論文の概要: Data-driven modeling of time-domain induced polarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14796v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 17:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 12:52:43.597332
• Title: Data-driven modeling of time-domain induced polarization
• Title（参考訳）: データ駆動型時間領域誘導分極モデル
• Authors: Charles L. B\'erub\'e and Pierre B\'erub\'e
• Abstract要約: 可変オートエンコーダ(VAE)を用いた時間領域誘導分極(IP)現象のデータ駆動モデリングのための新しい手法を提案する。 VAEは、低次元表現として広範なデータセットをエンコードする潜在統計分布を学習することを目的としたベイズニューラルネットワークである。 我々のモデルの事前訓練された実装は、応用地球物理学コミュニティのためのオープンソースのPythonコードとして利用可能である。
• 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: We present a novel approach for data-driven modeling of the time-domain induced polarization (IP) phenomenon using variational autoencoders (VAE). VAEs are Bayesian neural networks that aim to learn a latent statistical distribution to encode extensive data sets as lower dimension representations. We collected 1 600 319 IP decay curves in various regions of Canada, the United States and Kazakhstan, and compiled them to train a deep VAE. The proposed deep learning approach is strictly unsupervised and data-driven: it does not require manual processing or ground truth labeling of IP data. Moreover, our VAE approach avoids the pitfalls of IP parametrization with the empirical Cole-Cole and Debye decomposition models, simple power-law models, or other sophisticated mechanistic models. We demonstrate four applications of VAEs to model and process IP data: (1) representative synthetic data generation, (2) unsupervised Bayesian denoising and data uncertainty estimation, (3) quantitative evaluation of the signal-to-noise ratio, and (4) automated outlier detection. We also interpret the IP compilation's latent representation and reveal a strong correlation between its first dimension and the average chargeability of IP decays. Finally, we experiment with varying VAE latent space dimensions and demonstrate that a single real-valued scalar parameter contains sufficient information to encode our extensive IP data compilation. This new finding suggests that modeling time-domain IP data using mathematical models governed by more than one free parameter is ambiguous, whereas modeling only the average chargeability is justified. A pre-trained implementation of our model -- readily applicable to new IP data from any geolocation -- is available as open-source Python code for the applied geophysics community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変動オートエンコーダ(VAE)を用いた時間領域誘導分極(IP)現象のデータ駆動モデルを提案する。 VAEは、低次元表現として広範なデータセットをエンコードする潜在統計分布を学習することを目的としたベイズニューラルネットワークである。 カナダ,米国,カザフスタンの各地域で1600,319のip減衰曲線を収集し,深いvaeを訓練するためにそれらをコンパイルした。 提案するディープラーニングアプローチは、厳密な教師なしとデータ駆動であり、手作業による処理やIPデータの真実のラベル付けは不要である。 さらに、当社のVAEアプローチは、経験的Cole-ColeおよびDebye分解モデル、単純なパワーローモデル、その他の高度なメカニスティックモデルによるIPパラメトリゼーションの落とし穴を回避する。 本研究では,(1)代表合成データ生成法,(2)教師なしベイズ雑音推定法,(3)信号対雑音比の定量的評価法,(4)自動異常検出法,の4つのipデータのモデル化と処理方法を示す。 また,IPコンパイルの潜在表現を解釈し,その1次元とIP崩壊の平均電荷性との間に強い相関関係を示す。 最後に,VAE潜時空間次元の異なる実験を行い,1つの実数値スカラーパラメータがIPデータコンパイルを符号化するのに十分な情報を含んでいることを示す。 この新たな発見は、複数の自由パラメータで支配される数学的モデルを用いた時間領域IPデータのモデリングが曖昧であることを示し、一方、平均電荷率のみのモデリングは正当化されている。 ジオロケーションからの新しいipデータに対して、準備されたモデルの実装は、応用地球物理学コミュニティのためにオープンソースのpythonコードとして利用可能です。

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