論文の概要: Unsupervised seismic facies classification using deep convolutional autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01995v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 08:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:03:46.126123
• Title: Unsupervised seismic facies classification using deep convolutional autoencoder
• Title（参考訳）: 深い畳み込みオートエンコーダを用いた教師なし地震波の分類
• Authors: Vladimir Puzyrev and Chris Elders
• Abstract要約: 地震相解析への自動手法の適用は、特定の通訳者の手作業や主観性を著しく低下させる可能性がある。 手動でラベル付けした例を必要としない震源域分類に深部畳み込みオートエンコーダを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increased size and complexity of seismic surveys, manual labeling of seismic facies has become a significant challenge. Application of automatic methods for seismic facies interpretation could significantly reduce the manual labor and subjectivity of a particular interpreter present in conventional methods. A recently emerged group of methods is based on deep neural networks. These approaches are data-driven and require large labeled datasets for network training. We apply a deep convolutional autoencoder for unsupervised seismic facies classification, which does not require manually labeled examples. The facies maps are generated by clustering the deep-feature vectors obtained from the input data. Our method yields accurate results on real data and provides them instantaneously. The proposed approach opens up possibilities to analyze geological patterns in real time without human intervention.
• Abstract（参考訳）: 地震探査の規模と複雑さの増加に伴い,手作業による地震動のラベリングが大きな課題となっている。 地震相解析への自動手法の適用は、従来手法に存在した特定のインタプリタのマニュアル作業と主観性を著しく減少させる可能性がある。 最近登場した手法群はディープニューラルネットワークに基づいている。 これらのアプローチはデータ駆動であり、ネットワークトレーニングには大きなラベル付きデータセットを必要とする。 手動でラベル付けした例を必要としない震源域分類に深部畳み込みオートエンコーダを適用した。 入力データから得られた深層特徴ベクトルをクラスタリングしてファシーマップを生成する。 本手法は実データに正確な結果を与え,それらを瞬時に提供する。 提案手法は,人間の介入なしに地質パターンをリアルタイムで解析する可能性を開く。

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