordre 2.

Puis, pour gagner en efficacité calcul, vous mettrez en oeuvre les stratégies d'approximation en fréquence et full scattering développée précédemment par Peng Yong (Yong et al., 2020) dans l'approximation 3D acoustique.

Activités principales :
- Effectuer des études bibliographiques, synthèse et présentation à l'équipe. Attendus : vision synthétique des méthodes d'optimisation d'ordre 2.
- Implémenter une méthode de Newton tronqué avec globalisation par régions de confiance (méthode de Newton Steihaug) en se basant sur le travail de Adriaen et al., 2020.
- Implémenter des produits Hessien-vecteur dans l'approximation élastique en se basant sur les formules adjointes ordre 2.
- Implémenter des stratégies de réduction de coût de calcul par approximation fréquence et full scattering.
- Valider et appliquer sur exemples 3D synthétiques réalistes.
- Appliquer sur un jeu de données de terrain.
- Publier un article scientifique décrivant le développement et l'application de cette méthode.

Rémunération :

A partir de 3020€ mensuel brut et en fonction de l'expérience.

- Connaissance en géophysique et imagerie sismique : physique de la propagation des ondes, imagerie en diffraction, conditions d'imagerie
- Connaissance dans la modélisation de la propagation des ondes dans le sous-sol : équations aux dérivées partielles correspondantes, schémas numériques pour leur discrétisation
- Connaissance dans l'optimisation numérique
- Connaissance en Python, Matlab et en code compilé FOTRAN90, utilisation de serveurs de calcul parallèle haute performance
- Capacité de synthèse et rédaction de documents scientifiques en anglais
- Capacité de synthèse pour présentation et exposés scientifiques pour divers publics en anglais

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Une expérience de 2 à 5 ans est souhaitée.