論文の概要: Beyond Convolutions: A Novel Deep Learning Approach for Raw Seismic Data
Ingestion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13631v1
- Date: Fri, 26 Feb 2021 18:12:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-01 14:03:13.908908
- Title: Beyond Convolutions: A Novel Deep Learning Approach for Raw Seismic Data
Ingestion
- Title（参考訳）: Beyond Convolutions: 生の地震データ取得のための新しいディープラーニングアプローチ
- Authors: Zhaozhuo Xu, Aditya Desai, Menal Gupta, Anu Chandran, Antoine
Vial-Aussavy, Anshumali Shrivastava
- Abstract要約: 従来の地震処理(SPW)は高価であり、1年以上の人的および計算的努力を必要とします。
深層学習(DL)に基づくデータ駆動地震(DSPW)は、これらのタイムラインを数分に短縮する可能性を秘めている。
我々は、畳み込みから脱却する根本的なシフトを提案し、SE: Set Embedding based SDI approachを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.89067028570047
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional seismic processing workflows (SPW) are expensive, requiring over
a year of human and computational effort. Deep learning (DL) based data-driven
seismic workflows (DSPW) hold the potential to reduce these timelines to a few
minutes. Raw seismic data (terabytes) and required subsurface prediction
(gigabytes) are enormous. This large-scale, spatially irregular time-series
data poses seismic data ingestion (SDI) as an unconventional yet fundamental
problem in DSPW. Current DL research is limited to small-scale simplified
synthetic datasets as they treat seismic data like images and process them with
convolution networks. Real seismic data, however, is at least 5D. Applying 5D
convolutions to this scale is computationally prohibitive. Moreover, raw
seismic data is highly unstructured and hence inherently non-image like. We
propose a fundamental shift to move away from convolutions and introduce SESDI:
Set Embedding based SDI approach. SESDI first breaks down the mammoth task of
large-scale prediction into an efficient compact auxiliary task. SESDI
gracefully incorporates irregularities in data with its novel model
architecture. We believe SESDI is the first successful demonstration of
end-to-end learning on real seismic data. SESDI achieves SSIM of over 0.8 on
velocity inversion task on real proprietary data from the Gulf of Mexico and
outperforms the state-of-the-art U-Net model on synthetic datasets.
- Abstract（参考訳）: 従来の地震処理ワークフロー(SPW)は高価であり、1年以上の人的および計算的努力を必要とします。
深層学習(DL)に基づくデータ駆動型地震波動ワークフロー(DSPW)は、これらのタイムラインを数分に短縮する可能性を秘めている。
生地震データ(テラバイト)と必要な地下予測(ギガバイト)は巨大である。
この大規模で空間的に不規則な時系列データは、DSPWの非定型かつ根本的な問題として地震データ取り込み(SDI)を引き起こします。
現在のDL研究は、画像のような地震データを処理し、畳み込みネットワークで処理する、小規模な単純化された合成データセットに限られている。
しかし、実際の地震データは少なくとも5Dです。
このスケールに5次元畳み込みを適用することは計算的に禁止される。
さらに、生の地震データは高度に非構造であり、本質的に画像的ではない。
我々は、畳み込みから脱却する根本的なシフトを提案し、SESDI: Set Embedding based SDI approachを導入します。
SESDIは、まず大規模な予測のマンモスタスクを効率的なコンパクトな補助タスクに分解する。
SESDIはその新しいモデルアーキテクチャでデータに不規則性を優雅に組み込む。
SESDIは、実際の地震データに関するエンドツーエンド学習の実証に初めて成功しました。
SESDIはメキシコ湾の実際のプロプライエタリなデータに対するベロシティインバージョンタスクにおいて0.8以上のSSIMを達成し、合成データセット上で最先端のU-Netモデルを上回っている。
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