論文の概要: Deep-Learning Inversion Method for the Interpretation of Noisy
Logging-While-Drilling Resistivity Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07490v1
- Date: Mon, 15 Nov 2021 01:44:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-17 04:39:43.028509
- Title: Deep-Learning Inversion Method for the Interpretation of Noisy
Logging-While-Drilling Resistivity Measurements
- Title（参考訳）: 深層学習インバージョン法によるノイズ検層-随時ドリルング比抵抗測定の解釈
- Authors: Kyubo Noh, David Pardo, and Carlos Torres-Verdin
- Abstract要約: 深層学習(DL)インバージョンは、坑井掘削時のロギングをリアルタイムに解釈するための有望な手法である。
測定ノイズがDLインバージョン結果に与える影響を調べる既存の出版物は少ない。
本研究では,LWD比抵抗測定のノイズが存在する場合に,DL逆解析手法の堅牢性を高めるための学習データセットを作成し,DLアーキテクチャを構築する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2617078020344619
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Deep Learning (DL) inversion is a promising method for real time
interpretation of logging while drilling (LWD) resistivity measurements for
well navigation applications. In this context, measurement noise may
significantly affect inversion results. Existing publications examining the
effects of measurement noise on DL inversion results are scarce. We develop a
method to generate training data sets and construct DL architectures that
enhance the robustness of DL inversion methods in the presence of noisy LWD
resistivity measurements. We use two synthetic resistivity models to test three
approaches that explicitly consider the presence of noise: (1) adding noise to
the measurements in the training set, (2) augmenting the training set by
replicating it and adding varying noise realizations, and (3) adding a noise
layer in the DL architecture. Numerical results confirm that the three
approaches produce a denoising effect, yielding better inversion results in
both predicted earth model and measurements compared not only to the basic DL
inversion but also to traditional gradient based inversion results. A
combination of the second and third approaches delivers the best results. The
proposed methods can be readily generalized to multi dimensional DL inversion.
- Abstract（参考訳）: 深層学習(dl)インバージョン(英語版)は、航法アプリケーションのためのlwd(lwd)比抵抗測定をリアルタイムに解析するための有望な方法である。
この文脈では、測定ノイズは反転結果に大きな影響を及ぼす可能性がある。
測定ノイズがDLインバージョン結果に与える影響を調べる既存の出版物は少ない。
本研究では,LWD比抵抗測定のノイズが存在する場合のDL反転手法の堅牢性を高めるための学習データセット生成手法を開発し,DLアーキテクチャを構築する。
2つの合成比抵抗モデルを用いて,(1)測定値にノイズを加えること,(2)再現によるトレーニングセットの強化,3)dlアーキテクチャにノイズ層を追加すること,の3つの手法を明示的に検討した。
数値的な結果から,これら3つの手法は,基本的なDLインバージョンだけでなく,従来の勾配に基づくインバージョン結果よりも,予測された地球モデルと測定の両方において良好なインバージョン結果をもたらすことが確認された。
第2と第3のアプローチを組み合わせることで、最高の結果が得られます。
提案手法は多次元DLインバージョンに容易に一般化できる。
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